什么是雪花ID？

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发布于：2021年5月30日

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为什么使用雪花ID

在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。

我们都知道，当我们定义了主键时，数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree)，mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。

也就是说如果主键为自增 id 的话，mysql 在写满一个数据页的时候，直接申请另一个新数据页接着写就可以了。如果一个数据页存满了，mysql 就会去申请一个新的数据页来存储数据。如果主键是UUID，为了确保索引有序，mysql 就需要将每次插入的数据都放到合适的位置上。这就造成了页分裂，这个大量移动数据的过程是会严重影响插入效率的。

一句话总结就是，InnoDB表的数据写入顺序能和B+树索引的叶子节点顺序一致的话，这时候存取效率是最高的。

但是为什么很多情况又不用自增id作为主键呢？

容易导致主键重复。比如导入旧数据时，线上又有新的数据新增，这时就有可能在导入时发生主键重复的异常。为了避免导入数据时出现主键重复的情况，要选择在应用停业后导入旧数据，导入完成后再启动应用。显然这样会造成不必要的麻烦。而UUID作为主键就不用担心这种情况。
不利于数据库的扩展。当采用自增id时，分库分表也会有主键重复的问题。UUID则不用担心这种问题。

那么问题就来了，自增id会担心主键重复，UUID不能保证有序性，有没有一种ID既是有序的，又是唯一的呢？

当然有，就是雪花ID。

什么是雪花ID

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是64bit的Long类型的ID，有着全局唯一和有序递增的特点。

最高位是符号位，因为生成的 ID 总是正数，始终为0，不可用。
41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。
12位的计数序列号，序列号即一系列的自增ID，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。

缺点也是有的，就是强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，有可能会导致主键重复的问题。

Java实现雪花ID

下面是用Java实现雪花ID的代码，供大家参考一下。

public class SnowflakeIdWorker {
    /**
     * 开始时间：2020-01-01 00:00:00
     */
    private final long beginTs = 1577808000000L;

    private final long workerIdBits = 10;

    /**
     * 2^10 - 1 = 1023
     */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    private final long sequenceBits = 12;

    /**
     * 2^12 - 1 = 4095
     */
    private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /**
     * 时间戳左移22位
     */
    private final long timestampLeftOffset = workerIdBits + sequenceBits;

    /**
     * 业务ID左移12位
     */
    private final long workerIdLeftOffset = sequenceBits;

    /**
     * 合并了机器ID和数据标示ID，统称业务ID，10位
     */
    private long workerId;

    /**
     * 毫秒内序列，12位，2^12 = 4096个数字
     */
    private long sequence = 0L;

    /**
     * 上一次生成的ID的时间戳，同一个worker中
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdWorker(long workerId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("WorkerId必须大于或等于0且小于或等于%d", maxWorkerId));
        }

        this.workerId = workerId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long ts = System.currentTimeMillis();
        if (ts < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("系统时钟回退了%d毫秒", (lastTimestamp - ts)));
        }

        // 同一时间内，则计算序列号
        if (ts == lastTimestamp) {
            // 序列号溢出
            if (++sequence > maxSequence) {
                ts = tilNextMillis(lastTimestamp);
                sequence = 0L;
            }
        } else {
            // 时间戳改变，重置序列号
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = ts;

        // 0 - 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 - 00000000 00 - 00000000 0000
        // 左移后，低位补0，进行按位或运算相当于二进制拼接
        // 本来高位还有个0<<63，0与任何数字按位或都是本身，所以写不写效果一样
        return (ts - beginTs) << timestampLeftOffset | workerId << workerIdLeftOffset | sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒
     *
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long ts = System.currentTimeMillis();
        while (ts <= lastTimestamp) {
            ts = System.currentTimeMillis();
        }

        return ts;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(7);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = snowflakeIdWorker.nextId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}

main方法，测试结果如下：

184309536616640512
184309536616640513
184309536616640514
184309536616640515
184309536616640516
184309536616640517
184309536616640518
184309536616640519
184309536616640520
184309536616640521