单体全局ID
场景一、随着我们商城规模越来越大,mysql的单表的容量不宜超过500W,数据量过大之后,我们要进行拆库拆表,但拆分表了之后,他们从逻辑上讲他们是同一张表,所以他们的id是不能一样的, 于是乎我们需要保证id的唯一性。
因此我们要生成全局唯一ID,这个ID得有以下特性。
- 全局唯一性:订单ID不能重复
- 高可用:至少要做到4个9,不能动不动宕机
- 递增:有序性保证数据插入MySQL的时候性能高
- 安全:不容易被猜测
- 高性能:高并发低延时
ID的组成部分:符号位:1bit,永远为0
时间戳:31bit,以秒为单位,可以使用69年
序列号:32bit,秒内的计数器,支持每秒产生2^32个不同I
@Component
public class RedisIdWorker {
/**
* 开始时间戳
*/
private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
/**
* 序列号的位数
*/
private static final int COUNT_BITS = 32;
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
}
public long nextId(String keyPrefix) {
// 1.生成时间戳
LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
// 2.生成序列号
// 2.1.获取当前日期,精确到天
String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
// 2.2.自增长
long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
// 3.拼接并返回
return timestamp << COUNT_BITS | count;
}
}
分布式全局ID
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,
1位
,不用。二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0-
41位
,用来记录时间戳(毫秒)。- 41位可以表示2^{41}-1个数字,
- 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 2^{41}-1,减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1。
- 也就是说41位可以表示2^{41}-1个毫秒的值,转化成单位年则是(2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
-
10位
,用来记录工作机器id。- 可以部署在2^{10} = 1024个节点,包括
5位datacenterId
和5位workerId
5位(bit)
可以表示的最大正整数是2^{5}-1 = 31,即可以用0、1、2、3、....31这32个数字,来表示不同的datecenterId或workerId
- 可以部署在2^{10} = 1024个节点,包括
-
12位
,序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id。12位(bit)
可以表示的最大正整数是2^{12}-1 = 4095,即可以用0、1、2、3、....4095这4096个数字,来表示同一机器同一时间截(毫秒)内产生的4095个ID序号
由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
SnowFlake可以保证:
- 所有生成的id按时间趋势递增
- 整个分布式系统内不会产生重复id(因为有datacenterId和workerId来做区分)
public class SnowFlake {
/**
* 起始时间戳,从2021-12-01开始生成
*/
private final static long START_STAMP = 1638288000000L;
/**
* 序列号占用的位数 12
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
/**
* 机器标识占用的位数
*/
private final static long MACHINE_BIT = 10;
/**
* 机器数量最大值
*/
private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
/**
* 序列号最大值
*/
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
/**
* 机器标识
*/
private long machineId;
/**
* 序列号
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上一次时间戳
*/
private long lastStamp = -1L;
/**
* 构造方法
* @param machineId 机器ID
*/
public SnowFlake(long machineId) {
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
}
this.machineId = machineId;
}
/**
* 产生下一个ID
*/
public synchronized long nextId() {
long currStamp = getNewStamp();
if (currStamp < lastStamp) {
throw new RuntimeException("时钟后移,拒绝生成ID!");
}
if (currStamp == lastStamp) {
// 相同毫秒内,序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
// 同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStamp = getNextMill();
}
} else {
// 不同毫秒内,序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStamp = currStamp;
return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
| machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分
| sequence; // 序列号部分
}
private long getNextMill() {
long mill = getNewStamp();
while (mill <= lastStamp) {
mill = getNewStamp();
}
return mill;
}
private long getNewStamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
// 订单ID生成测试,机器ID指定第0台
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0);
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
}