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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