2019-08-09 16:23:58 +08:00
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雪花算法
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2019-08-09 15:51:37 +08:00
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*[官方源码地址-scala](https://github.com/twitter-archive/snowflake/tree/snowflake-2010)
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## id由以下内容组成：
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* 时间 - 41位（毫秒精度w /自定义时代给我们69年）
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* 配置的机器ID - 10位 - 最多可为我们提供1024台机器
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* 序列号 - 12位 - 每台机器每4096个滚动一次（带有保护以避免在相同的时间内翻转）
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2019-08-09 16:55:42 +08:00
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## 结构具体解释：
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* `1位不用`<br>
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二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0。
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* `41位用来记录时间戳(毫秒)`<br>
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41位可以表示$2^{41}-1$个数字<br>
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如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 $2^{41}-1$，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。<br>
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也就是说41位可以表示$2^{41}-1$个毫秒的值，转化成单位年则是$(2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年。
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* `10位用来记录工作机器id`<br>
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可以部署在$2^{10} = 1024$个节点，包括`5位datacenterId`和`5位workerId`<br>
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5位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{5}-1 = 31$，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId
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* `12位序列号`，用来记录同毫秒内产生的不同id<br>
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12位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{12}-1 = 4095$，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号
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## 比较详细的解释
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*[理解分布式id生成算法SnowFlake](https://segmentfault.com/a/1190000011282426?utm_source=tag-newest)
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## 多进程下用zookeeper获取workerID
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2019-08-09 16:25:18 +08:00
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Zookeeper分布式锁应用了临时顺序节点
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2019-08-09 16:53:27 +08:00
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锁的名称 disLocks1_lock_0000000355
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zkCli.sh 进入客户端 ls /locks
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2019-08-09 16:23:58 +08:00
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### 步骤
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* 在zookeeper指定节点（locks）下创建临时顺序节点node_n
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* 获取locks下所有子节点children
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* 对子节点按节点自增序号从小到大排序
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* 判断本节点是不是第一个子节点，若是，则获取锁；若不是，则监听比该节点小的那个节点的删除事件
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* 若监听事件生效，则回到第二步重新进行判断，直到获取到锁
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2019-08-09 16:48:39 +08:00
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# 使用方式
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使用如下返回一个ID
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SnowflakeId.generateId()
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## 需要修改的地方
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* 修改 `SnowflakeId 102行`<br>
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DistributedLock lock = new DistributedLock(FlowWriteConfig.ZOOKEEPER_SERVERS, "disLocks1")<br>
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第一个参数为 zookeeper地址 第二个参数为锁的前缀
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* 修改 `SnowflakeId 104行`<br>
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int tmpWorkerId = zookeeperUtils.modifyNode("/Snowflake/" + FlowWriteConfig.KAFKA_TOPIC);<br>
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将FlowWriteConfig.KAFKA_TOPIC 替换为你想要的名称 /为划分节点的表示，固名称不可带 ` / `
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* 修改 `SnowflakeId 108行`<br>
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int dataCenterId = FlowWriteConfig.DATA_CENTER_ID_NUM;<br>
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替换为你的数据中心地址，任务与任务之间分离，例如任务1 此值为1；任务2 此值为2
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* 修改 `ZookeeperUtils 74行`<br>
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zookeeper = new ZooKeeper(FlowWriteConfig.ZOOKEEPER_SERVERS, SESSION_TIME_OUT, this);<br>
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FlowWriteConfig.ZOOKEEPER_SERVERS 替换为你的zookeeper地址
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