拆解雪花算法生成规则

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小编点评

3.3.4 生成ID见代码中注释序号5:　此时我们拿到了时间位(timestamp - from)、机器位(instanceId )、序列号位(sequence),所以就可以计算最终的ID了。((timestamp - from) << timestampLeftShift) // (当前时间 - 起始时间) 向左移位| (instanceId << instanceIdShift) // 机器位向左移位| sequence; // 序列位①((timestamp - from) << timestampLeftShift) 计算时间位from是固定的1422720000000, timestampLeftShift = 12 + 10.我们假设timestamp = 1422720000001。也就是from刚刚过去1毫秒。1毫秒也是我们时间位倒数第二小的值，因为0是最小值。时间位取值范围[0, 2^41 - 1],从这也可以看出上边描述时间位时为什么把时间段特意标注了，因为时间位存的不是具体时间，而是以from为起始来算的过去了多少时间。来看下 1<<22 结果图2: 时间位移位结果图2可以看出，时间位向左移位22，位置正好到第一个时间位。②(instanceId << instanceIdShift) 计算机器位为了方便计算，这里我们假设instanceId 等于1,机器位取值范围[0,-1]。那么机器位就是 1 << 12图3: 机器位移位结果图3可以看出，机器位左移12位，位置正好到第一个机器位。③按照 ① | ② | sequence 进行或运算进行生成ID现在我们有了时间位的值，机器位的值，就只差序列号位的值，序列号是上面3描述代码生成的，范围是[0, 2^12-1]。为了方便计算，我们假设sequence = 1那么 ID = ① | ② | 1.进行或运算图4: ID = ① | ② | 1下图是按照上面逻辑生成的ID图5: 程序生成结果3.3.5 注意:雪花算法需要用单例方式生成ID因为雪花算法会依赖上一次生成的ID的时间来判断是否需要对序列号进行增加的操作，如果不是单例，两个业务用两个对象同时获取ID，则可能会生成相同的ID。if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format(\"Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds\", lastTimestamp - timestamp));}如果业务的异常容忍度低，这里我们可以对其进行优化,如果时间回拨时间较短，比如配置5ms以内，那么可以直接等待一定的时间，让机器的时间追上来.也可以利用扩展位，将64-bit的机器位或者序列号位预留出2-bit的防止时钟回滚的扩展位。5 ID逆运算如果线上出现ID重复，如何进行问题定位？对ID进行逆运算拿到ID的时间位、机器位、序号位。就可以进行下一步分析了。以上述生成的4198401为例5.1 时间时间位 = ID / 2^(机器位 + 序列号位) + from时间位 = 4198401 / 2^(12 + 10) + 1422720000000 = 1422720000001与 above生成ID时用时间位相符注意:ID / 2^(机器位 + 序列号位) 是整数5.2 机器机器位 = (ID / 2^序列号位 ) % 2^(机器位)机器位 = (1025) % 1024 = 1与above生成ID时用机器位数值相符5.3 序列号ID % 2^序列号位序列号 = 4198401 % = 4198401 % 1024 = 1与above生成ID时用的序列号数值相符6 资料开源代码scala版本：https://github.com/twitter-archive/snowflake作者：京东物流马红岩来源：京东云开发者社区自猿其说Tech.归纳总结以上内容，生成内容时需要带简单的排版

正文

1 介绍

雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一ID的算法，生成的ID称为Snowflake IDs或snowflakes。这种算法由Twitter创建，并用于推文的ID。目前仓储平台生成ID是用的雪花算法修改后的版本。

雪花算法几个特性

生成的ID分布式唯一和按照时间递增有序，毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等三方系统，稳定性更高，性能非常高的。
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

2 其他分布式唯一ID生成方案

2.1 数据库生成

以MySQL为例，单库单表，给字段设置auto_increment来生成全局唯一ID
优点:

非常简单，维护成本比较低
ID唯一，单调递增，可以设置固定步长

缺点:

可用性难以保证，每次生成ID都需要访问数据库，瓶颈在于单台MySQL读写性能上，如果数据库挂掉会造成服务不可用，这是一个致命的问题

2.2 UUID

UUID是由一组32位数的16进制数字所构成，故UUID理论上的总数为16³²⁼²128，约等于3.4 x 10^38。也就是说若每纳秒产生1兆个UUID，要花100亿年才会将所有UUID用完。UUID的标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的32个字符。示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000
优点:

本地生成ID，不需要进行远程调用，没有网络耗时
基本没有性能上限

缺点:

