实现一个简单的发号器
根据snowflake算法的原理实现一个简单的发号器，产生不重复、自增的id。
1.snowflake算法的简单描述
这里的snowflake算法是用二进制的，有64位。其中41位的时间戳表示：当前时间戳减去某个设定的起始时间，10位标识表示：不同的机器、数据库的标识ID等等，序列号为每秒或每毫秒内自增的id。
我做的时候没有用位运算去实现，而是做了一个十进制的，16位的（当时项目要求是16位的）。但是实现发号器的基本策略是一样的，通过时间戳和标识来防止重复，通过序列号实现自增。当然啦，重点不是发号器多少位，而是根据项目的实际情况，利用snowflake算法的原理，实现一个适合自己项目的发号器。
2.Python实现
时间戳：9位，起始时间为2018-01-01 00:00:00 ，时间戳为当前时间减去起始时间。时间戳有9为，可用时间为 999999999/(606024*365)≈31(年)。
标识ID：2位，我用的时候比较简单，只是涉及一个数据库的情况，所以用一张数据表对应一个标识ID，可用100张表。
序列号：5位，我时间戳用的是秒级的，但是5位是10万个序列号，经过测试在一秒内是完全够用的。
所以时间戳、标识ID、序列号的位数也没规定说一定要多少，根据自己项目的实际来即可。
代码如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
|
import timeclass 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 # 数据ID，这个自定义或是映射 def get_id(self): # 时间差部分 now = int(time.time()) temp = now-self.start if len(str(temp)) < 9: # 时间差不够9位的在前面补0 length = len(str(temp)) s = "0" * (9-length) temp = s + str(temp) if now == self.last: self.countID += 1 # 同一时间差，序列号自增 else: self.countID = 0 # 不同时间差，序列号重新置为0 self.last = now # 标识ID部分 if len(str(self.dataID)) < 2: length = len(str(self.dataID)) s = "0" * (2-length) self.dataID = s + str(self.dataID) # 自增序列号部分 if self.countID == 99999: # 序列号自增5位满了，睡眠一秒钟 time.sleep(1) countIDdata = str(self.countID) if len(countIDdata) < 5: # 序列号不够5位的在前面补0 length = len(countIDdata) s = "0"*(5-length) countIDdata = s + countIDdata id = str(temp) + str(self.dataID) + countIDdata return id |
使用方法：
|
1
2
|
snow = MySnow(dataID="00")print(snow.get_id()) |
其中dataID即为标识ID，countID为自增序列号。dataID可以一个通过自定义的映射表获得，这个视实际的项目情况而定。
3.关于并发
首先，直接用这个发号器是不能进行并发操作，会产生重复的id。如果真的要进行并发，那么就要权衡一下并发和位数的哪个更重要了！
拿实际例子来说吧，比如我并发的目的是为了节省时间，让程序更快的跑完，这时候为了并发，我把dataID中拿出一位来，标识不同的子进程，这样可以防止产生重复的id。但是实际上这用了位数去换取时间，如果是id位数比较少的情况，比如16位的，dataID比较少，我个人认为这样是不值得的，有些奢侈。这时候便是位数比并发重要啦。
当时如果位数充裕，比如20位的，需要并发就并发啦。
还有一种实现并发的方法，就是给发号器加锁，发号的时候加锁，发完了解锁。这个我没有试过，有兴趣的可以试一下哈哈。但是我有个疑惑啊，就是不断加锁和解锁切换，带来的时间和资源开销会不会很大呢。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39767528/article/details/82595841
