分布式ID-一窥雪花算法的原生实现问题与解决方案（CosId）

分布式ID-雪花算法的问题与方案（CosId）

基本原理

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Snowflake算法的原理相对直观，它有不同的部分组成，每个部分单独来看可能会导致重复，但是组合在一起做到全局唯一。

它负责生成一个64位（long型）的全局唯一ID，这个ID的构成包括：1位无用的符号位, 41位的时间戳, 10位的机器ID. 以及12位的序列号，除了固定的1位符号位之外，其余的三个部分都可以根据实际需求进行调整：

41位时间戳=(1L<<41)/(1000/3600/24/365)：这部分能够表示的时间跨度大约69年。即可以使用的绝对时间为EPOCH+69年，一般我们需要自定义EPOCH为产品开发时间，另外还可以通过压缩其他区域的分配位数，来增加时间戳位数来延长可用时间。
10位工作进程ID=(1L<<10)=1024：时间戳可以保证单台机器单调递增不重复，但是如果是不同机器的集群呢？那么就有可能产生相同的时间戳。这时候就可以把进程ID给拼接上来，机器ID可以唯一标识最多1024个相同的业务。
12位自增序列号=(1L<<12)*1000=4096000：如果在同一个进程中有多个线程同时生成，那么还是会产生相同的ID，怎么办？那就再加上一个严格递增的序列位。这样就整体保证了全局的唯一性。

存在的问题

时间戳的坑：时钟回拨问题

服务器时钟回拨是由于在某些情况下，服务器的系统时钟会发生不可避免或人为的变化，在高并发场景下，获得的高精度时间戳，有时候会往前跳，有时候又会往回拨。一旦时钟往回拨，就有可能产生重复的ID，这就是时钟回拨问题。

解决的方法有很多，雪花算法对此并没有标准解决方案，不同框架有自己的解决方法，但是基本思路都是用上一次生成主键的时间戳，然后拿当前时间和上一次的时间进行比较，只是发现有问题后的解决方式会有不同：

shardingsphere解决方案：如果出现回拨（当前时间小于上一次获取的时间），当前线程就暂时sleep一小段时间，然后重新获取时间戳。

    @SneakyThrows(InterruptedException.class)
    private boolean waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(final long currentMillis) {
        if (lastMillis.get() <= currentMillis) {
            return false;
        }
        long timeDifferenceMillis = lastMillis.get() - currentMillis;
        ShardingSpherePreconditions.checkState(timeDifferenceMillis < maxTolerateTimeDifferenceMillis,
                () -> new AlgorithmExecuteException(this, "Clock is moving backwards, last time is %d milliseconds, current time is %d milliseconds.", lastMillis.get(), currentMillis));
        Thread.sleep(timeDifferenceMillis);
        return true;
    }

CosId框架发现时钟回拨直接抛出异常。

AbstractSnowflakeId

long currentTimestamp = getCurrentTime();
if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
   throw new ClockBackwardsException(lastTimestamp, currentTimestamp);
}

使用ntpd这样的时间同步服务。
美团的Leaf服务：时间戳不依赖本地的服务，放在第三方服务统一管理和获取，省却了时间同步的麻烦，但是因为会依赖网络通信，从而产生IO效率和可用性问题。

工作进程ID如何分配问题

在SnowflakeId中根据业务设计的位分配方案确定了基本上就不再有变更了，也很少需要维护。但是工作进程ID总是需要配置的，而且集群中是不能重复的，还要考虑服务重启后分配ID保持稳定性，否则分区原则就会被破坏而导致ID唯一性原则破坏，当集群规模较大时工作进程ID的维护工作是非常繁琐，低效的。

COSID提供的方案如下：

MachineIdDistributor 是 SnowflakeId 的机器号分配器，它负责分配机器号，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。

目前 CosId 提供了以下六种 MachineId 分配器。

ManualMachineIdDistributor: 手动配置machineId，一般只有在集群规模非常小的时候才有可能使用，不推荐。
StatefulSetMachineIdDistributor: 使用Kubernetes的StatefulSet提供的稳定的标识ID（HOSTNAME=service-01）作为机器号。
RedisMachineIdDistributor: 使用Redis作为机器号的分发存储，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。
JdbcMachineIdDistributor: 使用关系型数据库作为机器号的分发存储，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。
ZookeeperMachineIdDistributor: 使用ZooKeeper作为机器号的分发存储，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。
MongoMachineIdDistributor: 使用MongoDB作为机器号的分发存储，同时还会存储MachineId的上一次时间戳，用于启动时时钟回拨的检查。

对于实例应用分成两类，一类是stable应用，就是稳定的应用，一类是不稳定的应用。以JdbcMachineIdDistributor分发器为例:

