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:
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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 # 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
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使用方法:
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snow = MySnow(dataID = "00" )
print (snow.get_id())
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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