實(shí)現(xiàn)一個簡單的發(fā)號器

根據(jù)snowflake算法的原理實(shí)現(xiàn)一個簡單的發(fā)號器，產(chǎn)生不重復(fù)、自增的id。

1.snowflake算法的簡單描述

這里的snowflake算法是用二進(jìn)制的，有64位。其中41位的時間戳表示：當(dāng)前時間戳減去某個設(shè)定的起始時間，10位標(biāo)識表示：不同的機(jī)器、數(shù)據(jù)庫的標(biāo)識ID等等，序列號為每秒或每毫秒內(nèi)自增的id。

我做的時候沒有用位運(yùn)算去實(shí)現(xiàn)，而是做了一個十進(jìn)制的，16位的（當(dāng)時項(xiàng)目要求是16位的）。但是實(shí)現(xiàn)發(fā)號器的基本策略是一樣的，通過時間戳和標(biāo)識來防止重復(fù)，通過序列號實(shí)現(xiàn)自增。當(dāng)然啦，重點(diǎn)不是發(fā)號器多少位，而是根據(jù)項(xiàng)目的實(shí)際情況，利用snowflake算法的原理，實(shí)現(xiàn)一個適合自己項(xiàng)目的發(fā)號器。

2.Python實(shí)現(xiàn)

時間戳：9位，起始時間為2018-01-01 00:00:00 ，時間戳為當(dāng)前時間減去起始時間。時間戳有9為，可用時間為 999999999/(60 60 24*365)≈31(年)。

標(biāo)識ID：2位，我用的時候比較簡單，只是涉及一個數(shù)據(jù)庫的情況，所以用一張數(shù)據(jù)表對應(yīng)一個標(biāo)識ID，可用100張表。

序列號：5位，我時間戳用的是秒級的，但是5位是10萬個序列號，經(jīng)過測試在一秒內(nèi)是完全夠用的。

所以時間戳、標(biāo)識ID、序列號的位數(shù)也沒規(guī)定說一定要多少，根據(jù)自己項(xiàng)目的實(shí)際來即可。

代碼如下：

            
import time
class MySnow:
  def __init__(self,dataID):
    self.start = int(time.mktime(time.strptime('2018-01-01 00:00:00', "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
    self.last = int(time.time())
    self.countID = 0
    self.dataID = dataID  # 數(shù)據(jù)ID，這個自定義或是映射

  def get_id(self):
    # 時間差部分
    now = int(time.time())
    temp = now-self.start
    if len(str(temp)) < 9: # 時間差不夠9位的在前面補(bǔ)0
      length = len(str(temp))
      s = "0" * (9-length)
      temp = s + str(temp)
    if now == self.last:
      self.countID += 1  # 同一時間差，序列號自增
    else:
      self.countID = 0  # 不同時間差，序列號重新置為0
      self.last = now
    # 標(biāo)識ID部分
    if len(str(self.dataID)) < 2:
      length = len(str(self.dataID))
      s = "0" * (2-length)
      self.dataID = s + str(self.dataID)
    # 自增序列號部分
    if self.countID == 99999: # 序列號自增5位滿了，睡眠一秒鐘
      time.sleep(1)
    countIDdata = str(self.countID)
    if len(countIDdata) < 5: # 序列號不夠5位的在前面補(bǔ)0
      length = len(countIDdata)
      s = "0"*(5-length)
      countIDdata = s + countIDdata
    id = str(temp) + str(self.dataID) + countIDdata
    return id
          

使用方法：

            
snow = MySnow(dataID="00")
print(snow.get_id())
          

其中dataID即為標(biāo)識ID，countID為自增序列號。dataID可以一個通過自定義的映射表獲得，這個視實(shí)際的項(xiàng)目情況而定。

3.關(guān)于并發(fā)

首先，直接用這個發(fā)號器是不能進(jìn)行并發(fā)操作，會產(chǎn)生重復(fù)的id。如果真的要進(jìn)行并發(fā)，那么就要權(quán)衡一下并發(fā)和位數(shù)的哪個更重要了！

拿實(shí)際例子來說吧，比如我并發(fā)的目的是為了節(jié)省時間，讓程序更快的跑完，這時候?yàn)榱瞬l(fā)，我把dataID中拿出一位來，標(biāo)識不同的子進(jìn)程，這樣可以防止產(chǎn)生重復(fù)的id。但是實(shí)際上這用了位數(shù)去換取時間，如果是id位數(shù)比較少的情況，比如16位的，dataID比較少，我個人認(rèn)為這樣是不值得的，有些奢侈。這時候便是位數(shù)比并發(fā)重要啦。

當(dāng)時如果位數(shù)充裕，比如20位的，需要并發(fā)就并發(fā)啦。

還有一種實(shí)現(xiàn)并發(fā)的方法，就是給發(fā)號器加鎖，發(fā)號的時候加鎖，發(fā)完了解鎖。這個我沒有試過，有興趣的可以試一下哈哈。但是我有個疑惑啊，就是不斷加鎖和解鎖切換，帶來的時間和資源開銷會不會很大呢。