雪花算法SnowFlake全方位详细解读，结合位运算的使用解读
Snowflake，雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将 64-bit位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义。而 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。
位运算异或( ^ ) ，左移( << ) ，与( & )，或( | )
java中基本类型占用字节数 （整型）
-
第1位：占用1bit，第一位为符号位，不使用。
-
第1部分：41位的时间戳，41-bit位可表示2^41个数，每个数代表毫秒，那么雪花算法可用的时间年限是
(2^41)/(1000*60*60*24*365)=69 年的时间。 -
第2部分：10-bit位可表示机器数，即2^10 = 1024台机器，通常不会部署这么多台机器，（细分两部分5-bit（数据），5-bit(2^5)=32台机器）也可划分多个部分，
-
第3部分：12-bit位是自增序列，可表示2^12 = 4096个数。觉得一毫秒个数不够用也可以调大点
41位时间戳是固定的，时间戳转二进制的长度是41位，后面两个部分都可以灵活调正，只要注意后面位运算的位数就行.
一、SnowFlake代码
import org.springframework.util.Assert;
public class IdWorker {
/**
* 这两个参数可以读取配置文件
* 这里默认写死
*
* @param workerId 机器标识
* @param datacenterId 数据标识
*/
private static SnowflakeIdWorker worker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
public static long id() {
Assert.notNull(worker, "SnowflakeIdWorker未配置!");
return worker.nextId();
}
/**
* Twitter的分布式自增ID算法snowflake
*/
public static class SnowflakeIdWorker {
/**
* 第1部分(41位)
* 开始时间截 (2022-04-01)
*/
private final long startTime = 1648742400000L;
/**
* 第2部分（10位）
* 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;
/**
* 第3部分（12位）
* 序列在id中占的位数
*/
private final long sequenceBits = 12L;
/**
* -1L ^ (-1L << 5) = 31
* 支持的最大机器id，结果是31
*/
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/**
* -1L ^ (-1L << 5) = 31
* 支持的最大数据标识id，结果是31
*/
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/**
* -1L ^ (-1L << 12) = 4095
* 自增长最大值4095，0开始
*/
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/**
* 时间截向左移22位(5+5+12)
*/
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/**
* 数据标识id向左移17位(12+5)
*/
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/**
* 机器ID向左移12位
*/
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/**
* 工作机器ID(0~31)
*/
private long workerId;
/**
* 数据中心ID(0~31)
*/
private long datacenterId;
/**
* 1毫秒内序号(0~4095)
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上次生成ID的时间截
*/
private long lastTimestamp = -1L;
/**
* 构造函数
*
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(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;
}
/**
* 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
//sequence == 0 ，就是1毫秒用完了4096个数
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 - startTime) << timestampLeftShift) // 时间戳左移22位
| (datacenterId << datacenterIdShift) //数据标识左移17位
| (workerId << workerIdShift) //机器id标识左移12位
| 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();
}
}二、SnowFlake代码分析，结合位运算分析
1. 异或( ^ ) ，左移( << )
/**
* -1L ^ (-1L << 5) = 31
* 支持的最大机器id，结果是31
*/
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/**
* -1L ^ (-1L << 5) = 31
* 支持的最大数据标识id，结果是31
*/
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/**
* -1L ^ (-1L << 12) = 4095
* 自增长最大个数4095，0开始
*/
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);这里使用到了 异或( ^ ) ，左移( << ) 这两个位运算
- 异或( ^ ) 两个数相同，结果为0，不相同则为1
- 左移( << ) 二进制向左移多少位，低位补0
计算机中负数的二进制是用补码来表示的。
- 补码 = 反码 + 1
例如 ：1L的二进制
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001
反码
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111110
补码 =反码 + 1 （-1L的二进制）
1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111
-1L << 5 ，向左移动5位，低位补0
11111111 11111111 11111111 11111111 // -1补码
11111 11111111 11111111 11111111 11100000 //左移5位
---------------------------------------------------------------------
11111111 11111111 11111111 11100000 // 高位溢出舍弃 -1L ^ (-1L << 5) ：异或( ^ ) 两个数相同，结果为0，不相同则为1
11111111 11111111 11111111 11111111 // -1补码
^ 11111111 11111111 11111111 11100000 //左移5位的结果
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 0001111100000000 00000000 00000000 00011111
就是16+8+4+2+1 = 31
也就是 2的5次方-1 = 31
该写法是利用位运算计算出5位能表示的最大正整数是多少，从0开始算。所以可以配置32台机器。
2. 与( & )
// 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
//sequence == 0 ，就是1毫秒用完了4096个数
if (sequence == 0) {
// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}这里使用到了 与( & ) 位运算
- 两个数都为1，结果为1，否则为0
sequence 一毫秒内开始从0开始， sequenceMask为最大值4095。
这个方法里sequence == 0 为什么要等到下一毫秒来重置sequence的值
00000000 00000000 00000000 00000001 // 1
& 00000000 00000000 00001111 11111111 //4095
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000001 //1 00000000 00000000 00000000 00000010 // 2
& 00000000 00000000 00001111 11111111 //4095
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000010 // 2......
