雪花算法

雪花算法

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。

核心思想：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的。

这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

• 第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。

• 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。

• 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。

• 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。

• 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，为啥呢？

因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

②41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。

41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。

③10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。

但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。

④12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。

 
public class IdWorker {
 
	//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
 
	//机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
	private long workerId;
	//机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
	private long datacenterId;
	//代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
	private long sequence;
	//设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
	private long twepoch = 1585644268888L;
	//5位的机器id
	private long workerIdBits = 5L;
	//5位的机房id
	private long datacenterIdBits = 5L;
	//每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
	private long sequenceBits = 12L;
	// 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
	private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
	// 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
    //-1异或（-1左移5为），-1的二进制是1
	private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 
	private long workerIdShift = sequenceBits;
	private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
	private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
	private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
	//记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒
	private long lastTimestamp = -1L;
	public long getWorkerId(){
		return workerId;
	}
	public long getDatacenterId() {
		return datacenterId;
	}
	public long getTimestamp() {
		return System.currentTimeMillis();
	}
 
 
 
	public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
 
		// 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
		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;
		this.sequence = sequence;
	}
 
	// 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
	public synchronized long nextId() {
		// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
		long timestamp = timeGen();
		if (timestamp < lastTimestamp) {
 
			System.err.printf(
					"clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
			throw new RuntimeException(
					String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
							lastTimestamp - timestamp));
		}
 
		// 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
		// 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
		if (lastTimestamp == timestamp) {
 
			// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
			//这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
			sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
			//当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
			if (sequence == 0) {
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
			}
 
		} else {
			sequence = 0;
		}
		// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
		lastTimestamp = timestamp;
		// 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
		// 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
		// 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
        // 此处思路是第一位为0不管，时间戳左移5+5+12位，按位或上机房个数左移5+12，按位或上机器个数左移12，按位或生成的id
		return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
				(datacenterId << datacenterIdShift) |
				(workerId << workerIdShift) | sequence;
	}
 
	/**
	 * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
	 * @param lastTimestamp
	 * @return
	 */
	private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
 
		long timestamp = timeGen();
 
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}
	//获取当前时间戳
	private long timeGen(){
		return System.currentTimeMillis();
	}
 
	/**
	 *  main 测试类
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
		for (int i = 0; i < 22; i++) {
			System.out.println(worker.nextId());
		}
	}
}

SnowFlake算法的优点：
（1）高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。

（2）容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。

（3）ID自增：存入数据库中，索引效率高。

SnowFlake算法的缺点：
依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。