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前言
在分布式系统中，经常涉及到时间同步问题，这样由于时间校准，以及其他因素，可能导致服务器时间回退，如果恰巧回退前生成过一些id，而时间回退后，生成的id就有可能重复。现有
技术中对于此问题并没有给出明确的解决方案，而是简单的抛错处理，这样会造成在时间
被追回之前的这段时间服务不可用，导致交易失败，用户体验极其不好。
一、雪花算法
雪花算法是一种用于生成唯一ID的算法，它的核心思想是将时间戳、机器ID和序列号组合起来生成一个唯一的ID。具体实现过程如下：
获取当前时间戳，精确到毫秒级别。
将时间戳转换成二进制，并左移22位，腾出前22位用于存储机器ID。
获取机器ID，可以是MAC地址、IP地址或者自定义的ID。
将机器ID转换成二进制，并左移12位，腾出中间的12位用于存储序列号。
生成序列号，可以是自增的数字或者随机数。
将时间戳、机器ID和序列号进行位运算或者相加，生成一个64位的唯一ID。
二、C++的代码示例
#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
class Snowflake {
public:
Snowflake(uint16_t worker_id) : worker_id_(worker_id), sequence_(0) {
}
uint64_t next_id() {
uint64_t timestamp = get_timestamp();
uint64_t id = ((timestamp - epoch_) << timestamp_left_shift_) |
(worker_id_ << worker_id_left_shift_) |
(sequence_++ & sequence_mask_);
if (sequence_ > sequence_mask_) {
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1));
sequence_ = 0;
}
return id;
}
private:
uint64_t get_timestamp() {
return std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(
std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch()).count();
}
const uint64_t epoch_ = 1609459200000; // 2021-01-01 00:00:00
const uint64_t worker_id_left_shift_ = 12;
const uint64_t timestamp_left_shift_ = 22;
const uint64_t sequence_mask_ = 0xFFF;
uint16_t worker_id_;
uint64_t sequence_;
};
int main() {
Snowflake snowflake(1);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
std::cout << snowflake.next_id() << std::endl;
}
return 0;
}
总结
以上代码中，Snowflake类表示雪花算法，next_id()函数用于生成唯一ID。在构造函数中传入worker_id，表示机器ID。get_timestamp()函数用于获取当前时间戳，精确到毫秒级别。在next_id()函数中，根据时间戳、机器ID和序列号生成唯一ID，并将序列号自增，如果序列号超过了最大值，则等待1毫秒后重置序列号。最后输出生成的唯一ID。