cn.jiangzeyin.sequence.impl.IdSequence Maven / Gradle / Ivy
package cn.jiangzeyin.sequence.impl;
import cn.jiangzeyin.DateUtil;
import cn.jiangzeyin.sequence.BaseSequence;
import cn.jiangzeyin.sequence.ISequence;
import cn.jiangzeyin.sequence.SequenceConfig;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import java.text.ParseException;
/**
* 基于Twitter的Snowflake算法实现分布式高效有序ID生产黑科技(sequence)
*
*
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):
*
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
*
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0
*
* 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
*
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
*
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号
*
*
* 加起来刚好64位，为一个Long型。
* SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*
* Created by jiangzeyin on 2018/6/20.
*/
public class IdSequence extends BaseSequence {
private static class InstanceHolder {
static final ISequence INSTANCE = new IdSequence(SequenceConfig.getWorkerId(), SequenceConfig.getDataCenterId());
}
public static ISequence instance() {
return InstanceHolder.INSTANCE;
}
/**
* 起始时间戳，用于用当前时间戳减去这个时间戳，算出偏移量
**/
private static final long startTime;
static {
long startTime1;
try {
startTime1 = DateUtil.parseTime("2018-01-01", "yyyy-MM-dd").getTime();
} catch (ParseException e) {
e.printStackTrace();
startTime1 = 0L;
}
startTime = startTime1;
}
private final int timestampLeftShift;
/**
* 基于Snowflake创建分布式ID生成器
*
* 注：sequence
*
* @param workerId 工作机器ID,数据范围为0~31
* @param dataCenterId 数据中心ID,数据范围为0~31
*/
private IdSequence(int workerId, int dataCenterId) {
super(workerId, dataCenterId, 8, 5, 12);
this.timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
}
/**
* 获取ID
*
* @return id
*/
@Override
public synchronized String nextId() {
long timestamp = this.timeGen();
// 闰秒：如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
long offset = lastTimestamp - timestamp;
if (offset <= 5) {
try {
this.wait(offset << 1);
timestamp = this.timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
}
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException(e);
}
} else {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));
}
}
// 解决跨毫秒生成ID序列号始终为偶数的缺陷:如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 通过位与运算保证计算的结果范围始终是 0-4095
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = this.tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
// 时间戳改变，毫秒内序列重置
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
/*
* 1.左移运算是为了将数值移动到对应的段(41、5、5，12那段因为本来就在最右，因此不用左移)
* 2.然后对每个左移后的值(la、lb、lc、sequence)做位或运算，是为了把各个短的数据合并起来，合并成一个二进制数
* 3.最后转换成10进制，就是最终生成的id
*/
return String.valueOf(((timestamp - startTime) << timestampLeftShift) |
(dataCenterId << dataCenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) |
sequence);
}
@Override
public JSONObject parseInfo(String id) {
id = Long.toBinaryString(Long.parseLong(id));
int len = id.length();
JSONObject jsonObject = new JSONObject();
int sequenceStart = len < workerIdShift ? 0 : len - workerIdShift;
int workerStart = len < dataCenterIdShift ? 0 : len - dataCenterIdShift;
int timeStart = len < timestampLeftShift ? 0 : len - timestampLeftShift;
String sequence = id.substring(sequenceStart, len);
String workerId = sequenceStart == 0 ? "0" : id.substring(workerStart, sequenceStart);
String dataCenterId = workerStart == 0 ? "0" : id.substring(timeStart, workerStart);
String time = timeStart == 0 ? "0" : id.substring(0, timeStart);
int sequenceInt = Integer.valueOf(sequence, 2);
jsonObject.put("sequence", sequenceInt);
int workerIdInt = Integer.valueOf(workerId, 2);
jsonObject.put("workerId", workerIdInt);
int dataCenterIdInt = Integer.valueOf(dataCenterId, 2);
jsonObject.put("dataCenter", dataCenterIdInt);
long diffTime = Long.parseLong(time, 2);
long timeLong = diffTime + startTime;
String date = DateUtil.formatTime(null, timeLong);
jsonObject.put("date", date);
return jsonObject;
}
}