不稳定的应用会回收机器号。每个新应用启动时在cosid_machine表就会有一条记录，并把分配的机器号写到machine_id字段，那么应用实例怎么跟这个机器号关联呢？这条记录还有一个instance_id字段(默认为ip:pid)，当这个应用设置成不稳定的应用时，instance_id字段在写入后暂时与分配的机器号形成了关联关系，然而到应用停止时，Spring的SmartLifecycle回调会回收这个关系(清空这条记录的instance_id字段)，这条记录也不是不再用了，它会等待其它应用启动时重新回收利用(重新写入instance_id字段以建立关联关系)。
稳定的应用相比不稳定的应用就是应用停止时不会有回收的动作，并且在本地的.cosid-machine-state目录会保存当前应用的机器号和时间戳，下次启动时还是会找到同一条记录。

下图展示了CosId分配工作进程id的过程：
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序列号部分的不连续性

在雪花算法中，排在最后的12位自增序列号部分，默认的生成逻辑是当时间戳部分相等时，自增序列号部分才会+1，否则，将从0重新开始。我们想想这样的话会有什么问题，因为时间戳相同的情况很少，所以我们生成出来的id末尾大部分会导致取模的时候分布并不均匀，比如分库分表时，数据大部分就会落到一个地方，不适用于需要做取模运算的场景。

我们先复现一下问题，使用hutool的雪花算法工具类生成唯一id，然后做一个简单的取模运算：

    @Test
    public void hutoolSnowflakeMod() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long id = IdUtil.getSnowflake(1).nextId();
            Thread.sleep(1);
            log.info("id: {}, after mod 4: {}", id, id % 4);
        }
    }

截取的结果可以看到，基本上就是0，几乎没有其它数字，取模的结果很不均匀。

[2024-08-19 15:46:45.486] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244152344576, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.487] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244160733184, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.490] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244164927488, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.492] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244177510400, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.493] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244185899008, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.496] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244190093312, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.498] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244202676224, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.501] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244211064832, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.503] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244223647744, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.505] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244232036352, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:46:45.507] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.hutoolSnowflakeMod(41)] - id: 1825439244240424960, after mod 4: 0

在CosId框架中，解决方案也很简单 – 轻易不要重置这个自增序列位即可，通过引入 sequenceResetThreshold 属性，巧妙地解决了取模分片不均匀的问题，这一设计在无需牺牲性能的同时，为用户提供了更加出色的使用体验。

sequenceResetThreshold 在不同的情况下可能会取不同的值，但是作用都是一样的，通过限制自增序列不要轻易重置来达到目的。

AbstractSnowflakeId

//region Reset sequence based on sequence reset threshold,Optimize the problem of uneven sharding.

if (currentTimestamp > lastTimestamp
   && sequence >= sequenceResetThreshold) {
   sequence = 0L;
}

我们跑一遍CosId的取模情况：

    @Test
    public void cosIdSnowflakeMod() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            long id = snowflakeId.generate();
            Thread.sleep(1);
            log.info("id: {}, after mod 4: {}", id, id % 4);
        }
    }

可以看出已经不存在取模分配不均匀的问题

[2024-08-19 15:50:35.949] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209755045889, after mod 4: 1
[2024-08-19 15:50:35.951] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209763434498, after mod 4: 2
[2024-08-19 15:50:35.953] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209771823107, after mod 4: 3
[2024-08-19 15:50:35.955] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209780211716, after mod 4: 0
[2024-08-19 15:50:35.957] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209788600325, after mod 4: 1
[2024-08-19 15:50:35.959] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209796988934, after mod 4: 2
[2024-08-19 15:50:35.961] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209805377543, after mod 4: 3
[2024-08-19 15:50:35.963] [Test worker] [ INFO] [o.OakHybridCacheWithDBCosIdTest.cosIdSnowflakeMod(50)] - id: 615936209813766152, after mod 4: 0

JavaScript数值溢出

JavaScript的Number.MAX_SAFE_INTEGER只有53-bit，如果直接将63位的SnowflakeId返回给前端，那么会产生值溢出的情况（所以这里我们应该知道后端传给前端的long值溢出问题，迟早会出现，只不过SnowflakeId出现得更快而已）。很显然溢出是不能被接受的，一般可以使用以下俩种处理方案：

将生成的63-bitSnowflakeId转换为String类型。
- 直接将long转换成String。
- （CosId方案）使用SnowflakeFriendlyId将SnowflakeId转换成比较友好的字符串表示：{timestamp}-{machineId}-{sequence} -> 20210623131730192-1-0
自定义SnowflakeId位分配来缩短SnowflakeId的位数（53-bit）使 ID 提供给前端时不溢出
- （CosId方案）使用SafeJavaScriptSnowflakeId(JavaScript 安全的 SnowflakeId)