00000000 00000000 00001111 11111111 //4095
& 00000000 00000000 00001111 11111111 //4095
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00001111 11111111 //4095 00000000 00000000 00010000 00000000 //4096
& 00000000 00000000 00001111 11111111 //4095
---------------------------------------------------------------------
00000000 00000000 00000000 00000000 //0可以看出来到了4096之前，计算出来的结果都是等于本身，到了4096计算结果为0，所以sequence == 0 就是说从0开始，到4095，4096个数已经用完了。实际场景不够用可以调大位数。
3.或( | )
// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - startTime) << timestampLeftShift) // 时间戳左移22位
| (datacenterId << datacenterIdShift) //数据标识左移17位
| (workerId << workerIdShift) //机器id标识左移12位
| sequence;这里使用到了 与( | )， 左移( << ) 这两个位运算
- 与( | ) 两个数只要一个是1，结果为1，否则为0
问题：这是最后生成id的算法,为什么不同的部分要左移不同的位数呢。
模拟下数据
public static void main(String[] args) {
//第一部分时间戳
Long a = 1648742400000L;
String aa = Long.toBinaryString(a);
System.out.println("时间戳位数" + aa.length());
while (aa.length() < 64) {
aa = "0" + aa;
}
System.out.println("//时间戳------------------------------------//");
System.out.println(aa);
//第二部分数据区分
Long b = 5L;
String bb = Long.toBinaryString(b);
while (bb.length() < 64) {
bb = "0" + bb;
}
System.out.println("//数据标识------------------------------------//");
System.out.println(bb);
//机器区分
Long c = 6L;
String cc = Long.toBinaryString(c);
while (cc.length() < 64) {
cc = "0" + cc;
}
System.out.println("//机器标识------------------------------------//");
System.out.println(cc);
//第三部分递增数
Long d = 1L;
String dd = Long.toBinaryString(d);
while (dd.length() < 64) {
dd = "0" + dd;
}
System.out.println("//自增数------------------------------------//");
System.out.println(dd);
}时间戳位数41
//时间戳------------------------------------//
0000000000000000000000010111111111100000101101001000000000000000
//数据标识------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000101
//机器标识------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000110
//自增数------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001进行位移计算后
public static void main(String[] args) {
//第一部分时间戳
Long a = 1648742400000L;
String aa = Long.toBinaryString(a<<22);
while (aa.length() < 64) {
aa = "0" + aa;
}
System.out.println("//位移22位后时间戳------------------------------------//");
System.out.println(aa);
//第二部分数据区分
Long b = 5L;
String bb = Long.toBinaryString(b<<17);
while (bb.length() < 64) {
bb = "0" + bb;
}
System.out.println("//位移17位后数据标识------------------------------------//");
System.out.println(bb);
//机器区分
Long c = 6L;
String cc = Long.toBinaryString(c<<12);
while (cc.length() < 64) {
cc = "0" + cc;
}
System.out.println("//位移12位后机器标识------------------------------------//");
System.out.println(cc);
//第三部分递增数
Long d = 1L;
String dd = Long.toBinaryString(d);
while (dd.length() < 64) {
dd = "0" + dd;
}
System.out.println("//自增数（最后一个部分不用位移）------------------------------------//");
System.out.println(dd);
}//位移22位后时间戳------------------------------------//
0101111111111000001011010010000000000000000000000000000000000000
//位移17位后数据标识------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000010100000000000000000
//位移12位后机器标识------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000000000110000000000000
//自增数（最后一个部分不用位移）------------------------------------//
0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001最后使用位移后的数据进行 与（|）计算合并。两个数只要一个是1，结果为1，否则为0
0101111111111000001011010010000000000000000000000000000000000000 //时间戳
| 0000000000000000000000000000000000000000000010100000000000000000 //数据标识
| 0000000000000000000000000000000000000000000000000110000000000000 //机器标识
| 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000001 //数据标识
---------------------------------------------------------------------
0101111111111000001011010010000000000000000010100110000000000001 //64位