189 8069 5689
什么是分布式SnowFlakeID？如何优化SnowFlakeID？这些问题可能是我们日常工作会见到的。通过这些问题，希望你能收获更多。下面是揭开这些问题的详细内容。
江阴网站制作公司哪家好，找成都创新互联！从网页设计、网站建设、微信开发、APP开发、自适应网站建设等网站项目制作，到程序开发，运营维护。成都创新互联于2013年创立到现在10年的时间，我们拥有了丰富的建站经验和运维经验，来保证我们的工作的顺利进行。专注于网站建设就选成都创新互联。
SnowFlake是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评。由这种算法生成的ID，我们就叫做SnowFlakeID
SnowFlakeID的最大的特性就是天然去中心化，通过时间戳、工作机器编号两个变量进行配置后，通过SnowFlake算法会生成唯一的递增ID。在任何机器上，只要保证工作机器编号不同，就可以确保生成的ID唯一，且整体趋势是递增的
Snowflake的结构如下(每部分用-分开):
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 0000000000 - 000000000000第一段1位为未使用，永远固定为0
第二段41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)
第三段10位为workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）
第三段12位为毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）
如果按照1024的满节点（1个节点就是1个部署的服务）计算，每毫秒可生成的ID序号有1024*4096=4194304个，足以满足现在绝大多数的业务情况
算法的核心如下
((当前时间 - 服务时间) << timestampLeftShift)
| (机器ID << workerIdShift)
| sequence;服务时间指的是服务的开发时间，即第一个正式ID产生的时间。由于SnowFlakeID最长可用69年（因为只有41个bit，41个bit的最大值换算成年就是69年）。所以服务时间越贴近上线时间，则该算法可用时间越长。
其中sequence为递增序列，当前时间戳和上一ID生成时间戳一致时，sequence就递增1，直到4096为止。
SnowFlake很好，分布式、去中心化、无第三方依赖。但它并不是完美的，由于SnowFlake强依赖时间戳，所以时间的变动会造成SnowFlake的算法产生错误。
时钟回拨:最常见的问题就是时钟回拨导致的ID重复问题，在SnowFlake算法中并没有什么有效的解法，仅是抛出异常。时钟回拨涉及两种情况①实例停机→时钟回拨→实例重启→计算ID ②实例运行中→时钟回拨→计算ID
手动配置:另一个就是workerId（机器ID）是需要部署时手动配置，而workerId又不能重复。几台实例还好，一旦实例达到一定量级，管理workerId将是一个复杂的操作。
ID生成器一旦不可用，可能造成所有数据库相关新增业务都不可用，影响太大。所以时钟回拨的问题必须解决。
造成时钟回拨的原因多种多样，可能是闰秒回拨，可能是NTP同步，还可能是服务器时间手动调整。总之就是时间回到了过去。针对回退时间的多少可以进行不同的策略改进。一般有以下几种方案：
if (refusedSeconds <= 5) {
try {
//时间偏差大小小于5ms，则等待两倍时间
wait(refusedSeconds << 1);//wait
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
currentSecond = getCurrentSecond();
}else {//时钟回拨较大
//用其他策略修复时钟问题
} List uidList = uidProvider.provide(lastSecond.incrementAndGet()); 实例运行中→时钟回拨→计算ID的情况。而实例停机→时钟回拨→实例重启→计算ID的情况，可以通过实例启动的时候，采用未使用过的workerId来完成。只要workerId和此前生成ID的workerId不一致，即便时间戳有误，所生成的ID也不会重复。UidGenerator采取的就是这种方案，但这种方案又必须依赖一个存储中心，不管是redis、MySQL、zookeeper都可以，但必须存储着此前使用过的workerId，不能重复。尤其是在分布式部署Id生成器的情况下，更要注意用一个存储中心解决此问题。