可读性差
长度过长，16字节128位，生成的UUID通常是36位(包含-)，有些场景可能不适用。如果用作数据库主键，在MySQL的InnoDB引擎下长度过长，二级索引(非主键索引)会占用很大的空间。
无法保证趋势递增，在MySQL的InnoDB引擎下，新插入数据会根据主键来寻找合适位置，会导致频繁的移动、分页增加了很多开销。

3 snowflake算法实现细节

3.1拆解64bit位

snowflake生成的id通常是一个64bit数字，java中用long类型。

图1：snowflake算法中的64-bit划分方式

1-bit不用于生成ID(符号位) long 范围[-2^(64-1), 2^(64-1) ] , (64-1)中的1代表的就是符号位
41-bit时间戳(毫秒)可以表示1 x 2^41 / (1000 x 3600 x 24 x 365) = 69年的时间
10-bit可以分别表示1 x 2^10 = 1024台机器,范围[0,1023]
12-bit表示1ms内自动递增的序列号，1 x 2^12 = 4096个范围[0,4095]。单机1ms可以生成4096个不重复的ID

通过上述方式进行生成ID，可以保证1024台机器在任意69年的时间段里不会出现重复的ID，而且单台机器支持一秒能够生成409.6万个ID。
　　这种方式可以支撑大部分业务，如果不满足，可以根据自身业务特点来调整不同命名空间占用的bit数。如果我们有划分IDC的需求，可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器。如果我们的机器位比较特殊，数值相对较大，但是对并发要求不高，还可以将时间位调整为秒级，时间位节省出10-bit留给机器位。

1-bit符号位
31-bit时间戳(秒)1 x 2^31/ (3600 x 24 x 365) = 68年
22-bit机器位运维平台给提供的数值范围 [0,2^22-1]
10-bit序列号范围[0, 2^10 - 1]共1024个

通过上述方式进行生成ID，可以保证4194303台机器在任意68年的时间段里不会出现重复的ID，而且单台机器支持一秒能够生成1024个ID。

3.2 Java实现

public class IdGenerator {
    // 起始时间
    private final long from = 1422720000000L;
    // 机器位所占bit位数
    private final long instanceIdBits = 10L;
    // 序列号所占bit位数
    private final long sequenceBits = 12L;

    // 机器位左移长度
    private final long instanceIdShift = sequenceBits;
    // 时间位左移长度
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + instanceIdBits;

    // 序号1: 最大机器ID
    private final long maxInstanceId = -1L ^ (-1L << instanceIdBits);
    // 最大序列号
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long instanceId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;

    public IdGenerator(long instanceId) {
        if (instanceId > maxInstanceId || instanceId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("instance Id can't be greater than %d or less than 0", maxInstanceId));
        }
        this.instanceId = instanceId;
    }
    //  序号2:
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();
        //  序号3:
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //  序号4:
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextSecs(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = timestamp;
        //  序号5:
        return ((timestamp - from) << timestampLeftShift)  // (当前时间 - 起始时间) 向左移位
                | (instanceId << instanceIdShift)  // 机器位 向左移位
                | sequence; // 序列位
    }

    private long tilNextSecs(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}

3.3一些疑问

3.3.1 为什么bit位置只利用了63位？

因为long在java中占8字节，每字节8bit，一共64bit，其中有1个bit位是符号位不能用做生成ID，如果符号位也用来做ID中的1个bit为会导致ID出现负数，影响趋势递增特性。

3.3.2 计算最大机器ID

见代码中注释序号1
maxInstanceId = -1L ^ (-1L<<instanceIdBits)
等价于 maxInstanceId = -1 ^( -1<<10)
① -1二进制

1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111

② -1左移10位 -1<<10 二进制

1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1100 0000 0000

①与②进行异或运算异或运算:同为假，异为真,所以最终结果应该为

0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 00000000 0000 0000 0000 0000 0011 1111 1111

最后:maxInstanceId = 2^10 - 1 = 1023
sequenceMask 计算方法相同，结果为2^12 - 1 = 4095

3.3.3 计算序列号位

见代码中注释序号4

if (lastTimestamp == timestamp) {
    sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
    if (sequence == 0) {
        timestamp = tilNextSecs(lastTimestamp);
    }
} else {
    sequence = 0L;
}

其中这段代码的是计算序列号的代码主要逻辑是，如果上个生成ID的时间位与当前ID的时间位冲突，则会生成一个序列号进行区分，如果序列号用尽，则等待下一个时间点再生成。如果上个生成ID的时间位与当前ID的时间位不冲突，则将序列号设置成0。

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask，序列号最大值sequenceMask为4095，等价于如下这种写法。

sequence = (sequence + 1);
if(sequence == 4095){
    sequence = 0;
}

其实这两种写法的结果是一致的，就是对(sequence + 1)进行取余。
这里有个位运算知识点 k % m = k & (m - 1),m需要满足 m = 2^n,sequenceMask = 2^12 - 1。所以刚好可以用与运算进行取余操作，效率杠杠滴。

