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雪花算法(Snowflake)C#版本 压测Id重复严重

 不建议在生产环境中使用,压测重复id严重

 不建议在生产环境中使用,压测重复id严重

 不建议在生产环境中使用,压测重复id严重

压测工具 Jmeter

大名鼎鼎的 雪花算法 Twitter"s Snowflake我就不多介绍了,直接上代码吧

目前能搜索(百度,github,Google)到的C#版的代码基本上都一致 和java版本并无区别

 

public class SnowflakeNet { //基准时间 private static long StartStmp = 1288834974657L; //private const long START_STMP = 1480166465631L; /*每一部分占用的位数*/ //机器标识位数 const int MachineIdBits = 5; //数据标志位数 const int DatacenterIdBits = 5; //序列号识位数 const int SequenceBits = 12; /* 每一部分的最大值*/ //机器ID最大值 const long MaxMachineNum = -1L ^ (-1L << MachineIdBits); //数据标志ID最大值 const long MaxDatacenterNum = -1L ^ (-1L << DatacenterIdBits); //序列号ID最大值 private const long MaxSequenceNum = -1L ^ (-1L << SequenceBits); /*每一部分向左的位移*/ //机器ID偏左移12位 private const int MachineShift = SequenceBits; //数据ID偏左移17位 private const int DatacenterIdShift = SequenceBits + MachineIdBits; //时间毫秒左移22位 public const int TimestampLeftShift = SequenceBits + MachineIdBits + DatacenterIdBits; private long _sequence = 0L;//序列号 private long _lastTimestamp = -1L;//上一次时间戳 public long MachineId { get; protected set; }//机器标识 public long DatacenterId { get; protected set; }//数据中心 //public long Sequence = 0L;//序列号 //{ // get { return _sequence; } // internal set { _sequence = value; } //} private readonly DateTime Jan1st1970 = new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc); private readonly object _lock = new Object(); public SnowflakeNet(long machineId, long datacenterId) { // 如果超出范围就抛出异常 if (machineId > MaxMachineNum || machineId < 0) { throw new ArgumentException(string.Format("machineId 必须大于0,MaxMachineNum: {0}", MaxMachineNum)); } if (datacenterId > MaxDatacenterNum || datacenterId < 0) { throw new ArgumentException(string.Format("datacenterId必须大于0,且不能大于MaxDatacenterNum: {0}", MaxDatacenterNum)); } //先检验再赋值 MachineId = machineId; DatacenterId = datacenterId; //_sequence = sequence; } //public static Init(long machineId, long datacenterId) //{ //} public long NextId() { lock (this) { var timestamp = TimeGen(); if (timestamp < _lastTimestamp) { throw new Exception(string.Format("时间戳必须大于上一次生成ID的时间戳. 拒绝为{0}毫秒生成id", _lastTimestamp - timestamp)); } //如果上次生成时间和当前时间相同,在同一毫秒内 if (_lastTimestamp == timestamp) { //sequence自增,和sequenceMask相与一下,去掉高位 _sequence = (_sequence + 1) & MaxSequenceNum; //判断是否溢出,也就是每毫秒内超过1024,当为1024时,与sequenceMask相与,sequence就等于0 if (_sequence == 0L) { //等待到下一毫秒 timestamp = TilNextMillis(_lastTimestamp); } } else { //如果和上次生成时间不同,重置sequence,就是下一毫秒开始,sequence计数重新从0开始累加, //为了保证尾数随机性更大一些,最后一位可以设置一个随机数 _sequence = 0L;//new Random().Next(10); } _lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - StartStmp) << TimestampLeftShift) | (DatacenterId << DatacenterIdShift) | (MachineId << MachineShift) | _sequence; } } // 防止产生的时间比之前的时间还要小(由于NTP回拨等问题),保持增量的趋势. protected virtual long TilNextMillis(long lastTimestamp) { var timestamp = TimeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = TimeGen(); } return timestamp; } // 获取当前的时间戳 protected virtual long TimeGen() { //return TimeExtensions.CurrentTimeMillis(); return (long)(DateTime.UtcNow - Jan1st1970).TotalMilliseconds; } }

 

  

 下面是封装为静态类调用

public class IdWorkerHelper{ private static SnowflakeNet_idWorker= null; private IdWorkerHelper() { } static IdWorkerHelper() { _idWorker=new SnowflakeNet(1,1); } public static long GenId64() { return _idWorker.nextId(); } }调用 IdWorkerHelper.GenId64();

 

 然后就是压测了 压测很简单 就是一个接口 直接往测试表里写数据

public void IdTest() { IdTest model = new IdTest(); model .DataId = IdWorkerHelper.GenId64(); model .InsertTime=DateTime.Now; Sqldb.Insertable(img).ExecuteCommand(); }

IdTest 表的主键Id用来自增控制器代码

public ActionResult IdTest() { var result = new ResultJson(); _platApp.IdTest(); return Content(result.ToJson()); }

 

然后通过Jmeter压测

线程组分别设置100,,200,500,1000,2000

实际结果重复DataId十分严重

一下结果是线程组1000的情况下的重复情况 

sql语句:select DataId from IdTest GROUP BY DataId HAVING COUNT(DataId)>1;

 

可以看到重复情况多严重 了

后来我想C#版本和JAVA版本并无区别,然后就用测试了一下Java版本 

但是java版本在Jmeter的压测下并没有出现重复情况,很奇怪,java版本代码我就不贴了 百度大把