雪花算法对System.currentTimeMillis()优化真的有用么？
前面已经讲过了雪花算法，里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间，有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢，是因为每次调用都会去跟系统打一次交道，在高并发情况下，大量并发的系统调用容易会影响性能（对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时，毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中）。我们可以看到它调用的是native 方法：
// 返回当前时间，以毫秒为单位。注意，虽然返回值的时间单位是毫秒，但值的粒度取决于底层操作系统，可能更大。例如，许多操作系统以数十毫秒为单位度量时间。
public static native long currentTimeMillis();
所以有人提议，用后台线程定时去更新时钟，并且是单例的，避免每次都与系统打交道，也避免了频繁的线程切换，这样或许可以提高效率。
这个优化成立么？
先上优化代码：
package snowflake;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class SystemClock {
private final int period;
private final AtomicLong now;
private static final SystemClock INSTANCE = new SystemClock(1);
private SystemClock(int period) {
this.period = period;
now = new AtomicLong(System.currentTimeMillis());
scheduleClockUpdating();
}
private void scheduleClockUpdating() {
ScheduledExecutorService scheduleService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor((r) -> {
Thread thread = new Thread(r);
thread.setDaemon(true);
return thread;
});
scheduleService.scheduleAtFixedRate(() -> {
now.set(System.currentTimeMillis());
}, 0, period, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
private long get() {
return now.get();
}
public static long now() {
return INSTANCE.get();
}
}
只需要用SystemClock.now()替换System.currentTimeMillis()即可。
雪花算法SnowFlake的代码也放在这里：
package snowflake;
public class SnowFlake {
// 数据中心(机房) id
private long datacenterId;
// 机器ID
private long workerId;
// 同一时间的序列
private long sequence;
public SnowFlake(long workerId, long datacenterId) {
this(workerId, datacenterId, 0);
}
public SnowFlake(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
// 合法判断
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));
}
System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
// 开始时间戳（2021-10-16 22:03:32）
private long twepoch = 1634393012000L;
// 机房号，的ID所占的位数 5个bit 最大:11111(2进制)--> 31(10进制)
private long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID所占的位数 5个bit 最大:11111(2进制)--> 31(10进制)
private long workerIdBits = 5L;
// 5 bit最多只能有31个数字，就是说机器id最多只能是32以内
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 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);
// 同一时间的序列所占的位数 12个bit 111111111111 = 4095 最多就是同一毫秒生成4096个
private long sequenceBits = 12L;
// workerId的偏移量
private long workerIdShift = sequenceBits;
// datacenterId的偏移量
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// timestampLeft的偏移量
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
// 序列号掩码 4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
// 用于序号的与运算，保证序号最大值在0-4095之间
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
// 最近一次时间戳
private long lastTimestamp = -1L;
// 获取机器ID
public long getWorkerId() {
return workerId;
}
// 获取机房ID
public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
}
// 获取最新一次获取的时间戳
public long getLastTimestamp() {
return lastTimestamp;
}
// 获取下一个随机的ID
public synchronized long nextId() {
// 获取当前时间戳，单位毫秒
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));
}
// 去重
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
// sequence序列大于4095
if (sequence == 0) {
// 调用到下一个时间戳的方法
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
// 如果是当前时间的第一次获取，那么就置为0
sequence = 0;
}
// 记录上一次的时间戳
lastTimestamp = timestamp;
// 偏移计算
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence;
}
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
// 获取最新时间戳
long timestamp = timeGen();
