【分布式技术】分布式序列算法Snowflake深入解读

文章目录

    • 概述
      • Snowflake算法的构成：
      • Snowflake算法的特点：
      • Snowflake算法存在的问题：
    • 🔍 雪片算法在分布式系统中是如何保证ID的唯一性和有序性的？
      • 唯一性（Uniqueness）
      • 有序性（Orderliness）
      • 存在的问题
    • 🛠️ 如何优化雪片算法以应对大规模分布式系统？
    • 🔄 如何设计Snowflake算法的分布式版本？

概述

Snowflake算法，又称雪花算法，是一种由Twitter开发的分布式ID生成方案。它能够生成一个64位的长整型ID，这个ID由符号位、时间戳、机器ID和序列号组成。以下是Snowflake算法的详细介绍以及存在的问题：

Snowflake算法的构成：

在这里插入图片描述

  1. 符号位：1位，固定为0，表示ID是正数。
  2. 时间戳：41位，记录时间戳的毫秒数。通常使用一个固定的起始时间点，这样可以生成大约69年的ID（从1970年开始）。
  3. 数据中心ID：5位，可以标识不同的数据中心。
  4. 机器ID：5位，可以标识不同的机器节点。
  5. 序列号：12位，用于同一毫秒内生成的ID计数，支持每个节点每毫秒生成最多4096个ID。

Snowflake算法的特点：

  • 唯一性：由于使用了时间戳和机器ID，生成的ID全局唯一。
  • 有序性：生成的ID大体上是递增的，有利于数据库索引性能。
  • 高性能：生成ID不依赖数据库，完全在内存中进行，响应速度快。
  • 高可用：去中心化的设计，不依赖于单一的服务或组件。

Snowflake算法存在的问题：

  1. 时钟回拨问题：如果系统时钟回拨，可能会导致生成的ID重复。解决这个问题通常需要额外的逻辑，例如记录上一次生成ID的时间戳，并在发现时钟回拨时拒绝生成ID或等待时钟恢复正常。一些改进方案包括使用多时钟策略，即在检测到时钟回拨时切换到一个新的“时钟”来生成ID 。
  2. 性能瓶颈：虽然Snowflake算法本身性能高，但如果在高并发场景下所有服务都依赖于同一个Redis节点来获取序列号，Redis可能成为性能瓶颈 。
  3. 网络延迟：如果使用远程服务（如Redis）来协调序列号，网络延迟可能影响ID生成的实时性 。
  4. 时钟同步：即使使用Redis管理序列号，各个服务节点的本地时钟仍然需要基本同步，否则可能产生ID冲突 。
  5. 数据中心和机器ID分配：需要合理分配数据中心ID和机器ID，以确保全局唯一性 。

Snowflake算法通过精心设计的位分配和运算规则，在分布式系统中生成了全局唯一的ID。其有序性使得数据库插入数据时能够减少页分裂，提高性能。同时，雪花算法还具有高性能、可扩展性强等优点，因此在分布式系统中得到了广泛应用。需要注意的是，在实际应用中，需要合理设置起始时间戳、工作机器ID和数据中心ID等参数，以确保生成的ID满足业务需求 。

🔍 雪片算法在分布式系统中是如何保证ID的唯一性和有序性的？

Snowflake算法是一种分布式系统中生成唯一ID的高效方案，由Twitter开发并开源。以下是Snowflake算法如何保证ID的唯一性和有序性的详细介绍：

唯一性（Uniqueness）

Snowflake算法通过以下几个部分确保ID的唯一性：

  1. 时间戳：Snowflake算法使用41位来存储时间戳，通常是以毫秒为单位的。这意味着每个生成的ID都包含一个时间戳，由于时间戳的递增性，这保证了即使在高并发情况下，每个ID也是唯一的。时间戳部分可以提供大约69年的ID生成能力 。

  2. 数据中心ID和机器ID：Snowflake算法使用5位来标识数据中心ID和5位来标识机器ID。这允许在不同的数据中心和机器之间生成唯一的ID，防止了不同节点之间的ID冲突 。

