本文总结golang中如何使用雪花算法(snowflake)生成分布式ID。建议使用分布式ID作为数据库表的主键类型,使用分布式ID作为主键类型拥有很多好处,如方便日后的分库分表等扩展操作。本文列举了可以选用的2个库,性能相当,随便选一个即可。
使用方法和性能测试代码如下:
package test
import (
"fmt"
"sync"
"testing"
"time"
"github.com/bwmarrin/snowflake"
"github.com/golang/glog"
)
/**
测试snowflake雪花算法
*/
func TestSnowflake(t *testing.T) {
// Create a new Node with a Node number of 1
node, err := snowflake.NewNode(1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// Generate a snowflake ID.
id := node.Generate()
// Print out the ID in a few different ways.
fmt.Printf("Int64 ID: %d\n", id)
fmt.Printf("String ID: %s\n", id)
fmt.Printf("Base2 ID: %s\n", id.Base2())
fmt.Printf("Base64 ID: %s\n", id.Base64())
// Print out the ID's timestamp
fmt.Printf("ID Time : %d\n", id.Time())
// Print out the ID's node number
fmt.Printf("ID Node : %d\n", id.Node())
// Print out the ID's sequence number
fmt.Printf("ID Step : %d\n", id.Step())
// Generate and print, all in one.
fmt.Printf("ID : %d\n", node.Generate().Int64())
}
/**
测试雪花ID生成库github.com/bwmarrin/snowflake的并发能力
*/
func TestBwmarrinSnowflakeLoad(t *testing.T) {
var wg sync.WaitGroup
// Create a new Node with a Node number of 1
node, err := snowflake.NewNode(1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
var check sync.Map
t1 := time.Now()
for i := 0; i < 200000; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
node, err = snowflake.NewNode(1)
if err != nil {
fmt.Println(err)
}
val := node.Generate()
if _, ok := check.Load(val); ok {
// id冲突检查
glog.Error(fmt.Errorf("error#unique: val:%v", val))
return
}
check.Store(val, 0)
if val == 0 {
glog.Error(fmt.Errorf("error"))
return
}
}()
}
wg.Wait()
elapsed := time.Since(t1)
println(int64(elapsed))
}
生成的ID长这样: 1370264507334529131,长度为19位的整数。
如上的并发测试函数执行了3次,耗时分别为1614086843、1289643775、1277146002,单位是纳秒。
使用方法和性能测试代码如下:
package test
import (
"fmt"
"sync"
"testing"
"time"
"github.com/GUAIK-ORG/go-snowflake/snowflake"
"github.com/golang/glog"
)
/**
测试雪花ID生成库github.com/GUAIK-ORG/go-snowflake/snowflake的并发能力
*/
func TestSnowflakeLoad(t *testing.T) {
var wg sync.WaitGroup
s, err := snowflake.NewSnowflake(int64(0), int64(0))
if err != nil {
glog.Error(err)
return
}
var check sync.Map
t1 := time.Now()
for i := 0; i < 200000; i++ {
wg.Add(1)
go func() {
defer wg.Done()
val := s.NextVal()
if _, ok := check.Load(val); ok {
// id冲突检查
glog.Error(fmt.Errorf("error#unique: val:%v", val))
return
}
check.Store(val, 0)
if val == 0 {
glog.Error(fmt.Errorf("error"))
return
}
}()
}
wg.Wait()
elapsed := time.Since(t1)
println(int64(elapsed))
}
生成的ID长这样: 158224334375092829,长度为18位的整数。
如上的并发测试函数执行了3次,耗时分别为1124502969、1250495184、1517730019,单位是纳秒。
# 3. 总结
可以看出,如上的2个库的性能接近,1秒多可以生成20万的不重复的整数。
2个库的区别:
bwmarrin/snowflakeGUAIK-ORG/go-snowflakebwmarrin/snowflakeGUAIK-ORG/go-snowflake
bwmarrin/snowflakeNode numberGUAIK-ORG/go-snowflakedatacenterid,workerid