Shorter ID and faster generation with a new snowflake drift algorithm. The core is to shorten the ID
length, but also can have a very high instantaneous concurrent processing capacity (50W/0.1s), and powerful
configuration capacity.
There are no dependencies for this project. It is a standalone project that does not depend on any other jars.
There are no modules declared in this project.
雪花算法里最好用的主键ID生成工具
技术支持
开源地址:https://github.com/yitter/IdGenerator
QQ群:646049993
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算法介绍
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这是优化的雪花算法(雪花漂移),它生成的ID更短、速度更快。
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支持 k8s 等容器环境自动扩容(自动注册 WorkerId),可在单机或分布式环境生成数字型唯一ID。
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原生支持 C#/Java/Go/Rust/C/SQL 等语言,并提供 PHP 扩展及 Python、Node.js 多线程安全调用动态库(FFI)。
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兼容所有雪花算法(号段模式或经典模式,大厂或小厂),将来你可做任意的升级切换。(一般无须升级,但理论上支持)
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这是计算机历史上最全面的雪花ID生成工具,期待你来超越
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需求来源
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作为架构设计的你,想要解决数据库主键唯一的问题,特别是在分布式系统多数据库中。
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你希望数据表主键用最少的存储空间,索引速度更快,Select、Insert 和 Update 更迅速。
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你要考虑在分库分表(合库合表)时,主键值可直接使用,并能反映业务时序。
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如果这样的主键值太长,超过前端 js Number 类型最大值,须把 Long 型转换为 String 型,你会觉得有点沮丧。
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尽管 Guid 能自增,但占用空间大,索引速度慢,你不想用它。
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应用实例可能超过50个,每个并发请求可达10W/s。
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要在容器环境部署应用,支持水平复制、自动扩容。
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不想依赖 redis 的自增操作获得连续的主键ID,因为连续的ID存在业务数据安全风险。
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你希望系统运行 100 年以上。
传统算法问题
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生成的ID太长。
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瞬时并发量不够。
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不能解决时间回拨问题。
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不支持后补生成前序ID。
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可能依赖外部存储系统。
新算法特点
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整形数字,随时间单调递增(不一定连续),长度更短,用50年都不会超过 js Number类型最大值。(默认配置)
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速度更快,是传统雪花算法的2-5倍,0.1秒可生成50万个(基于8代低压i7)。
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支持时间回拨处理。比如服务器时间回拨1秒,本算法能自动适应生成临界时间的唯一ID。
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支持手工插入新ID。当业务需要在历史时间生成新ID时,用本算法的预留位能生成5000个每秒。
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不依赖任何外部缓存和数据库。(k8s环境下自动注册 WorkerId 的动态库依赖 redis)
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基础功能,开箱即用,无需配置文件、数据库连接等。