  3. 序列号：在同一个毫秒内，序列号确保了生成的ID的唯一性。序列号占用12位，可以提供每毫秒最多4096个不同的ID 。

有序性（Orderliness）

Snowflake算法生成的ID不仅唯一，而且有序：

  1. 时间戳递增：由于时间戳部分的存在，Snowflake算法生成的ID随时间递增。即使在同一个数据中心和机器上，只要时间戳不同，生成的ID就会不同，从而保证了ID的有序性 。

  2. 序列号：在同一毫秒内，序列号的递增也保证了ID的有序性。每个机器每毫秒可以生成一个从0到4095的序列号，确保了即使在同一时间戳内生成的ID也是有序的 。

存在的问题

尽管Snowflake算法在设计上非常出色，但在实际应用中可能会遇到以下问题：

  1. 时钟回拨：如果系统时钟发生回拨，可能会导致生成的ID重复。为了解决这个问题，通常需要在ID生成器中实现额外的逻辑来处理时钟回拨 。

  2. 性能瓶颈：如果所有服务都依赖于同一个中心节点来获取序列号，那么这个中心节点可能会成为性能瓶颈。

  3. 数据中心ID和机器ID分配：需要合理分配数据中心ID和机器ID，以确保全局唯一性。

Snowflake算法通过精心设计的位分配和运算规则，在分布式系统中生成了全局唯一且有序的ID。其有序性使得数据库插入数据时能够减少页分裂，提高性能。同时，雪花算法还具有高性能、可扩展性强等优点，因此在分布式系统中得到了广泛应用 。

🛠️ 如何优化雪片算法以应对大规模分布式系统？

要优化Snowflake算法以应对大规模分布式系统，我们需要考虑以下几个关键方面：

  1. 时间戳精度：

    • Snowflake算法使用41位来存储时间戳，通常以毫秒为单位。在大规模系统中，如果需要更精细的时间控制，可以考虑使用更高的时间精度，如微秒或纳秒，但这会减少可表示的时间范围。

  2. 数据中心和机器ID的扩展性：

    • 原始的Snowflake算法使用5位来标识数据中心ID和机器ID，这限制了节点的数量。在大规模分布式系统中，可能需要更多的节点，因此可能需要增加数据中心ID和机器ID的位数，以支持更多的节点。

  3. 序列号的扩展性：

    • Snowflake算法使用12位序列号来支持每毫秒最多4096个ID。在高并发场景下，可能需要增加序列号的位数以支持更高的并发量。

  4. 时钟回拨处理：

    • 在大规模系统中，时钟回拨是一个常见问题。需要实现一种机制来检测时钟回拨并采取相应的措施，例如拒绝生成ID或等待时钟恢复正常。

  5. 避免单点故障：

    • 为了避免单点故障，可以考虑使用多个ID生成器实例，并通过负载均衡或故障转移机制来分配请求。

  6. 优化序列生成器的性能：

    • 在高并发场景下，序列生成器可能会成为性能瓶颈。可以通过优化序列生成器的代码，使用更高效的数据结构和算法来提高性能。

  7. 监控和报警：

    • 实施实时监控和报警机制，以便及时发现和解决性能瓶颈或故障。监控指标可能包括生成ID的速率、成功率和延迟等。

  8. 分布式协调：

    • 在需要跨多个数据中心生成ID的情况下，可能需要一个分布式协调服务来确保ID的唯一性。

  9. 预生成ID：

    • 为了减少对序列生成器的实时请求，可以预先生成一批ID并缓存起来，这样可以在本地快速响应请求。

  10. ID生成策略的灵活性：

    • 提供灵活的ID生成策略，允许在不同的场景和需求下选择最合适的生成方式。

通过上述优化措施，可以提高Snowflake算法在大规模分布式系统中的可用性、可扩展性和性能，从而更好地满足业务需求。

🔄 如何设计Snowflake算法的分布式版本？

要设计一个Snowflake算法的分布式版本，我们需要考虑如何在不同的节点之间分配唯一的ID，同时确保ID的生成是高效和有序的。以下是一些关键步骤和策略：

  1. 数据中心和机器ID分配：

    • 为每个节点分配一个唯一的数据中心ID和机器ID。这可以通过配置文件、数据库或分布式协调服务（如Zookeeper）来实现。例如，可以利用Zookeeper的持久顺序节点来自动配置节点的workerID 。

