什么是分布式SnowFlakeID？如何優化SnowFlakeID？這些問題可能是我們日常工作會見到的。通過這些問題，希望你能收獲更多。下面是揭開這些問題的詳細內容。

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什么是SnowFlakeID

SnowFlake是twitter公司內部分布式項目采用的ID生成算法，開源后廣受國內大廠的好評。由這種算法生成的ID，我們就叫做SnowFlakeID

SnowFlakeID的大的特性就是天然去中心化，通過時間戳、工作機器編號兩個變量進行配置后，通過SnowFlake算法會生成唯一的遞增ID。在任何機器上，只要保證工作機器編號不同，就可以確保生成的ID唯一，且整體趨勢是遞增的

Snowflake的結構如下(每部分用-分開):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 0000000000 - 000000000000

第一段1位為未使用，永遠固定為0

第二段41位為毫秒級時間(41位的長度可以使用69年)

第三段10位為workerId(10位的長度最多支持部署1024個節點）

第三段12位為毫秒內的計數（12位的計數順序號支持每個節點每毫秒產生4096個ID序號）

如果按照1024的滿節點（1個節點就是1個部署的服務）計算，每毫秒可生成的ID序號有1024*4096=4194304個，足以滿足現在絕大多數的業務情況

算法的核心如下

 ((當前時間 - 服務時間) << timestampLeftShift) 
     | (機器ID << workerIdShift) 
     | sequence;

服務時間指的是服務的開發時間，即第一個正式ID產生的時間。由于SnowFlakeID最長可用69年（因為只有41個bit，41個bit的大值換算成年就是69年）。所以服務時間越貼近上線時間，則該算法可用時間越長。
其中sequence為遞增序列，當前時間戳和上一ID生成時間戳一致時，sequence就遞增1，直到4096為止。

SnowFlake有什么問題

SnowFlake很好，分布式、去中心化、無第三方依賴。但它并不是完美的，由于SnowFlake強依賴時間戳，所以時間的變動會造成SnowFlake的算法產生錯誤。

時鐘回撥:最常見的問題就是時鐘回撥導致的ID重復問題，在SnowFlake算法中并沒有什么有效的解法，僅是拋出異常。時鐘回撥涉及兩種情況①實例停機→時鐘回撥→實例重啟→計算ID ②實例運行中→時鐘回撥→計算ID

手動配置:另一個就是workerId（機器ID）是需要部署時手動配置，而workerId又不能重復。幾臺實例還好，一旦實例達到一定量級，管理workerId將是一個復雜的操作。

如何優化

時鐘回撥改進避免

ID生成器一旦不可用，可能造成所有數據庫相關新增業務都不可用，影響太大。所以時鐘回撥的問題必須解決。

造成時鐘回撥的原因多種多樣，可能是閏秒回撥，可能是NTP同步，還可能是服務器時間手動調整。總之就是時間回到了過去。針對回退時間的多少可以進行不同的策略改進。一般有以下幾種方案：

1. 少量服務器部署ID生成器實例，關閉NTP服務器，嚴格管理服務器。這種方案不需要從代碼層面解決，完全人治。
2. 針對回退時間斷的情況，如閏秒回撥僅回撥了1s，可以在代碼層面通過判斷暫停一定時間內的ID生成器使用。雖然少了幾秒鐘可用時間，但時鐘正常后，業務即可恢復正常。

if (refusedSeconds <= 5) {
   try {
   //時間偏差大小小于5ms，則等待兩倍時間
     wait(refusedSeconds << 1);//wait
   } catch (InterruptedException e) {
     e.printStackTrace();
   }
   currentSecond = getCurrentSecond();
}else {//時鐘回撥較大
   //用其他策略修復時鐘問題
}

1. 實例啟動后，改用內存生成時間。該方案為baidu開源的UidGenerator使用的方案，由于實例啟動后，時間不再從服務器獲取，所以不管服務器時鐘如何回撥，都影響不了SnowFlake的執行。如下代碼中lastSecond變量是一個AtomicLong類型，用以代替系統時間

 List<Long> uidList = uidProvider.provide(lastSecond.incrementAndGet());

1. 以上2和3都是解決時鐘實例運行中→時鐘回撥→計算ID的情況。而實例停機→時鐘回撥→實例重啟→計算ID的情況，可以通過實例啟動的時候，采用未使用過的workerId來完成。只要workerId和此前生成ID的workerId不一致，即便時間戳有誤，所生成的ID也不會重復。UidGenerator采取的就是這種方案，但這種方案又必須依賴一個存儲中心，不管是redis、mysql、zookeeper都可以，但必須存儲著此前使用過的workerId，不能重復。尤其是在分布式部署Id生成器的情況下，更要注意用一個存儲中心解決此問題。

以上就是SnowFlakeID以及優化方法的詳細內容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關內容，歡迎關注創新互聯行業資訊！

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