C# 分布式自增ID算法snowflake（雪花算法）

文章目录

• 1. 概述
• 2. 结构
• 3. 代码
• • 3.1 IdWorker.cs
  • 3.2 IdWorkerTest.cs (测试)

1. 概述

分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而Twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

该项目地址为：https://github.com/twitter/snowflake 是用 Scala实现的

参考：

• C# 分布式自增ID算法snowflake（雪花算法） - 五维思考 - 博客园 (cnblogs.com)

• C#雪花Id_c# 雪花id-CSDN博客

2. 结构

• 第1位：未使用
• 第2位：接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，用毫秒级的时间戳来表示自1970年1月1日 00:00:00 GMT以来的时间。
• 第3-4位：用来区分不同的数据中心 datacenterId 和 machineId，可根据实际情况分配，最多可容纳1024个数据中心(2^10=10位的长度最多支持部署1024个节点），也可以设置成5位，最大节点是32个。
• 最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

一共加起来刚好64位，为一个Long型。(转换成字符串长度为18)

snowflake生成的ID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datacenter和machineId作区分），并且效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。

3. 代码

3.1 IdWorker.cs

using System;
/// <summary>
/// Twitter的分布式自增ID雪花算法
/// </summary>
public class IdWorker
{
    //起始的时间戳
    private static long START_STMP = 1480166465631L;

    //每一部分占用的位数
    private static int SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
    private static int MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数
    private static int DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数

    //每一部分的最大值
    private static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

    //每一部分向左的位移
    private static int MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private static int DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private static int TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

    private long datacenterId = 1;  //数据中心
    private long machineId = 1;     //机器标识
    private long sequence = 0L; //序列号
    private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳

    #region 单例:完全懒汉
    private static readonly Lazy<IdWorker> lazy = new Lazy<IdWorker>(() => new IdWorker());
    public static IdWorker Singleton { get { return lazy.Value; } }
    private IdWorker() { }
    #endregion

    public IdWorker(long cid, long mid)
    {
        if (cid > MAX_DATACENTER_NUM || cid < 0) throw new Exception($"中心Id应在(0,{MAX_DATACENTER_NUM})之间");
        if (mid > MAX_MACHINE_NUM || mid < 0) throw new Exception($"机器Id应在(0,{MAX_MACHINE_NUM})之间");
        datacenterId = cid;
        machineId = mid;
    }

    /// <summary>
    /// 产生下一个ID
    /// </summary>
    /// <returns></returns>
    public long nextId()
    {
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) throw new Exception("时钟倒退，Id生成失败！");

        if (currStmp == lastStmp)
        {
            //相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) currStmp = getNextMill();
        }
        else
        {
            //不同毫秒内，序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT       //时间戳部分
                      | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分
                      | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                      | sequence;                             //序列号部分
    }

    private long getNextMill()
    {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp)
        {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp()
    {
        return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
    }
}

3.2 IdWorkerTest.cs (测试)

使用

IdWorker idworker = IdWorker.Singleton;
Console.WriteLine(idworker.nextId());

测试

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace Test.Simple
{
    public static class IdWorkerTest
    {
        public static void Test()
        {
            /***
             * 
             *  两种测试方法，均为500并发，生成5000个Id：
             *  Machine1() 模拟1台主机，单例模式获取实例
             *  Machine5() 模拟5台主机，创建5个实例
             */
            
            Machine1();

            Machine2();

            Machine5();
        }

        public static void Machine1()
        {

            int cid = 1;
            int mid = 15;
            Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机( 数据中心{0} - 机器节点{1}）: ", cid, mid);
            IdWorker idworker = new IdWorker(cid, mid);
            Console.WriteLine(idworker.nextId());

            cid = 2;
            mid = 10;
            Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机( 数据中心{0} - 机器节点{1}）: ", cid, mid);
            idworker = new IdWorker(cid, mid);
            Console.WriteLine(idworker.nextId());
        }

        public static void Machine2()
        {
            Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机 : ");
            for (int j = 0; j < 500; j++)
            {
                Task.Run(() =>
                {
                    IdWorker idworker = IdWorker.Singleton;
                    for (int i = 0; i < 10; i++)
                    {
                        Console.WriteLine(idworker.nextId());
                    }
                });
            }
        }

        public static void Machine5()
        {
            Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟5台主机 : ");
            List<IdWorker> workers = new List<IdWorker>();
            Random random = new Random();
            for (int i = 0; i < 5; i++)
            {
                workers.Add(new IdWorker(1, i + 1));
            }
            for (int j = 0; j < 500; j++)
            {
                Task.Run(() =>
                {
                    for (int i = 0; i < 10; i++)
                    {
                        int mid = random.Next(0, 5);
                        Console.WriteLine(workers[mid].nextId());
                    }
                });
            }
        }
    }
}

在这里插入图片描述


结束