  2. 时间戳生成：

    • 使用一个统一的时间源，如NTP服务器，确保所有节点的时钟同步。Snowflake算法依赖于时间戳的唯一性，因此时钟同步至关重要。

  3. 序列号缓存：

    • 在每个节点上维护一个序列号缓存，以支持高并发场景下的ID生成。序列号可以是一个循环缓冲区，每次生成ID时自增，并在达到最大值时回滚 。

  4. 避免时钟回拨：

    • 实现时钟回拨的检测和处理逻辑。如果检测到时钟回拨，可以拒绝生成ID或等待时钟恢复正常。此外，可以设置一个容忍的时间回拨阈值，超过该阈值时抛出异常 。

  5. 分布式协调：

    • 使用分布式协调服务来管理节点的注册和注销，以及workerID的分配。这样可以确保即使在节点重启或新增节点时，也能保持ID的唯一性 。

  6. 性能优化：

    • 优化序列生成器的性能，减少锁的使用，提高并发处理能力。可以考虑使用无锁编程技术，如原子操作和CAS（Compare-And-Swap）。

  7. 监控和报警：

    • 实施实时监控，对ID生成速率、缓存命中率等关键指标进行监控，并在出现异常时及时报警。

  8. 故障转移和容错：

    • 设计故障转移和容错机制，确保在某个节点故障时，其他节点可以接管其ID生成任务。

  9. ID生成策略的灵活性：

    • 提供灵活的ID生成策略，允许在不同的场景和需求下选择最合适的生成方式。

  10. 代码实现：

    • 实现Snowflake算法的分布式版本，包括数据中心ID和机器ID的分配、时间戳生成、序列号缓存等关键组件。以下是一个简化的Java代码示例，展示了Snowflake算法的基本结构 ：
public class SnowflakeIdWorker {private final long twepoch = 1420041600000L;private final long workerIdBits = 5L;private final long datacenterIdBits = 5L;private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);private final long sequenceBits = 12L;private final long workerIdShift = sequenceBits;private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);private long workerId;private long datacenterId;private long sequence = 0L;private long lastTimestamp = -1L;public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));}if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));}this.workerId = workerId;this.datacenterId = datacenterId;}public synchronized long nextId() {long timestamp = timeGen();if (timestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));}if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;if (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {sequence = 0;}lastTimestamp = timestamp;return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |(datacenterId << datacenterIdShift) |(workerId << workerIdShift) |sequence;}private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = timeGen();}return timestamp;}private long timeGen() {return System.currentTimeMillis();}
}

通过上述策略，可以构建一个高性能、高可用、唯一性和有序性的分布式序列生成器，满足大规模分布式系统的需求。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/461390.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

纯CSS实现UI设计中常见的丝带效果（5）

纯CSS实现UI设计中常见的丝带效果（5）

原文传送门&#xff1a;纯CSS实现UI设计中常见的丝带效果 网页中的丝带效果在设计中扮演着多重角色&#xff0c;其作用可以归纳为以下几个方面&#xff1a; 视觉吸引与装饰 增强视觉吸引力&#xff1a;丝带效果以其独特的形态和色彩&#xff0c;能够迅速吸引用户的注意力&…
阅读更多...
TP41Y阀套式排污阀

TP41Y阀套式排污阀

在现代工业领域中&#xff0c;阀门作为一种关键的控制元件&#xff0c;广泛应用于各种流体系统中。其中&#xff0c;TP41Y阀套式排污阀以其独特的设计和优异的性能&#xff0c;在石油、天然气、化工等行业中占据了重要的地位。本文将对TP41Y阀套式排污阀进行详细的专业解析&…
阅读更多...
Python | Leetcode Python题解之第522题最长特殊序列II

Python | Leetcode Python题解之第522题最长特殊序列II

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def findLUSlength(self, strs: List[str]) -> int:def is_subseq(s: str, t: str) -> bool:pt_s pt_t 0while pt_s < len(s) and pt_t < len(t):if s[pt_s] t[pt_t]:pt_s 1pt_t 1return pt_s len(s)ans …
阅读更多...
Flink SQL中Changelog事件乱序处理原理

