分布式ID生成，基于Snowflake算法

1、SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

        

●  1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0

●  41位，用来记录时间戳（毫秒）。
         ○  41位可以表示$2^{41}-1$个数字，
         ○  如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 $2^{41}-1$，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
         ○ 也就是说41位可以表示$2^{41}-1$个毫秒的值，转化成单位年则是$(2^{41}-1) / (1000 * 60 * 60 * 24 * 365) = 69$年

●  10位，用来记录工作机器id。
         ○  可以部署在$2^{10} = 1024$个节点，包括 5位datacenterId 和 5位workerId
         ○  5位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{5}-1 = 31$，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

●  12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
         ○  12位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{12}-1 = 4095$，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号

由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

SnowFlake可以保证：
        ●  所有生成的id按时间趋势递增
        ●  整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

 

新建一个工具类，获取ID，环境采用springboot环境

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.annotation.PostConstruct;


@Configuration
public class IdUtils {

    /**
     * 使用该注解方式的话，服务的APP需要扫描，导致需要增加以下代码
     *     @SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.dstcar.common.utils.uuid", "com.dst" })
     *
     *     在使用类中需要注入该工具类  @Autowired  private DstIdUtils dstIdUtils;
     *     调用方法dstIdUtils.getPrimaryKey()获取ID
     *
     */
    @Value("${spring.application.name}")
    private String serverName;

    private Snowflake snowflake;

    @PostConstruct
    public void createSnowflake()
    {
        IdEnum idEnum = IdEnum.getDstIdByServerName(serverName);
        snowflake = new Snowflake(idEnum.getWorkerId(), idEnum.getDataCenterId());
    }

    /**
     * 获取主键ID
     * @return
     */
    public Long getPrimaryKey() {
        return snowflake.nextId();
    }
}

创建机器ID，数据中心ID，可以根据各个服务名配置

import lombok.Getter;

@Getter
public enum IdEnum {

    /* 默认分配的 机器ID、数据中心ID */
    ID_DEFAULT("default",0L,1L), 

    /* 用户服务 分配的 机器ID、数据中心ID */
    ID_USER("user-server",7L,1L),

    /* 基础服务 分配的 机器ID、数据中心ID */
    ID_BASE("base-server",8L,1L);

    private final String serverName;
    private final Long workerId;
    private final Long dataCenterId;

    private IdEnum(String serverName, Long workerId, Long dataCenterId) {
        this.serverName = serverName;
        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }

    public static IdEnum getDstIdByServerName(String serverName)
    {
        for (IdEnum idEnum : IdEnum.values())
        {
            if (idEnum.serverName.equals(serverName))
            {
                return idEnum;
            }
        }

        return ID_DEFAULT;
    }


}

重写Snowflake，自定义自己的算法

/**
 * Twitter_Snowflake

 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):

 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 -
 * 000000000000 

 * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0

 * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T
 * = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69

 * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId

 * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号

 * 加起来刚好64位，为一个Long型。

 * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
 */
public class Snowflake {

	// ==============================Fields===========================================
	/** 开始时间截 (2015-01-01) */
	private final long twepoch = 1508428800000L;

	/** 机器id所占的位数 */
	private final long workerIdBits = 5L;

	/** 数据标识id所占的位数 */
	private final long datacenterIdBits = 5L;

	/** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
	private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

	/** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
	private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

	/** 序列在id中占的位数 */
	private final long sequenceBits = 12L;

	/** 机器ID向左移12位 */
	private final long workerIdShift = sequenceBits;

	/** 数据标识id向左移17位(12+5) */
	private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

	/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
	private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

	/** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
	private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

	/** 工作机器ID(0~31) */
	private long workerId;

	/** 数据中心ID(0~31) */
	private long datacenterId;

	/** 毫秒内序列(0~4095) */
	private long sequence = 0L;

	/** 上次生成ID的时间截 */
	private long lastTimestamp = -1L;

	// ==============================Constructors=====================================
	/**
	 * 构造函数
	 * 
	 * @param workerId     工作ID (0~31)
	 * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
	 */
	public Snowflake(long workerId, long datacenterId) {
		if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
		}
		if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
			throw new IllegalArgumentException(
					String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
		}
		this.workerId = workerId;
		this.datacenterId = datacenterId;
	}

	// ==============================Methods==========================================
	/**
	 * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
	 * 
	 * @return SnowflakeId
	 */
	public synchronized long nextId() {
		long timestamp = timeGen();

		// 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
		if (timestamp < lastTimestamp) {
			throw new RuntimeException(String.format(
					"Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
		}

		// 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
		if (lastTimestamp == timestamp) {
			sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
			// 毫秒内序列溢出
			if (sequence == 0) {
				// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
			}
		}
		// 时间戳改变，毫秒内序列重置
		else {
			sequence = 0L;
		}

		// 上次生成ID的时间截
		lastTimestamp = timestamp;

		// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
		return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
				| (workerId << workerIdShift) | sequence;
	}

	/**
	 * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
	 * 
	 * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
	 * @return 当前时间戳
	 */
	protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
		long timestamp = timeGen();
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}

	/**
	 * 返回以毫秒为单位的当前时间
	 * 
	 * @return 当前时间(毫秒)
	 */
	protected long timeGen() {
		return System.currentTimeMillis();
	}

	public static void main(String[] args) {
		Snowflake snowflake = new Snowflake(1L, 1L);

		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			System.out.println(snowflake.nextId());
		}
	}
}

 使用方法，新建一个Test

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class GenerateIDTest {

	@Autowired
	DstIdUtils dstIdUtils;

	@Test
	public void testGenerateId() {
		Long id = dstIdUtils.getPrimaryKey();
		System.out.println("分布式ID：" + id);
	}
}

输出结果：

分布式ID：311450856664989696