// 如果发现最新的时间戳小于或者等于序列号已经超4095的那个时间戳
while (timestamp <= lastTimestamp) {
// 不符合则继续
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return SystemClock.now();
// return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlake worker = new SnowFlake(1, 1);
long timer = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
worker.nextId();
}
System.out.println(System.currentTimeMillis());
System.out.println(System.currentTimeMillis() - timer);
}
}
Windows：i5-4590 16G内存 4核 512固态
Mac: Mac pro 2020 512G固态 16G内存
Linux：deepin系统，虚拟机，160G磁盘，内存8G
单线程环境测试一下 System.currentTimeMillis()：
| 平台/数据量 | 10000 | 1000000 | 10000000 | 100000000 |
|---|---|---|---|---|
| mac | 5 | 247 | 2444 | 24416 |
| windows | 3 | 249 | 2448 | 24426 |
| linux(deepin) | 135 | 598 | 4076 | 26388 |
单线程环境测试一下 SystemClock.now()：
| 平台/数据量 | 10000 | 1000000 | 10000000 | 100000000 |
|---|---|---|---|---|
| mac | 52 | 299 | 2501 | 24674 |
| windows | 56 | 3942 | 38934 | 389983 |
| linux(deepin) | 336 | 1226 | 4454 | 27639 |
上面的单线程测试并没有体现出后台时钟线程处理的优势，反而在windows下，数据量大的时候，变得异常的慢,linux系统上，也并没有快，反而变慢了一点。
多线程测试代码：
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int threadNum = 16;
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadNum);
int num = 100000000 / threadNum;
long timer = System.currentTimeMillis();
thread(num, countDownLatch);
countDownLatch.await();
System.out.println(System.currentTimeMillis() - timer);
}
public static void thread(int num, CountDownLatch countDownLatch) {
List<Thread> threadList = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < countDownLatch.getCount(); i++) {
Thread cur = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
SnowFlake worker = new SnowFlake(1, 1);
for (int i = 0; i < num; i++) {
worker.nextId();
}
countDownLatch.countDown();
}
});
threadList.add(cur);
}
for (Thread t : threadList) {
t.start();
}
}
下面我们用不同线程数来测试 100000000(一亿) 数据量 System.currentTimeMillis()：
| 平台/线程 | 2 | 4 | 8 | 16 |
|---|---|---|---|---|
| mac | 14373 | 6132 | 3410 | 3247 |
| windows | 12408 | 6862 | 6791 | 7114 |
| linux | 20753 | 19055 | 18919 | 19602 |
用不同线程数来测试 100000000(一亿) 数据量 SystemClock.now()：
| 平台/线程 | 2 | 4 | 8 | 16 |
|---|---|---|---|---|
| mac | 12319 | 6275 | 3691 | 3746 |
| windows | 194763 | 110442 | 153960 | 174974 |
| linux | 26516 | 25313 | 25497 | 25544 |
在多线程的情况下，我们可以看到mac上没有什么太大变化，随着线程数增加，速度还变快了，直到超过 8 的时候，但是windows上明显变慢了，测试的时候我都开始刷起了小视频，才跑出来结果。而且这个数据和处理器的核心也是相关的，当windows的线程数超过了 4 之后，就变慢了，原因是我的机器只有四核，超过了就会发生很多上下文切换的情况。
linux上由于虚拟机，核数增加的时候，并无太多作用，但是时间对比于直接调用 System.currentTimeMillis()其实是变慢的。
但是还有个问题，到底不同方法调用，时间重复的概率哪一个大呢？
static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0);
private long timeGen() {
atomicLong.incrementAndGet();
// return SystemClock.now();
return System.currentTimeMillis();
}
下面是1千万id，八个线程，测出来调用timeGen()的次数，也就是可以看出时间冲突的次数：
| 平台/方法 | SystemClock.now() | System.currentTimeMillis() |
|---|---|---|
| mac | 23067209 | 12896314 |
| windows | 705460039 | 35164476 |
| linux | 1165552352 | 81422626 |
可以看出确实SystemClock.now()自己维护时间，获取的时间相同的可能性更大，会触发更多次数的重复调用，冲突次数变多，这个是不利因素！还有一个残酷的事实，那就是自己定义的后台时间刷新，获取的时间不是那么的准确。在linux中的这个差距就更大了，时间冲突次数太多了。
结果
实际测试下来，并没有发现SystemClock.now()能够优化很大的效率，反而会由于竞争，获取时间冲突的可能性更大。JDK开发人员真的不傻，他们应该也经过了很长时间的测试，比我们自己的测试靠谱得多，因此，个人观点，最终证明这个优化并不是那么的可靠。
不要轻易相信某一个结论，如果有疑问，请一定做做实验，或者找足够权威的说法。
【作者简介】：
秦怀，公众号【秦怀杂货店】作者，技术之路不在一时，山高水长，纵使缓慢，驰而不息。个人写作方向：Java源码解析，JDBC，Mybatis，Spring，redis，分布式，剑指Offer，LeetCode等，认真写好每一篇文章，不喜欢标题党，不喜欢花里胡哨，大多写系列文章，不能保证我写的都完全正确，但是我保证所写的均经过实践或者查找资料。遗漏或者错误之处，还望指正。