性能数据
(参数:10位自增序列,1000次漂移最大值)
连续请求量 |
5K |
5W |
50W |
传统雪花算法 |
0.0045s |
0.053s |
0.556s |
雪花漂移算法 |
0.0015s |
0.012s |
0.113s |
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极致性能:500W/s~3000W/s。(所有测试数据均基于8代低压i7计算)
如何处理时间回拨
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当发生系统时间回拨时,算法采用过去时序的预留序数生成新的ID。
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回拨生成的ID序号,默认靠前,也可以调整为靠后。
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允许时间回拨至本算法预设基数(参数可调)。
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ID组成说明
- 本算法生成的ID由3部分组成(沿用雪花算法定义):
- +-------------------------+--------------+----------+
- | 1.相对基础时间的时间差 | 2.WorkerId | 3.序列数 |
- +-------------------------+--------------+----------+
- 第1部分,时间差,是生成ID时的系统时间减去 BaseTime 的总时间差(毫秒单位)。
- 第2部分,WorkerId,是区分不同机器或不同应用的唯一ID,最大值由 WorkerIdBitLength(默认6)限定。
- 第3部分,序列数,是每毫秒下的序列数,由参数中的 SeqBitLength(默认6)限定。
ID示例
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本算法生成的 ID ,是整数(占用空间最多8字节),以下是基于默认配置生成的ID:
129053495681099 (运行1年)
387750301904971 (运行3年)
646093214093387 (运行5年)
1292658282840139 (运行10年)
9007199254740992 (js Number 最大值)
165399880288699493 (普通雪花算法生成的ID)
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本算法生成的 ID 值,是 js Number 最大值的 1%-10%,是普通雪花算法值的千分之一,而生成速度却超过普通雪花算法。
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js Number 类型最大数值:9007199254740992,本算法在保持并发性能(5W+/0.01s)和最大64个 WorkerId(6bit)的同时,能用70年才到 js Number Max 值。
长度估算
💍 每增加 1位 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength,生成的ID数字值将会乘以2(基础长度可参考前一节“ID示例”),反之则除以2。
能用多久
能用多久的解释,是指生成的ID数字,何时能增长到超过 long(有符号64位,8字节)最大值。
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在默认配置下,ID可用 71000 年不重复。
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在支持 1024 个工作节点时,ID可用 4480 年不重复。
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在支持 4096 个工作节点时,ID可用 1120 年不重复。
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参数设置
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WorkerIdBitLength,机器码位长,决定 WorkerId 的最大值,默认值6,取值范围 [1, 19],实际上有些语言采用 无符号 ushort (uint16) 类型接收该参数,所以最大值是16,如果是采用 有符号 short (int16),则最大值为15。
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WorkerId,机器码,最重要参数,无默认值,必须 全局唯一,必须 程序设定,缺省条件(WorkerIdBitLength取默认值)时最大值63,理论最大值 2^WorkerIdBitLength-1(不同实现语言可能会限定在 65535 或 32767,原理同 WorkerIdBitLength 规则)。不同机器或不同应用实例 不能相同,你可通过应用程序配置该值,也可通过调用外部服务获取值。针对自动注册WorkerId需求,本算法提供默认实现:通过 redis 自动注册 WorkerId 的动态库,详见“Tools\AutoRegisterWorkerId”。
特别提示:如果一台服务器部署多个独立服务,需要为每个服务指定不同的 WorkerId。
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SeqBitLength,序列数位长,默认值6,取值范围 [3, 21](建议不小于4),决定每毫秒基础生成的ID个数。规则要求:WorkerIdBitLength + SeqBitLength 不超过 22。
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MinSeqNumber,最小序列数,默认值5,取值范围 [5, MaxSeqNumber],每毫秒的前5个序列数对应编号0-4是保留位,其中1-4是时间回拨相应预留位,0是手工新值预留位。