Flink SQL中Changelog事件乱序处理原理

本文围绕Flink SQL实时数据处理中的Changelog事件乱序问题&#xff0c;分析了Flink SQL中Changelog事件乱序问题的原因&#xff0c;并提供了解决方案以及处理Changelog事件乱序的建议。以帮助您更好地理解Changelog的概念和应用&#xff0c;更加高效地使用Flink SQL进行实时数据…
阅读更多...
HTML CSS

HTML CSS

目录 1. 什么是HTML 2. 什么是CSS ? 3. 基础标签 & 样式 3.1 新浪新闻-标题实现 3.1.1 标题排版 3.1.1.1 分析 3.1.1.2 标签 3.1.1.3 实现 3.1.2 标题样式 3.1.2.1 CSS引入方式 3.1.2.2 颜色表示 3.1.2.3 标题字体颜色 3.1.2.4 CSS选择器 3.1.2.5 发布时间字…
阅读更多...
Open3D(C++) 基于法线微分的点云分割

Open3D(C++) 基于法线微分的点云分割

目录 一、算法原理二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、分割结果本文由CSDN点云侠原创，原文链接，首发于：2024年11月1日。 一、算法原理 使用C++版本Open3D复现的PCL里边基于法线微分的分割算法。PCL 基于法线微分（DoN）的点云分割【2024最新版】。网上有大量相关算法介…
阅读更多...
Xcode 15.4 运行flutter项目，看不到报错信息详情？

Xcode 15.4 运行flutter项目，看不到报错信息详情？

Xcode升级后&#xff0c;遇到了奇怪的事情&#xff1a; 运行flutter项目&#xff0c;左侧栏显示有报错信息&#xff0c;但是点击并没有跳转出具体的error详情。【之前都会自己跳转出来的&#xff0c;升级后真的是无厘头】 方案&#xff1a; 点击左侧导航栏最右边的图标——>…
阅读更多...
Java基础（8）异常

Java基础（8）异常

目录 1.前言 2.正文 2.1异常的引入 2.2异常的类型 2.2.1编译时异常 2.2.2运行时异常 2.3区分Exception与Error 2.4异常的声明&#xff0c;抛出与捕获 2.4.1throw 2.4.2throws 2.4.2try-catch与finally 2.6自定义异常 3.小结 1.前言 哈喽大家好啊&#xff0c;Java…
阅读更多...
解决rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange ：plugins_not_found

解决rabbitmq-plugins enable rabbitmq_delayed_message_exchange ：plugins_not_found

问题&#xff1a;我是在docker-compose环境部署的 services:rabbitmq:image: rabbitmq:4.0-managementrestart: alwayscontainer_name: rabbitmqports:- 5672:5672- 15672:15672environment:RABBITMQ_DEFAULT_USER: rabbitRABBITMQ_DEFAULT_PASS: 123456volumes:- ./rabbitmq/…
阅读更多...
JavaScript语法基础——变量，数据类型，运算符和程序控制语句（小白友好篇，手把手教你学会！）

JavaScript语法基础——变量，数据类型，运算符和程序控制语句（小白友好篇，手把手教你学会！）

一、JavaScript概述 JavaScript是一种高级编程语言&#xff0c;常用于网页开发和服务器端应用程序。它是一种动态类型语言&#xff0c;可以在浏览器中直接解释执行&#xff0c;而不需要编译。 脚本&#xff08;Script&#xff09;是一种与计算机程序相关的指令集或代码块&…
阅读更多...
Android 中View.post的用法

Android 中View.post的用法

View.post 是 Android 中 View 类的一个方法&#xff0c;它允许我们在视图 (View) 完成其布局 (Layout) 阶段后&#xff0c;将一个任务放到主线程的消息队列中&#xff0c;以便稍后执行。这种方式通常用于确保在 View 的尺寸、位置等布局属性已经计算完成后执行某些操作。 基本…
阅读更多...
健康之路押注医药零售：毛利率下滑亏损扩大，医疗咨询人次大幅减少

