Twitter-Snowflake演算法產生的背景相當簡單,為了滿足Twitter每秒上萬條訊息的請求,每個訊息都必須分配一條唯一的id,這些id還需要一些大致的順序(方便客戶端排序),並且在分散式系統中不同機器所產生的id必須不同。
Snowflake演算法核心
把時間戳,工作機器id,序號組合在一起。
除了最高位bit標示為不可用以外,其餘三組bit佔位均可浮動,看具體的業務需求而定。預設41bit的時間戳可以支援演算法使用到2082年,10bit的工作機器id可以支援1023台機器,序號支援1毫秒產生4095個自增序列id。下文會具體分析。
Snowflake – 時間戳
這裡時間戳的細度是毫秒級,具體代碼如下,建議使用64位linux系統機器,因為有vdso,gettimeofday()在用戶態就可以完成操作,減少了進入內核態的損耗。
uint64_t generateStamp() { timeval tv; gettimeofday(&tv, 0); return (uint64_t)tv.tv_sec * 1000 + (uint64_t)tv.tv_usec / 1000; }
預設有41個bit可以供使用,那麼一共有T(1llu
Snowflake – 工作機器id
嚴格意義上來說這個bit段的使用可以是進程級,機器級的話你可以使用MAC位址來唯一標示工作機器,工作進程級可以使用IP+Path來區分工作進程。如果工作機器比較少,可以使用設定檔來設定這個id是一個不錯的選擇,如果機器過多設定檔的維護是一個災難性的事情。
這裡的解決方案是需要一個工作id分配的進程,可以使用自己寫一個簡單進程來記錄分配id,或者利用Mysql auto_increment機制也可以達到效果。
工作進程與工作id分配器只是在工作進程啟動的時候交互一次,然後工作進程可以自行將分配的id資料落文件,下一次啟動直接讀取文件裡的id使用。
PS:這個工作機器id的bit段也可以進一步拆分,例如用前5個bit標記進程id,後5個bit標記線程id之類:D
Snowflake – 序號
序號就是一系列的自增id(多線程建議使用atomic),為了處理在同一毫秒內需要給多個訊息分配id,若同一毫秒把序號用完了,則「等待至下一毫秒」。
uint64_t waitNextMs(uint64_t lastStamp) { uint64_t cur = 0; do { cur = generateStamp(); } while (cur <= lastStamp); return cur; }
整體來說,是一個很高效很方便的GUID產生演算法,一個int64_t字段就可以勝任,不像現在主流128bit的GUID演算法,即使無法保證嚴格的id序列性,但是對於特定的業務,例如用做遊戲伺服器端的GUID產生會很方便。另外,在多線程的環境下,序號使用atomic可以在程式碼實現上有效減少鎖的密度。
在分散式系統中,需要產生全域UID的場合還是比較多的,twitter的snowflake解決了這種需求,實現也還是很簡單的,除去配置信息,核心代碼就是毫秒級時間41位+機器ID 10位元+毫秒內序列12位元。
核心程式碼為其IdWorker這個類別實現,其原理結構如下,我分別用一個0表示一位,用—分割開部分的作用:
0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。
这样的好处是,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和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,snowflake每秒能够产生26万ID左右,完全满足需要。
且看其核心代码:
/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/ package com.twitter.service.snowflake import com.twitter.ostrich.stats.Stats import com.twitter.service.snowflake.gen._ import java.util.Random import com.twitter.logging.Logger /** * An object that generates IDs. * This is broken into a separate class in case * we ever want to support multiple worker threads * per process */ class IdWorker(val workerId: Long, val datacenterId: Long, private val reporter: Reporter, var sequence: Long = 0L) extends Snowflake.Iface { private[this] def genCounter(agent: String) = { Stats.incr("ids_generated") Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent)) } private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions") private[this] val log = Logger.get private[this] val rand = new Random val twepoch = 1288834974657L //机器标识位数 private[this] val workerIdBits = 5L //数据中心标识位数 private[this] val datacenterIdBits = 5L //机器ID最大值 private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits) //数据中心ID最大值 private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits) //毫秒内自增位 private[this] val sequenceBits = 12L //机器ID偏左移12位 private[this] val workerIdShift = sequenceBits //数据中心ID左移17位 private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits //时间毫秒左移22位 private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits) private[this] var lastTimestamp = -1L // sanity check for workerId if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { exceptionCounter.incr(1) throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId)) } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { exceptionCounter.incr(1) throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId)) } log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId) def get_id(useragent: String): Long = { if (!validUseragent(useragent)) { exceptionCounter.incr(1) throw new InvalidUserAgentError } val id = nextId() genCounter(useragent) reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong)) id } def get_worker_id(): Long = workerId def get_datacenter_id(): Long = datacenterId def get_timestamp() = System.currentTimeMillis protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized { var timestamp = timeGen() //时间错误 if (timestamp < lastTimestamp) { exceptionCounter.incr(1) log.error("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds".format( lastTimestamp - timestamp)) } if (lastTimestamp == timestamp) { //当前毫秒内,则+1 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask if (sequence == 0) { //当前毫秒内计数满了,则等待下一秒 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp) } } else { sequence = 0 } lastTimestamp = timestamp //ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence } //等待下一个毫秒的到来 protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = { var timestamp = timeGen() while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen() } timestamp } protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis() val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match { case AgentParser(_) => true case _ => false } }
