Python利用雪花算法實現(xiàn)生成唯一ID

更新時間：2022年11月25日 14:48:11 作者：Sir?老王

雪花算法是在一個項目體系中生成全局唯一ID標識的一種方式，偶然間看到了Python使用雪花算法不盡感嘆真的是太便捷了。本文就來聊聊這具體的實現(xiàn)方法，感興趣的可以了解一下

雪花算法是在一個項目體系中生成全局唯一ID標識的一種方式，偶然間看到了Python使用雪花算法不盡感嘆真的是太便捷了。

它生成的唯一ID的規(guī)則也是通過常用的時間戳來統(tǒng)計的，但是計算方式卻更為精準。除此之外，再配合上不同機器屬性分布式的使用就可以使生成的ID在整個單擊或是分布式項目保持唯一性。

雪花算法通過時間規(guī)則，以二進制的方式將進行時間戳以及機器屬性等信息的填充，所以生成后的唯一ID是按照時間遞增的規(guī)律來排列的。為了形成對比，下面先看看在Java開發(fā)中的雪花算法是如何生成唯一ID的。

package?utils;

public?class?Snowflake?{

????/**?開始時間截?(2015-01-01)?*/
????private?final?long?twepoch?=?1420041600000L;

????/**?機器id所占的位數(shù)?*/
????private?final?long?workerIdBits?=?5L;

????/**?數(shù)據(jù)標識id所占的位數(shù)?*/
????private?final?long?datacenterIdBits?=?5L;

????/**?支持的最大機器id，結(jié)果是31?(這個移位算法可以很快的計算出幾位二進制數(shù)所能表示的最大十進制數(shù))?*/
????private?final?long?maxWorkerId?=?-1L?^?(-1L?<<?workerIdBits);

????/**?支持的最大數(shù)據(jù)標識id，結(jié)果是31?*/
????private?final?long?maxDatacenterId?=?-1L?^?(-1L?<<?datacenterIdBits);

????/**?序列在id中占的位數(shù)?*/
????private?final?long?sequenceBits?=?12L;

????/**?機器ID向左移12位?*/
????private?final?long?workerIdShift?=?sequenceBits;

????/**?數(shù)據(jù)標識id向左移17位(12+5)?*/
????private?final?long?datacenterIdShift?=?sequenceBits?+?workerIdBits;

????/**?時間截向左移22位(5+5+12)?*/
????private?final?long?timestampLeftShift?=?sequenceBits?+?workerIdBits?+?datacenterIdBits;

????/**?生成序列的掩碼，這里為4095?(0b111111111111=0xfff=4095)?*/
????private?final?long?sequenceMask?=?-1L?^?(-1L?<<?sequenceBits);

????/**?工作機器ID(0~31)?*/
????private?long?workerId;

????/**?數(shù)據(jù)中心ID(0~31)?*/
????private?long?datacenterId;

????/**?毫秒內(nèi)序列(0~4095)?*/
????private?long?sequence?=?0L;

????/**?上次生成ID的時間截?*/
????private?long?lastTimestamp?=?-1L;

????public?Snowflake(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();

????????//如果當前時間小于上一次ID生成的時間戳，說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應當拋出異常
????????if?(timestamp?<?lastTimestamp)?{
????????????throw?new?RuntimeException(
????????????????????String.format("Clock?moved?backwards.??Refusing?to?generate?id?for?%d?milliseconds",?lastTimestamp?-?timestamp));
????????}

????????//如果是同一時間生成的，則進行毫秒內(nèi)序列
????????if?(lastTimestamp?==?timestamp)?{
????????????sequence?=?(sequence?+?1)?&?sequenceMask;
????????????//毫秒內(nèi)序列溢出
????????????if?(sequence?==?0)?{
????????????????//阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳
????????????????timestamp?=?tilNextMillis(lastTimestamp);
????????????}
????????}
????????//時間戳改變，毫秒內(nèi)序列重置
????????else?{
????????????sequence?=?0L;
????????}

????????//上次生成ID的時間截
????????lastTimestamp?=?timestamp;

????????//移位并通過或運算拼到一起組成64位的ID
????????return?((timestamp?-?twepoch)?<<?timestampLeftShift)?//
????????????????|?(datacenterId?<<?datacenterIdShift)?//
????????????????|?(workerId?<<?workerIdShift)?//
????????????????|?sequence;
????}

????protected?long?tilNextMillis(long?lastTimestamp)?{
????????long?timestamp?=?timeGen();
????????while?(timestamp?<=?lastTimestamp)?{
????????????timestamp?=?timeGen();
????????}
????????return?timestamp;
????}

????protected?long?timeGen()?{
????????return?System.currentTimeMillis();
????}

????public?static?void?main(String[]?args)?{
????????Snowflake?idWorker?=?new?Snowflake(0,?0);

????????for?(int?i?=?0;?i?<?100;?i++)?{
????????????long?id?=?idWorker.nextId();
????????????System.out.println(Long.toBinaryString(id));
????????????System.out.println(id);
????????}
????}


}

通過上述的Java代碼塊就能生成100個唯一的ID，并且在Java代碼塊中定義生成ID時各種屬性信息，大概有100行代碼左右，我截取了生成唯一ID的部分結(jié)果來展示。

111001000000000011001001011001011010110000000000000000010111
1026834554947633175
111001000000000011001001011001011010110000000000000000011000
1026834554947633176
111001000000000011001001011001011011000000000000000000000000
1026834554951827456
111001000000000011001001011001011011000000000000000000000001
1026834554951827457

這樣的代碼塊可能使用C++的方式實現(xiàn)的話過程可能更為復雜，相比之下Python開發(fā)的話比較簡單，因為大佬們已經(jīng)將一些復雜的東西都寫好了，我們經(jīng)常只需要直接調(diào)用即可，這里說明一下不同編程語言都是我們做業(yè)務的一種工具，都有自己誕生的使命。

接下來，我們使用python調(diào)用第三方模塊的方式來實現(xiàn)雪花算法，具體使用python實現(xiàn)雪花算法生成唯一ID的思路肯定和Java也是相似的。

在python中，大佬們已經(jīng)封裝了pysnowflake的python非標準庫，這也是python之所以方便的原因，通過pip的方式將其安裝完成就能大顯身手了。

pip?install?pysnowflake?-i?https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安裝完成之后需要啟動雪花算法生成唯一ID的服務，并且可以定義工作的數(shù)量，這里我們將工作數(shù)量定義為1啟動服務。

將snowflake.client導入到代碼塊中，相當于我們作為客戶端去訪問服務端就會直接生成唯一ID。

#?Importing?the?`snowflake.client`?module.
import?snowflake.client

#?Calling?the?`get_guid()`?function?from?the?`snowflake.client`?module.
uuid?=?snowflake.client.get_guid()

#?Printing?the?value?of?the?`uuid`?variable.
print(uuid)

#?Printing?the?binary?representation?of?the?`uuid`?variable.
print(bin(uuid))

#?4674877370191056897
#?0b100000011100000100000000011001100011010110000000001000000000001

到此這篇關(guān)于Python利用雪花算法實現(xiàn)生成唯一ID的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python雪花算法生成唯一ID內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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