基于Java代码实现游戏服务器生成全局唯一ID的方法汇总
在服务器系统开发时，为了适应数据大并发的请求，我们往往需要对数据进行异步存储，特别是在做分布式系统时，这个时候就不能等待插入数据库返回了取自动id了，而是需要在插入数据库之前生成一个全局的唯一id，使用全局的唯一id，在游戏服务器中，全局唯一的id可以用于将来合服方便，不会出现键冲突。也可以将来在业务增长的情况下，实现分库分表，比如某一个用户的物品要放在同一个分片内，而这个分片段可能是根据用户id的范围值来确定的，比如用户id大于1000小于100000的用户在一个分片内。目前常用的有以下几种：
1，Java自带的UUID.
UUID.randomUUID().toString()，可以通过服务程序本地产生，ID的生成不依赖数据库的实现。
优势：
本地生成ID，不需要进行远程调用。
全局唯一不重复。
水平扩展能力非常好。
劣势：
ID有128bits,占用的空间较大，需要存成字符串类型，索引效率极低。
生成的ID中没有带Timestamp，无法保证趋势递增，数据库分库分表时不好依赖
2，基于Redis的incr方法
Redis本身是单线程操作的，而incr更保证了一种原子递增的操作。而且支持设置递增步长。
优势：
部署方便，使用简单，只需要调用一个redis的api即可。
可以多个服务器共享一个redis服务，减少共享数据的开发时间。
Redis可以群集部署，解决单点故障的问题。
劣势：
如果系统太庞大的话，n多个服务同时向redis请求，会造成性能瓶颈。
3，来自Flicker的解决方案
这个解决方法是基于数据库自增id的，它使用一个单独的数据库专门用于生成id。详细的大家可以网上找找，个人觉得使用挺麻烦的，不建议使用。
4，TwitterSnowflake
snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是：产生一个long型的ID，使用其中41bit作为毫秒数，10bit作为机器编号，12bit作为毫秒内序列号。这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)个，也就是大约400W的ID，完全能满足业务的需求。
根据snowflake算法的思想，我们可以根据自己的业务场景，产生自己的全局唯一ID。因为Java中long类型的长度是64bits，所以我们设计的ID需要控制在64bits。
优点：高性能，低延迟；独立的应用；按时间有序。
缺点：需要独立的开发和部署。
比如我们设计的ID包含以下信息：
|41bits:Timestamp|3bits:区域|10bits:机器编号|10bits:序列号|
产生唯一ID的Java代码：
/**
*自定义ID生成器
*ID生成规则:ID长达64bits
*
*|41bits:Timestamp(毫秒)|3bits:区域（机房）|10bits:机器编号|10bits:序列号|
*/
publicclassGameUUID{
//基准时间
privatelongtwepoch=1288834974657L;//Thu,04Nov201001:42:54GMT
//区域标志位数
privatefinalstaticlongregionIdBits=3L;
//机器标识位数
privatefinalstaticlongworkerIdBits=10L;
//序列号识位数
privatefinalstaticlongsequenceBits=10L;
//区域标志ID最大值
privatefinalstaticlongmaxRegionId=-1L^(-1L<<regionIdBits);
//机器ID最大值
privatefinalstaticlongmaxWorkerId=-1L^(-1L<<workerIdBits);
//序列号ID最大值
privatefinalstaticlongsequenceMask=-1L^(-1L<<sequenceBits);
//机器ID偏左移10位
privatefinalstaticlongworkerIdShift=sequenceBits;
//业务ID偏左移20位
privatefinalstaticlongregionIdShift=sequenceBits+workerIdBits;
//时间毫秒左移23位
privatefinalstaticlongtimestampLeftShift=sequenceBits+workerIdBits+regionIdBits;
privatestaticlonglastTimestamp=-1L;
privatelongsequence=0L;
privatefinallongworkerId;
privatefinallongregionId;
publicGameUUID(longworkerId,longregionId){
//如果超出范围就抛出异常
if(workerId>maxWorkerId||workerId<0){
thrownewIllegalArgumentException("workerIdcan'tbegreaterthan%dorlessthan0");
}
if(regionId>maxRegionId||regionId<0){
thrownewIllegalArgumentException("datacenterIdcan'tbegreaterthan%dorlessthan0");
}
this.workerId=workerId;
this.regionId=regionId;
}
publicGameUUID(longworkerId){
//如果超出范围就抛出异常
if(workerId>maxWorkerId||workerId<0){
thrownewIllegalArgumentException("workerIdcan'tbegreaterthan%dorlessthan0");
}
this.workerId=workerId;
this.regionId=0;
}
publiclonggenerate(){
returnthis.nextId(false,0);
}
/**
*实际产生代码的
*
*@paramisPadding
*@parambusId
*@return
*/
privatesynchronizedlongnextId(booleanisPadding,longbusId){
longtimestamp=timeGen();
longpaddingnum=regionId;
if(isPadding){
paddingnum=busId;
}
if(timestamp<lastTimestamp){
try{
thrownewException("Clockmovedbackwards.Refusingtogenerateidfor"+(lastTimestamp-timestamp)+"milliseconds");
}catch(Exceptione){
e.printStackTrace();
}
}
//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，因为sequence只有10bit，所以和sequenceMask相与一下，去掉高位
sequence=(sequence+1)&sequenceMask;
//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==0){
//自旋等待到下一毫秒
timestamp=tailNextMillis(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,最后一位设置一个随机数
sequence=newSecureRandom().nextInt(10);
}
lastTimestamp=timestamp;
return((timestamp-twepoch)<<timestampLeftShift)|(paddingnum<<regionIdShift)|(workerId<<workerIdShift)|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.
privatelongtailNextMillis(finallonglastTimestamp){
longtimestamp=this.timeGen();
while(timestamp<=lastTimestamp){
timestamp=this.timeGen();
}
returntimestamp;
}
//获取当前的时间戳
protectedlongtimeGen(){
returnSystem.currentTimeMillis();
}
}
使用自定义的这种方法需要注意的几点：
为了保持增长的趋势，要避免有些服务器的时间早，有些服务器的时间晚，需要控制好所有服务器的时间，而且要避免NTP时间服务器回拨服务器的时间;在跨毫秒时，序列号总是归0，会使得序列号为0的ID比较多，导致生成的ID取模后不均匀，所以序列号不是每次都归0，而是归一个0到9的随机数。
上面说的这几种方式我们可以根据自己的需要去选择。在游戏服务器开发中，根据自己的游戏类型选择，比如手机游戏，可以使用简单的redis方式，简单不容易出错，由于这种游戏单服并发新建id量并不太大，完全可以满足需要。而对于大型的世界游戏服务器，它本身就是以分布式为主的，所以可以使用snowflake的方式，上面的snowflake代码只是一个例子，需要自己根据自己的需求去定制，所以有额外的开发量，而且要注意上述所说的注意事项。
以上所述是小编给大家介绍的基于Java代码实现游戏服务器生成全局唯一ID的方法汇总，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对毛票票网站的支持！