关于分布式唯一ID，snowflake的一些思考及改进(完美解决时钟回拨问题) 关于分布式唯一ID，snowflake的一

1.写唯一ID生成器的原由
在阅读工程源码的时候，发现有一个工具职责生成一个消息ID，方便进行全链路的查询，实现方式特别简单，核心源码不过两行，根据时间戳以及随机数生成一个ID，这种算法ID在分布式系统中重复的风险就很明显了。本来以为只是日志打印功能，根据于此在不同系统调用间关联业务日志而已，不过后来发现此ID需要入库，看到这里就觉得有些风险了，于是就想着怎么改造它。

String timeString = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); return Long.parseLong(timeString.substring(timeString.length() - 8, timeString.length())) * RandomUtils.nextInt(1, 9);

2. Twitter snowflake
既然是分布式唯一ID，自然而然想到了Twitter的snowflake算法，在以前的做的部分业务中也用到过它来生成数据库主键ID，不过当时仅限于使用，以及将64 bit的long数字拆分成几个部分，以保证唯一，对具体实现没有深入研究。正好借着机会深入下。

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snowflake拆分long的示意图该ID生成方式，用41位时间戳保存当前时间的毫秒数（69年后一个轮回），十位机器码，最多可以供一项业务1024台实例，每个毫秒数，12位序列自增，每秒理论上单机环境可生产409.6万个ID，分享一个官方github的scala实现，twitter-archive/snowflake。
3.关于snowflake的一些思考
1.监视器锁此锁的目的是为了保证在多线程的情况下，只有一个线程进入方法体生成ID，保证并发情况下生成ID的唯一性，如果在竞争激烈情况下，自旋锁+ CAS原子变量的方式或许是更为合理的选择，可以达到优化部分性能的目的。

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源码中的监视器锁 2.时间回退问题 【关于分布式唯一ID，snowflake的一些思考及改进(完美解决时钟回拨问题)】时间校准，以及其他因素，可能导致服务器时间回退（时间向前快进不会有问题），如果恰巧回退前生成过一些ID，而时间回退后，生成的ID就有可能重复。官方对于此并没有给出解决方案，而是简单的抛错处理，这样会造成在时间被追回之前的这段时间服务不可用，显然我无法接受这一点。

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官方的抛错处理而对于此的思考是，既然snowflake理论情况下单机可实现每秒409.6万个ID的生成上限，实际上能想得到的业务都不太可能产生如此高的并发，那么就会存在在过去的一段时间内，有大量的时间戳“被浪费”，达不到该上限，可能在某一毫秒内只生成几个ID,如果发生了时间回退，这些“被浪费”的资源是不是就能利用起来，而不是抛错。

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被浪费的时间戳
如果在内存中建立一个数组，这个数组设定固定长度，比如说200，这些数组中存储上一次该位置对应的毫秒数的messageId，那么就能在时间回退到追回时间这段时间内，再至多提供819200（(2^12) *200）个messageId，如果发生时间回退，就只用在上一次messageId进行+1操作，直到系统时间被追回（此段结合后续源码进行解释）。
4.改进版的snowflake
1.机器码生成器 MachineIdService设计及其实现：

public interface MachineIdService { /** * 生成MachineId的方法 * * @return machineId 机器码 * @throwsMessageIdException 获取机器码可能因为外部因素失败 */ Long getMachineId() throws MessageIdException; }

实现该接口确保一个集群中，每台实例生成不同的machineID，并且MachineID 不能超过(2^10) 1023,具体实现方式，可使用MySQL数据库，文件描述映射，Redis自增等方式，这里我使用了Redis自增的方式（所以在需要用到该ID生成器的地方需要依赖Redis），具体实现方式如下：

public class RedisMachineIdServiceImpl implements MachineIdService {private static final String MAX_ID = "MAX_ID"; private static final String IP_MACHINE_ID_MAPPING = "IP_MACHINE_ID_MAPPING"; private RedisTemplate redisTemplate; private String redisKeyPrefix; //设置RedisTemplate实例 public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) { this.redisTemplate = redisTemplate; }// 设置redisKey前缀，如果多个业务使用同一个Redis集群，使用不同的Redis前缀进行区分 public void setRedisKeyPrefix(String redisKeyPrefix) { this.redisKeyPrefix = redisKeyPrefix; }@Override public Long getMachineId() throws MessageIdException { String host; try { //获取本机IP地址 host = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); } catch (UnknownHostException e) { throw new MessageIdException("Can not get the host!", e); } if (redisTemplate == null) { throw new MessageIdException("Can not get the redisTemplate instance!"); } if (redisKeyPrefix == null) { throw new MessageIdException("The redis key prefix is null,please set redis key prefix first!"); } HashOperations hashOperations = redisTemplate.opsForHash(); //通过IP地址在Redis中的映射，找到本机的MachineId Long result = hashOperations.get(redisKeyPrefix + IP_MACHINE_ID_MAPPING, host); if (result != null) { return result; } //如果没有找到，说明需要对该实例进行新增MachineId，使用Redis的自增函数，生成一个新的MachineId Long incrementResult = redisTemplate.opsForValue().increment(redisKeyPrefix + MAX_ID, 1L); if (incrementResult == null) { throw new MessageIdException("Get the machine id failed,please check the redis environment!"); } //将生成的MachineId放入Redis中，方便下次查找映射 hashOperations.put(redisKeyPrefix + IP_MACHINE_ID_MAPPING, host, incrementResult); return incrementResult; } }