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MaxSeqNumber,最大序列数,设置范围 [MinSeqNumber, 2^SeqBitLength-1],默认值0,真实最大序列数取最大值(2^SeqBitLength-1),不为0时,取其为真实最大序列数,一般无需设置,除非多机共享WorkerId分段生成ID(此时还要正确设置最小序列数)。
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BaseTime,基础时间(也称:基点时间、原点时间、纪元时间),有默认值(2020年),是毫秒时间戳(是整数,.NET是DatetTime类型),作用是:用生成ID时的系统时间与基础时间的差值(毫秒数)作为生成ID的时间戳。基础时间一般无需设置,如果觉得默认值太老,你可以重新设置,不过要注意,这个值以后最好不变。
常规集成
1️⃣
用单例模式调用。外部集成方使用更多的实例并行调用本算法,不会增加ID产出效能,因为本算法采用单线程生成ID。
2️⃣
指定唯一的 WorkerId。必须由外部系统确保 WorkerId 的全局唯一性,并赋值给本算法入口方法。
3️⃣
单机多实例部署时使用不同 WorkerId。并非所有实现都支持跨进程的并发唯一,保险起见,在同一主机上部署多应用实例时,请确保各 WorkerId 唯一。
4️⃣
异常处理。算法会抛出所有 Exception,外部系统应 catch 异常并做好应对处理,以免引发更大的系统崩溃。
5️⃣
认真理解 IdGeneratorOptions 的定义,这对集成和使用本算法有帮助。
6️⃣
使用雪花漂移算法。虽然代码里包含了传统雪花算法的定义,并且你可以在入口处指定(Method=2)来启用传统算法,但仍建议你使用雪花漂移算法(Method=1,默认的),毕竟它具有更好的伸缩力和更高的性能。
7️⃣
不要修改核心算法。本算法内部参数较多,逻辑较为复杂,在你尚未掌握核心逻辑时,请勿尝试修改核心代码且用于生产环境,除非通过大量细致、科学的测试验证。
8️⃣
应用域内配置策略相同。当系统运行一段时间后,项目需要从程序指定 WorkerId 转到自动注册 WorkerId 时,请确保同一应用域内所有在用实例采用一致的配置策略,这不仅仅针对 WorkerId,也包含其他所有配置参数。
9️⃣
管理好服务器时间。雪花算法依赖系统时间,不要手工大幅度回调操作系统时间。如果一定要调整,切记:确保服务再次启动时的系统时间大于最后一次关闭时的时间。(注:世界级或网络级的时间同步、回拨,引起的系统时间小幅度变化,对本算法没影响)
配置变更
配置变更指是系统运行一段时间后,再调整运行参数(IdGeneratorOptions 选项值),请注意:
🔴
1.最重要的一条原则是:BaseTime 只能往前(比老值更小、距离现在更远)赋值,原因是往后赋值极大可能产生相同的时间戳。[不推荐在系统运行之后调整 BaseTime]
🔴
2.任何时候增加 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength,都是可以的,但是慎用 “减小”的操作,因为这可能导致在未来某天生成的 ID 与过去老配置时相同。[允许在系统运行之后增加任何一个 BitLength 值]
🔴
3.如果必须减小 WorkerIdBitLength 或 SeqBitLength 其中的一项,一定要满足一个条件:新的两个 BitLength 之和要大于 老的值之和。[不推荐在运行之后缩小任何一个 BitLength 值]
🔴
4.上述3条规则,并未在本算法内做逻辑控制,集成方应根据上述规则做好影响评估,确认无误后,再实施配置变更。
自动注册WorkerId
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唯一ID生成器,依赖WorkerId,当业务服务需要水平无差别复制(自动扩容)时,这就要求能自动注册全局唯一WorkerId,然后才能生产唯一ID。
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本算法提供开源动态库(go语言实现),能在容器 k8s 等容器环境下,通过 redis 自动注册 WorkerId。
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通过redis注册WorkerId,并非唯一方法。你还可以开发中心化的配置服务,各端点服务启动时,通过中心服务获取唯一 WorkerId。
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当然,如果你的服务无需自动扩容,那就不必自动注册WorkerId,而是为它们分别设置全局唯一值。
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更多方法源自你出色的想象力,此处抛砖引玉地举例,如:开发中心化的ID生成服务,由它为各端点服务(单个或批量)生成可用ID。
自动注册流程图
图片链接:https://gitee.com/yitter/idgenerator/blob/master/Tools/AutoRegisterWorkerId/regprocess.jpg
源码路径:/Go/source/regworkerid/reghelper.go
动态库下载
下载链接:https://gitee.com/yitter/idgenerator/attach_files/662372/download/regworkerid_lib_v1.0.zip
动态库接口定义
// 注册一个 WorkerId,会先注销所有本机已注册的记录
// ip: redis 服务器地址
// port: redis 端口
// password: redis 访问密码,可为空字符串“”
// maxWorkerId: 最大 WorkerId
extern GoInt32 RegisterOne(char* ip, GoInt32 port, char* password, GoInt32 maxWorkerId);
// 注销本机已注册的 WorkerId
extern void UnRegister();
// 检查本地WorkerId是否有效(0-有效,其它-无效)
extern GoInt32 Validate(GoInt32 workerId);
已实现的语言