3.3.4 生成ID

见代码中注释序号5:
　此时我们拿到了时间位(timestamp - from)、机器位(instanceId )、序列号位(sequence),所以就可以计算最终的ID了。

((timestamp - from) << timestampLeftShift)  // (当前时间 - 起始时间) 向左移位
| (instanceId << instanceIdShift)  // 机器位 向左移位
| sequence; // 序列位

①((timestamp - from) << timestampLeftShift) 计算时间位
from是固定的1422720000000, timestampLeftShift = 12 + 10.我们假设timestamp = 1422720000001。也就是from刚刚过去1毫秒。1毫秒也是我们时间位倒数第二小的值，因为0是最小值。时间位取值范围[0, 2^41 - 1],从这也可以看出上边描述时间位时为什么把时间段特意标注了，因为时间位存的不是具体时间，而是以from为起始来算的过去了多少时间。
来看下 1<<22 结果

图2: 时间位移位结果

图2可以看出，时间位向左移位22，位置正好到第一个时间位。

②(instanceId << instanceIdShift) 计算机器位
为了方便计算，这里我们假设instanceId 等于1,机器位取值范围[0,-1]。
那么机器位就是 1 << 12

图3: 机器位移位结果

图3可以看出，机器位左移12位，位置正好到第一个机器位。

③按照 ① | ② | sequence 进行或运算进行生成ID
现在我们有了时间位的值，机器位的值，就只差序列号位的值，序列号是上面3描述代码生成的，范围是[0, 2^12-1]。为了方便计算，我们假设sequence = 1
那么 ID = ① | ② | 1。进行或运算

图4: ID = ① | ② | 1

下图是按照上面逻辑生成的ID

图5: 程序生成结果

3.3.5 注意:雪花算法需要用单例方式生成ID

因为雪花算法会依赖上一次生成的ID的时间来判断是否需要对序列号进行增加的操作，如果不是单例，两个业务用两个对象同时获取ID，则可能会生成相同的ID

4 关于雪花算法的一些思考

机器位怎么取值

主机唯一标识如果运维平台有机器唯一标识，可以在运维平台取。不过需要考虑机器位能否容纳下唯一标识，可能会过长，也需要考虑运维平台的唯一标识未来变化。
可根据ip进行计算如果能保证不同机房的机器ip不重复，可以利用ip来计算机器位，IP最大 255.255.255.255。而（255+255+255+255) < 1024，因此采用IP段数值相加即可生成机器位，不受IP位限制。不过这种方式也不是绝对ok，要根据自身情况在选择，比如10.0.5.2 与 10.0.2.5 计算出来也是相同的。使用这种IP生成机器位的方法,必须保证IP段相加不能重复
通过数据库/redis/zk等进行协调，在应用启动的时候给每个机器分配不会重复的机器位id。

时钟回拨问题

雪花算法强依赖时间，如果时间发生回拨，有可能会生成重复的ID，在我们上面的nextId中我们用当前时间和上一次的时间进行判断，如果当前时间小于上一次的时间那么肯定是发生了回拨，雪花算法的做法是简单的抛出了一个异常。

if (timestamp < lastTimestamp) {
   throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}

如果业务的异常容忍度低，这里我们可以对其进行优化,如果时间回拨时间较短，比如配置5ms以内，那么可以直接等待一定的时间，让机器的时间追上来。也可以利用扩展位，将64-bit的机器位或者序列号位预留出2-bit的防止时钟回滚的扩展位。

5 ID逆运算

如果线上出现ID重复，如何进行问题定位？对ID进行逆运算拿到ID的时间位、机器位、序号位。就可以进行下一步分析了。以上述生成的4198401为例

5.1 时间

时间位 = ID / 2^(机器位 + 序列号位) + from
时间位 = 4198401 / 2^(12 + 10) + 1422720000000 = 1422720000001
与上述生成ID时用时间位相符
注意:ID / 2^(机器位 + 序列号位) 是整数

5.2 机器

机器位 = (ID / 2^序列号位 ) % 2^(机器位)
机器位 = (4198401 / 2^12) % 2^10= (1025) % 1024 = 1
与上述生成ID时用机器位数值相符

5.3 序列号

ID % 2^序列号位
序列号 = 4198401 % = 4198401 % 1024 = 1
与上述生成ID时用的序列号数值相符

6 资料

开源代码scala版本：https://github.com/twitter-archive/snowflake

作者：京东物流马红岩

来源：京东云开发者社区自猿其说Tech