上一篇文章，我们聊了一下分库分表相关的一些基础知识，具体可以参见：《用真实业务场景告诉你，高并发下如何设计数据库架构？》。这篇文章，我们就接着分库分表的知识，来具体聊一下全局唯一id如何生成。在分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是id咋生成？因为要是一个表分成多个表之后，每个表的id都是从1开始累加自增长，那肯定不对啊。举个例子，你的订单表拆分为了1024张订单表，每个表的id都从1开始累加，这个肯定有问题了！你的系统就没办法根据表主键来查询订单了，比如id = 50这个订单，在每个表里都有！所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了，在分库分表之后，对于插入数据库中的核心id，不能直接简单使用表自增id，要全局生成唯一id，然后插入各个表中，保证每个表内的某个id，全局唯一。比如说订单表虽然拆分为了1024张表，但是id = 50这个订单，只会存在于一个表里。那么如何实现全局唯一id呢？有以下几种方案。
上面第一个部分，是1个bit：0，这个是无意义的上面第二个部分是41个bit：表示的是时间戳上面第三个部分是5个bit：表示的是机房id，10001上面第四个部分是5个bit：表示的是机器id，1 1001上面第五个部分是12个bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的id的序号，0000 00000000
这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的id。可能一个毫秒内会生成多个id，但是有最后12个bit的序号来区分开来。下面我们简单看看这个snowflake算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。总之就是用一个64bit的数字中各个bit位来设置不同的标志位，区分每一个id。
public class IdWorker {
private long workerId; // 这个就是代表了机器id
private long datacenterId; // 这个就是代表了机房id
private long sequence; // 这个就是代表了一毫秒内生成的多个id的最新序号
public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
// sanity check for workerId
// 这儿不就检查了一下，要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32，不能小于0
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
// 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId(){
return workerId;
}
public long getDatacenterId(){
return datacenterId;
}
public long getTimestamp(){
return System.currentTimeMillis();
}
// 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
public synchronized long nextId(){
// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf(
"clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
lastTimestamp - timestamp));
}
// 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
// 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
//这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;
// 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
// 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
// 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) | sequence;
}
private long tilNextMillis(long lastTimestamp){
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
//---------------测试---------------
public static void main(String[] args){
IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
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