上述为twitter的实现,下面且看一个Java实现,貌似为淘宝的朋友写的。
public class IdWorker { private final long workerId; private final static long twepoch = 1361753741828L; private long sequence = 0L; private final static long workerIdBits = 4L; public final static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; private final static long sequenceBits = 10L; private final static long workerIdShift = sequenceBits; private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; public final static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; private long lastTimestamp = -1L; public IdWorker(final long workerId) { super(); if (workerId > this.maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format( "worker Id can't be greater than %d or less than 0", this.maxWorkerId)); } this.workerId = workerId; } public synchronized long nextId() { long timestamp = this.timeGen(); if (this.lastTimestamp == timestamp) { this.sequence = (this.sequence + 1) & this.sequenceMask; if (this.sequence == 0) { System.out.println("###########" + sequenceMask); timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp); } } else { this.sequence = 0; } if (timestamp < this.lastTimestamp) { try { throw new Exception( String.format( "Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", this.lastTimestamp - timestamp)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } this.lastTimestamp = timestamp; long nextId = ((timestamp - twepoch << timestampLeftShift)) | (this.workerId << this.workerIdShift) | (this.sequence); // System.out.println("timestamp:" + timestamp + ",timestampLeftShift:" // + timestampLeftShift + ",nextId:" + nextId + ",workerId:" // + workerId + ",sequence:" + sequence); return nextId; } private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) { long timestamp = this.timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = this.timeGen(); } return timestamp; } private long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args){ IdWorker worker2 = new IdWorker(2); System.out.println(worker2.nextId()); } }
再来看一个php的实现
<?php class Idwork { const debug = 1; static $workerId; static $twepoch = 1361775855078; static $sequence = 0; const workerIdBits = 4; static $maxWorkerId = 15; const sequenceBits = 10; static $workerIdShift = 10; static $timestampLeftShift = 14; static $sequenceMask = 1023; private static $lastTimestamp = -1; function __construct($workId){ if($workId > self::$maxWorkerId || $workId< 0 ) { throw new Exception("worker Id can't be greater than 15 or less than 0"); } self::$workerId=$workId; echo 'logdebug->__construct()->self::$workerId:'.self::$workerId; echo '</br>'; } function timeGen(){ //获得当前时间戳 $time = explode(' ', microtime()); $time2= substr($time[0], 2, 3); $timestramp = $time[1].$time2; echo 'logdebug->timeGen()->$timestramp:'.$time[1].$time2; echo '</br>'; return $time[1].$time2; } function tilNextMillis($lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); while ($timestamp <= $lastTimestamp) { $timestamp = $this->timeGen(); } echo 'logdebug->tilNextMillis()->$timestamp:'.$timestamp; echo '</br>'; return $timestamp; } function nextId() { $timestamp=$this->timeGen(); echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp1:'.self::$lastTimestamp; echo '</br>'; if(self::$lastTimestamp == $timestamp) { self::$sequence = (self::$sequence + 1) & self::$sequenceMask; if (self::$sequence == 0) { echo "###########".self::$sequenceMask; $timestamp = $this->tilNextMillis(self::$lastTimestamp); echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp2:'.self::$lastTimestamp; echo '</br>'; } } else { self::$sequence = 0; echo 'logdebug->nextId()->self::$sequence:'.self::$sequence; echo '</br>'; } if ($timestamp < self::$lastTimestamp) { throw new Excwption("Clock moved backwards. Refusing to generate id for ".(self::$lastTimestamp-$timestamp)." milliseconds"); } self::$lastTimestamp = $timestamp; echo 'logdebug->nextId()->self::$lastTimestamp3:'.self::$lastTimestamp; echo '</br>'; echo 'logdebug->nextId()->(($timestamp - self::$twepoch << self::$timestampLeftShift )):'.((sprintf('%.0f', $timestamp) - sprintf('%.0f', self::$twepoch) )); echo '</br>'; $nextId = ((sprintf('%.0f', $timestamp) - sprintf('%.0f', self::$twepoch) )) | ( self::$workerId << self::$workerIdShift ) | self::$sequence; echo 'timestamp:'.$timestamp.'-----'; echo 'twepoch:'.sprintf('%.0f', self::$twepoch).'-----'; echo 'timestampLeftShift ='.self::$timestampLeftShift.'-----'; echo 'nextId:'.$nextId.'----'; echo 'workId:'.self::$workerId.'-----'; echo 'workerIdShift:'.self::$workerIdShift.'-----'; return $nextId; } } $Idwork = new Idwork(1); $a= $Idwork->nextId(); $Idwork = new Idwork(2); $a= $Idwork->nextId(); ?>

