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雪花算法是一种用于生成全局唯一ID的算法#xff0c;最初由Twitter开发#xff0c;用于解决分… 关注公众号【爱发白日梦的后端】分享技术干货、读书笔记、开源项目、实战经验、高效开发工具等您的关注将是我的更新动力 生成全局唯一ID的雪花算法原理
雪花算法是一种用于生成全局唯一ID的算法最初由Twitter开发用于解决分布式系统中生成ID的问题。其核心思想是将一个64位的长整型ID划分成多个部分每个部分用于表示不同的信息确保了生成的ID在分布式环境下的唯一性。
ID结构
符号位1位始终为0用于保证ID为正数。时间戳41位表示生成ID的时间戳精确到毫秒级。工作节点ID10位表示生成ID的机器的唯一标识。序列号12位表示在同一毫秒内生成的多个ID的序列号。
生成步骤
获取当前时间戳精确到毫秒级。如果当前时间小于上次生成ID的时间或者在同一毫秒内生成的ID数量超过最大值等待下一毫秒再继续生成。如果当前时间等于上次生成ID的时间序列号自增1。如果当前时间大于上次生成ID的时间序列号重新从0开始。将各个部分的值组合得到最终的64位ID。
Go实现雪花算法的高并发ID生成器
package mainimport (fmtsynctime
)const (workerBits 10sequenceBits 12workerMax -1 ^ (-1 workerBits)sequenceMask -1 ^ (-1 sequenceBits)timeShift workerBits sequenceBitsworkerShift sequenceBitsepoch 1609459200000
)type Snowflake struct {mu sync.MutexlastTime int64workerID int64sequence int64
}func NewSnowflake(workerID int64) *Snowflake {if workerID 0 || workerID workerMax {panic(fmt.Sprintf(worker ID must be between 0 and %d, workerMax))}return Snowflake{lastTime: time.Now().UnixNano() / 1e6,workerID: workerID,sequence: 0,}
}func (sf *Snowflake) NextID() int64 {sf.mu.Lock()defer sf.mu.Unlock()currentTime : time.Now().UnixNano() / 1e6if currentTime sf.lastTime {panic(fmt.Sprintf(clock moved backwards, refusing to generate ID for %d milliseconds, sf.lastTime-currentTime))}if currentTime sf.lastTime {sf.sequence (sf.sequence 1) sequenceMaskif sf.sequence 0 {for currentTime sf.lastTime {currentTime time.Now().UnixNano() / 1e6}}} else {sf.sequence 0}sf.lastTime currentTimeid : (currentTime-epoch)timeShift | (sf.workerID workerShift) | sf.sequencereturn id
}func main() {sf : NewSnowflake(1) // 假设工作节点ID为1for i : 0; i 10; i {id : sf.NextID()fmt.Println(id)time.Sleep(time.Millisecond)}
}
高并发下的唯一性和递增性保障
在高并发场景下保障雪花算法生成的ID唯一性和递增性的关键在于
唯一性 工作节点ID的设置保证了不同节点生成的ID不会冲突。序列号的自增和位运算保证了同一毫秒内生成的ID唯一。递增性 在同一毫秒内生成的多个ID按序列号的递增顺序排列。即使在极端情况下同一毫秒内生成的ID数量超过了最大值会等待下一毫秒重新开始也保证了递增性。
总体来说雪花算法在高并发下是一个可靠的ID生成方案。它的高性能和低碰撞概率使得它在分布式系统中被广泛应用。
