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高并发之 - 全局有序唯一id Snowflake 应用实战
前言
本篇主要介绍高并发算法Snowflake是怎么应用到实战项目中的。
对于怎么理解Snowflake算法，大家可以从网上搜索‘Snowflake’，大量资源可供查看，这里就不一一详诉，这里主要介绍怎么实战应用。
对于不理解的，可以看看这篇文章 Twitter-Snowflake，64位自增ID算法详解
为什么有Snowflake算法的出现呢？
首先它是Twitter提出来的。
前世今生
以前我们可以用UUID作为唯一标识，但是UUID是无序的，又是英文、数字、横杆的结合。当我们要生成有序的id并且按时间排序时，UUID必然不是最好的选择。
当我们需要有序的id时，可以用数据库的自增长id，但是在当今高并发系统时代下，自增长id速度太慢，满足不了需求。然而，对于有‘有序的id按时间排序’这一需求时，Twitter提出了它的算法，并且用于Twitter中。
需要注意的地方
可达并发量根据不同的配置不同，每秒上万并发量不成问题。
id可用时间：69年
使用限制
使用Snowflake其实有个限制，就是必须知道运行中是哪台机器。比如我们用Azure云，配置了10个实例（机器），要知道这10个机器是哪一台。
开始用Snowflake
首先，直接贴Snowflake算法代码，算法怎么实现就不具体说：（C#版，java版的代码也一样实现）
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp6 { /// <summary> /// From: https://github.com/twitter/snowflake /// An object that generates IDs. /// This is broken into a separate class in case /// we ever want to support multiple worker threads /// per process /// </summary> public class IdWorker { private long workerId; private long datacenterId; private long sequence = 0L; private static long twepoch = 1288834974657L; /// <summary> /// 机器标识位数 /// </summary> private static long workerIdBits = 5L; /// <summary> /// //数据中心标识位数 /// </summary> private static long datacenterIdBits = 5L; /// <summary> /// //机器ID最大值 /// </summary> private static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << (int)workerIdBits); /// <summary> /// //数据中心ID最大值 /// </summary> private static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << (int)datacenterIdBits); /// <summary> /// //毫秒内自增位 /// </summary> private static long sequenceBits = 12L; /// <summary> /// //机器ID偏左移12位 /// </summary> private long workerIdShift = sequenceBits; /// <summary> /// //数据中心ID左移17位 /// </summary> private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /// <summary> /// //时间毫秒左移22位 /// </summary> private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << (int)sequenceBits); private long lastTimestamp = -1L; private static object syncRoot = new object(); /// <summary> /// /// </summary> /// <param name="workerId">机器id，哪台机器。最大31</param> /// <param name="datacenterId">数据中心id，哪个数据库，最大31</param> public IdWorker(long workerId, long datacenterId) { // sanity check for workerId if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { throw new ArgumentException(string.Format("worker Id can‘t be greater than %d or less than 0", maxWorkerId)); } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { throw new ArgumentException(string.Format("datacenter Id can‘t be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId)); } this.workerId = workerId; this.datacenterId = datacenterId; } public long nextId() { lock (syncRoot) { long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) { throw new ApplicationException(string.Format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - twepoch) << (int)timestampLeftShift) | (datacenterId << (int)datacenterIdShift) | (workerId << (int)workerIdShift) | sequence; } } protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } protected long timeGen() { return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds; } } }
怎么用呢？
直接用
IdWorker idWorker = new IdWorker(1, 2); long id = idWorker.nextId();
说明
workerId是机器id，表示分布式环境下的那台机器。datacenterId是数据库中心，表示哪个数据库中心。这里的机器id与数据库中心id最大是31。
我们看到nextId方法里面是用锁来生成id的。
然而我们怎么真正地应用到我们实际的项目中呢？
Snowflake运用到项目中
例如，我们分布式有三台机器，1个数据库。
那么workerId分别在机器A/B/C中的值为1/2/3，datacenterId都为0。
这个配置好了之后，那么我们怎么在代码里面编写呢？
比如，对于一个web应用，我们都知道，在客户端请求时，服务器都会生成一个Controller，那么怎么保证IdWorker实例只能在一台服务器中存在一个呢？
答案大家都知道，是静态属性（当然也可以单例）。下面我们用控制台程序来模仿一下controller的请求，当10个线程请求时会发生什么情况。
模仿的Controller如下：
class TestIdWorkerController { private static readonly IdWorker _idWorker = new IdWorker(1, 2); public void GenerateId(HashSet<long> set) { int i = 0; while (true) { if (i++ == 1000000) break; long id = _idWorker.nextId(); lock (set) { if (!set.Add(id)) Console.WriteLine($"same id={id}"); } } } }
我们看到，id会生成1000000个，并且如果有相同的时候打印出来相同的id。（这里为什么用锁来锁住HashSet，因为HashSet线程不是安全的，所以要用锁）
下面我在主程序中，开启10个线程，分别来new一次TestIdWorkerController，new一次Thread。
static void Main(string[] args) { //存放id的集合 HashSet<long> set = new HashSet<long>(); //启动10个线程 for (int i = 0; i < 10; i++) { TestIdWorkerController testIdWorker = new TestIdWorkerController(); Thread thread = new Thread(() => testIdWorker.GenerateId(set)); thread.Start(); } //每秒钟打印当前生成的状态 while (true) { Console.WriteLine($"set.count={set.Count}"); Thread.Sleep(1000 * 1); } }
我们看到，每秒打印输出的集合，如何输出的集合数量=1000000（id数）*10（线程数），也侧面验证了没有重复。
从上图看出，执行完毕，并且没打印same，结果也为1000000（id数）*10（线程数）。所以尽情的所用吧。
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