PHP在現代編程中仍然是一個強大且廣泛使用的工具,尤其在web開發領域。 1)PHP易用且與數據庫集成無縫,是許多開發者的首選。 2)它支持動態內容生成和麵向對象編程,適合快速創建和維護網站。 3)PHP的性能可以通過緩存和優化數據庫查詢來提升,其廣泛的社區和豐富生態系統使其在當今技術棧中仍具重要地位。

在PHP中,弱引用是通過WeakReference類實現的,不會阻止垃圾回收器回收對象。弱引用適用於緩存系統和事件監聽器等場景,需注意其不能保證對象存活,且垃圾回收可能延遲。

\_\_invoke方法允許對象像函數一樣被調用。 1.定義\_\_invoke方法使對象可被調用。 2.使用$obj(...)語法時,PHP會執行\_\_invoke方法。 3.適用於日誌記錄和計算器等場景,提高代碼靈活性和可讀性。

Fibers在PHP8.1中引入,提升了並發處理能力。 1)Fibers是一種輕量級的並發模型,類似於協程。 2)它們允許開發者手動控制任務的執行流,適合處理I/O密集型任務。 3)使用Fibers可以編寫更高效、響應性更強的代碼。

PHP社區提供了豐富的資源和支持,幫助開發者成長。 1)資源包括官方文檔、教程、博客和開源項目如Laravel和Symfony。 2)支持可以通過StackOverflow、Reddit和Slack頻道獲得。 3)開發動態可以通過關注RFC了解。 4)融入社區可以通過積極參與、貢獻代碼和學習分享來實現。

PHP和Python各有優勢,選擇應基於項目需求。 1.PHP適合web開發,語法簡單,執行效率高。 2.Python適用於數據科學和機器學習,語法簡潔,庫豐富。

PHP不是在消亡,而是在不斷適應和進化。 1)PHP從1994年起經歷多次版本迭代,適應新技術趨勢。 2)目前廣泛應用於電子商務、內容管理系統等領域。 3)PHP8引入JIT編譯器等功能,提升性能和現代化。 4)使用OPcache和遵循PSR-12標準可優化性能和代碼質量。

PHP的未來將通過適應新技術趨勢和引入創新特性來實現:1)適應云計算、容器化和微服務架構,支持Docker和Kubernetes;2)引入JIT編譯器和枚舉類型,提升性能和數據處理效率;3)持續優化性能和推廣最佳實踐。


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