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基于python實現雪花算法過程詳解

發布時間:2020-10-16 16:44:50 來源:腳本之家 閱讀:360 作者:太虛真人 欄目:開發技術

這篇文章主要介紹了基于python實現雪花算法過程詳解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下

Snowflake是Twitter提出來的一個算法,其目的是生成一個64bit的整數:

基于python實現雪花算法過程詳解

  • 1bit:一般是符號位,不做處理
  • 41bit:用來記錄時間戳,這里可以記錄69年,如果設置好起始時間比如今年是2018年,那么可以用到2089年,到時候怎么辦?要是這個系統能用69年,我相信這個系統早都重構了好多次了。
  • 10bit:10bit用來記錄機器ID,總共可以記錄1024臺機器,一般用前5位代表數據中心,后面5位是某個數據中心的機器ID
  • 12bit:循環位,用來對同一個毫秒之內產生不同的ID,12位可以最多記錄4095個,也就是在同一個機器同一毫秒最多記錄4095個,多余的需要進行等待下毫秒。

上面只是一個將64bit劃分的標準,當然也不一定這么做,可以根據不同業務的具體場景來劃分,比如下面給出一個業務場景:

  • 服務目前QPS10萬,預計幾年之內會發展到百萬。
  • 當前機器三地部署,上海,北京,深圳都有。
  • 當前機器10臺左右,預計未來會增加至百臺。
  • 這個時候我們根據上面的場景可以再次合理的劃分62bit,QPS幾年之內會發展到百萬,那么每毫秒就是千級的請求,目前10臺機器那么每臺機器承擔百級的請求,為了保證擴展,后面的循環位可以限制到1024,也就是2^10,那么循環位10位就足夠了。

機器三地部署我們可以用3bit總共8來表示機房位置,當前的機器10臺,為了保證擴展到百臺那么可以用7bit 128來表示,時間位依然是41bit,那么還剩下64-10-3-7-41-1 = 2bit,還剩下2bit可以用來進行擴展。

基于python實現雪花算法過程詳解

時鐘回撥

因為機器的原因會發生時間回撥,我們的雪花算法是強依賴我們的時間的,如果時間發生回撥,有可能會生成重復的ID,在我們上面的nextId中我們用當前時間和上一次的時間進行判斷,如果當前時間小于上一次的時間那么肯定是發生了回撥,算法會直接拋出異常.

# Twitter's Snowflake algorithm implementation which is used to generate distributed IDs.
# https://github.com/twitter-archive/snowflake/blob/snowflake-2010/src/main/scala/com/twitter/service/snowflake/IdWorker.scala

import time
import logging

from .exceptions import InvalidSystemClock


# 64位ID的劃分
WORKER_ID_BITS = 5
DATACENTER_ID_BITS = 5
SEQUENCE_BITS = 12

# 最大取值計算
MAX_WORKER_ID = -1 ^ (-1 << WORKER_ID_BITS) # 2**5-1 0b11111
MAX_DATACENTER_ID = -1 ^ (-1 << DATACENTER_ID_BITS)

# 移位偏移計算
WOKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS
DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS
TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATACENTER_ID_BITS

# 序號循環掩碼
SEQUENCE_MASK = -1 ^ (-1 << SEQUENCE_BITS)

# Twitter元年時間戳
TWEPOCH = 1288834974657


logger = logging.getLogger('flask.app')


class IdWorker(object):
  """
  用于生成IDs
  """

  def __init__(self, datacenter_id, worker_id, sequence=0):
    """
    初始化
    :param datacenter_id: 數據中心(機器區域)ID
    :param worker_id: 機器ID
    :param sequence: 其實序號
    """
    # sanity check
    if worker_id > MAX_WORKER_ID or worker_id < 0:
      raise ValueError('worker_id值越界')

    if datacenter_id > MAX_DATACENTER_ID or datacenter_id < 0:
      raise ValueError('datacenter_id值越界')

    self.worker_id = worker_id
    self.datacenter_id = datacenter_id
    self.sequence = sequence

    self.last_timestamp = -1 # 上次計算的時間戳

  def _gen_timestamp(self):
    """
    生成整數時間戳
    :return:int timestamp
    """
    return int(time.time() * 1000)

  def get_id(self):
    """
    獲取新ID
    :return:
    """
    timestamp = self._gen_timestamp()

    # 時鐘回撥
    if timestamp < self.last_timestamp:
      logging.error('clock is moving backwards. Rejecting requests until {}'.format(self.last_timestamp))
      raise InvalidSystemClock

    if timestamp == self.last_timestamp:
      self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK
      if self.sequence == 0:
        timestamp = self._til_next_millis(self.last_timestamp)
    else:
      self.sequence = 0

    self.last_timestamp = timestamp

    new_id = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) | \
         (self.worker_id << WOKER_ID_SHIFT) | self.sequence
    return new_id

  def _til_next_millis(self, last_timestamp):
    """
    等到下一毫秒
    """
    timestamp = self._gen_timestamp()
    while timestamp <= last_timestamp:
      timestamp = self._gen_timestamp()
    return timestamp

if __name__ == '__main__':
  worker = IdWorker(1, 2, 0)
  print(worker.get_id())

同文件夾下建立exceptions.py

class InvalidSystemClock(Exception):
  """
  時鐘回撥異常
  """
  pass

配置文件中添加,對應的是機器ID和序列號

  # Snowflake ID Worker 參數
  DATACENTER_ID = 0
  WORKER_ID = 0
  SEQUENCE = 0

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持億速云。

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