健康之路押注医药零售：毛利率下滑亏损扩大，医疗咨询人次大幅减少

《港湾商业观察》黄懿 2024年9月13日&#xff0c;健康之路股份有限公司&#xff08;下称“健康之路”&#xff09;再次递表港交所&#xff0c;建银国际为独家保荐人。健康之路国内运营主体为健康之路&#xff08;中国&#xff09;信息技术有限公司和福建健康之路信息技术有限公…
阅读更多...
在pycharm中使用sqllite

在pycharm中使用sqllite

在pycharm中使用sqllite sqllite 简介 SQLite 是一个开源的、轻量级的、关系型数据库管理系统&#xff08;RDBMS&#xff09;&#xff0c;它设计用于嵌入到应用程序中&#xff0c;并且可以在无需外部服务器进程的情况下运行。SQLite 提供了完整的 SQL 语言支持&#xff0c;允…
阅读更多...
游戏启动失败：8种修复xinput1_3.dll错误的几种方法教程，轻松解决xinput1_3.dll错误

游戏启动失败：8种修复xinput1_3.dll错误的几种方法教程，轻松解决xinput1_3.dll错误

当你准备好在一天的工作后放松一下&#xff0c;启动你最爱的游戏&#xff0c;却突然收到一个“xinput1_3.dll 丢失”的错误消息&#xff0c;这无疑是令人沮丧的。幸运的是&#xff0c;xinput1_3.dll丢失问题通常可以通过几个简单的步骤来解决。本文将详细介绍这些步骤&#xff…
阅读更多...
多线程和线程同步基础篇学习笔记（Linux）

多线程和线程同步基础篇学习笔记（Linux）

大丙老师教学视频&#xff1a;10-线程死锁_哔哩哔哩_bilibili 目录 大丙老师教学视频&#xff1a;10-线程死锁_哔哩哔哩_bilibili 线程概念 为什么要有线程 线程和进程的区别 在处理多任务的时候为什么线程数量不是越多越好? Linux提供的线程API 主要接口 线程创建 pth…
阅读更多...
DDRPHY数字IC后端设计实现系列专题

DDRPHY数字IC后端设计实现系列专题

在对 LPDDR3 物理层接口模块进行后端设计之前&#xff0c;需要对该模块的功能结 构以及后端物理设计流程的相关理论进行深入的分析和研究。本章第一节详细分 析了本次 LPDDR3 物理层接口模块的结构&#xff0c;为该模块的布图布局的合理规划奠 定了理论基础&#xff0c;并且分析…
阅读更多...
【笔记】数据结构与算法

【笔记】数据结构与算法

参考链接&#xff1a;数据结构(全) 参考链接&#xff1a;数据结构与算法学习笔记 一些PPT的整理&#xff0c;思路很不错&#xff0c;主要是理解角度吧&#xff0c;自己干啃书的时候结合一下会比较不错 0.总论 1.数据 注&#xff1a;图是一种数据结构&#xff01;&#xff01;…
阅读更多...
无人机救援系统基本组成

无人机救援系统基本组成

无人机救援系统基本组成 1. 源由2. 组成2.1 无人机载具2.1.1 多旋翼2.1.2 垂起固定翼2.1.3 智能避障2.1.4 物资投递 2.2 智能吊舱2.2.1 云台2.2.2 高清摄像2.2.3 红外热成像2.2.4 激光测距2.2.5 目标跟踪 2.3 通讯链路2.3.1 超长距离通信2.3.2 长距离通信2.3.3 中等距离通信 2.…
阅读更多...
拍拍贷鸿蒙版H5容器之路

拍拍贷鸿蒙版H5容器之路

背景介绍 业务背景 2024年1月18日华为宣布&#xff1a;HarmonyOS NEXT 将不再支持 Android系统&#xff0c;基于以上背景及国内信贷业务现状&#xff0c;公司决定启动借款App鸿蒙化项目。 下图是2024年6月华为HDC大会上&#xff0c;华为宣布 HarmonyOS NEXT 将面向开发者和先…
阅读更多...
微信小程序服务通知

微信小程序服务通知

项目中用到了小程序的服务消息通知&#xff0c;通知订单状态信息&#xff0c;下边就是整理的一下代码&#xff0c;放到项目中&#xff0c;把项目的小程序appid和小程序的secret写进去&#xff0c;直接运行即可 提前申请好小程序服务信息通知短信模板&#xff0c;代码需要用到模…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023