2.MessageIdService设计以及实现

public interface MessageIdService {/** * 生成一个保证全局唯一的MessageId * * @return messageId */ long genMessageId(); /** * 初始化方法 * * @throws MessageIdException */ void init() throws MessageIdException; }

public class MessageIdServiceImpl implements MessageIdService {private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(MessageIdServiceImpl.class); //最大的MachineId，1024个 private static final long MAX_MACHINE_ID = 1023L; //AtomicLongArray 环的大小，可保存200毫秒内，每个毫秒数上一次的MessageId，时间回退的时候依赖与此 private static final int CAPACITY = 200; // 时间戳在messageId中左移的位数 private static final int TIMESTAMP_SHIFT_COUNT = 22; // 机器码在messageId中左移的位数 private static final int MACHINE_ID_SHIFT_COUNT = 12; // 序列号的掩码 2^12 4096 private static final long SEQUENCE_MASK = 4095L; //messageId ，开始的时间戳，start the world，世界初始之日 private static long START_THE_WORLD_MILLIS; //机器码变量 private long machineId; // messageId环，解决时间回退的关键，亦可在多线程情况下减少毫秒数切换的竞争 private AtomicLongArray messageIdCycle = new AtomicLongArray(CAPACITY); //生成MachineIds的实例 private MachineIdService machineIdService; static { try { //使用一个固定的时间作为start the world的初始值 START_THE_WORLD_MILLIS = SimpleDateFormat.getDateTimeInstance().parse("2018-09-13 00:00:00").getTime(); } catch (ParseException e) { throw new RuntimeException("init start the world millis failed", e); } }public void setMachineIdService(MachineIdService machineIdService) { this.machineIdService = machineIdService; }/** * init方法中通过machineIdService 获取本机的machineId * @throws MessageIdException */ @Override public void init() throws MessageIdException { if (machineId == 0L) { machineId = machineIdService.getMachineId(); } //获取的machineId 不能超过最大值 if (machineId <= 0L || machineId > MAX_MACHINE_ID) { throw new MessageIdException("the machine id is out of range,it must between 1 and 1023"); } } /** * 核心实现的代码 */ @Override public long genMessageId() { do { // 获取当前时间戳，此时间戳是当前时间减去start the world的毫秒数 long timestamp = System.currentTimeMillis() - START_THE_WORLD_MILLIS; // 获取当前时间在messageIdCycle 中的下标，用于获取环中上一个MessageId int index = (int)(timestamp % CAPACITY); long messageIdInCycle = messageIdCycle.get(index); //通过在messageIdCycle 获取到的messageIdInCycle，计算上一个MessageId的时间戳 long timestampInCycle = messageIdInCycle >> TIMESTAMP_SHIFT_COUNT; // 如果timestampInCycle 并没有设置时间戳，或时间戳小于当前时间，认为需要设置新的时间戳 if (messageIdInCycle == 0 || timestampInCycle < timestamp) { long messageId = timestamp << TIMESTAMP_SHIFT_COUNT | machineId << MACHINE_ID_SHIFT_COUNT; // 使用CAS的方式保证在该条件下，messageId 不被重复 if (messageIdCycle.compareAndSet(index, messageIdInCycle, messageId)) { return messageId; } LOGGER.debug("messageId cycle CAS1 failed"); } // 如果当前时间戳与messageIdCycle的时间戳相等，使用环中的序列号+1的方式，生成新的序列号 // 如果发生了时间回退的情况，（即timestampInCycle > timestamp的情况）那么不能也更新messageIdCycle 的时间戳，使用Cycle中MessageId+1 if (timestampInCycle >= timestamp) { long sequence = messageIdInCycle & SEQUENCE_MASK; if (sequence >= SEQUENCE_MASK) { LOGGER.debug("over sequence mask :{}", sequence); continue; } long messageId = messageIdInCycle + 1L; // 使用CAS的方式保证在该条件下，messageId 不被重复 if (messageIdCycle.compareAndSet(index, messageIdInCycle, messageId)) { return messageId; } LOGGER.debug("messageId cycle CAS2 failed"); } // 整个生成过程中，采用的spinLock } while (true); }}