Java分布式自增ID算法---雪花算法

　一般情况，实现全局唯一ID，有三种方案，分别是通过中间件方式、UUID、雪花算法。

　　方案一，通过中间件方式，可以是把数据库或者redis缓存作为媒介，从中间件获取ID。这种呢，优点是可以体现全局的递增趋势（优点只能想到这个），缺点呢，倒是一大堆，比如，依赖中间件，假如中间件挂了，就不能提供服务了；依赖中间件的写入和事务，会影响效率；数据量大了的话，你还得考虑部署集群，考虑走代理。这样的话，感觉问题复杂化了

　　方案二，通过UUID的方式，java.util.UUID就提供了获取UUID的方法，使用UUID来实现全局唯一ID，优点是操作简单，也能实现全局唯一的效果，缺点呢，就是不能体现全局视野的递增趋势；太长了，UUID是32位，有点浪费；最重要的，是插入的效率低，因为呢，我们使用mysql的话，一般都是B+tree的结构来存储索引，假如是数据库自带的那种主键自增，节点满了，会裂变出新的节点，新节点满了，再去裂变新的节点，这样利用率和效率都很高。而UUID是无序的，会造成中间节点的分裂，也会造成不饱和的节点，插入的效率自然就比较低下了。

　　方案三，基于redis生成全局id策略，因为Redis是单线的天生保证原子性，可以使用原子性操作INCR和INCRBY来实现，注意在Redis集群情况下，同MySQL一样需要设置不同的增长步长，同时key一定要设置有效期，可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量

　　方案四，通过snowflake算法如下：

　　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）

 以下是Twitter官方原版的，用Scala写的：

/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/
package com.twitter.service.snowflake

import com.twitter.ostrich.stats.Stats
import com.twitter.service.snowflake.gen._
import java.util.Random
import com.twitter.logging.Logger

/**
 * An object that generates IDs.
 * This is broken into a separate class in case
 * we ever want to support multiple worker threads
 * per process
 */
class IdWorker(val workerId: Long, val datacenterId: Long, private val reporter: Reporter, var sequence: Long = 0L)
extends Snowflake.Iface {
  private[this] def genCounter(agent: String) = {
    Stats.incr("ids_generated")
    Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent))
  }
  private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions")
  private[this] val log = Logger.get
  private[this] val rand = new Random

  val twepoch = 1288834974657L

  private[this] val workerIdBits = 5L
  private[this] val datacenterIdBits = 5L
  private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits)
  private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits)
  private[this] val sequenceBits = 12L

  private[this] val workerIdShift = sequenceBits
  private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits
  private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits
  private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits)

  private[this] var lastTimestamp = -1L

  // sanity check for workerId
  if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId))
  }

  if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId))
  }

  log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
    timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId)

  def get_id(useragent: String): Long = {
    if (!validUseragent(useragent)) {
      exceptionCounter.incr(1)
      throw new InvalidUserAgentError
    }

    val id = nextId()
    genCounter(useragent)

    reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong))
    id
  }

  def get_worker_id(): Long = workerId
  def get_datacenter_id(): Long = datacenterId
  def get_timestamp() = System.currentTimeMillis

  protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized {
    var timestamp = timeGen()

    if (timestamp < lastTimestamp) {
      exceptionCounter.incr(1)
      log.error("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
      throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds".format(
        lastTimestamp - timestamp))
    }

    if (lastTimestamp == timestamp) {
      sequence = (sequence + 1) & sequenceMask
      if (sequence == 0) {
        timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp)
      }
    } else {
      sequence = 0
    }

    lastTimestamp = timestamp
    ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
      (datacenterId << datacenterIdShift) |
      (workerId << workerIdShift) |
      sequence
  }

  protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = {
    var timestamp = timeGen()
    while (timestamp <= lastTimestamp) {
      timestamp = timeGen()
    }
    timestamp
  }

  protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis()

  val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r

  def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match {
    case AgentParser(_) => true
    case _ => false
  }
}

Java版：

/**
 * 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 SnowflakeIdWorker {


    //开始时间截 (2015-01-01)
    private final long START_TIME_STAMP = 1420041600000L;

    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    //序列号占用的位数
    private final long SEQUENCE_BIT = 12L;
    //机器标识占用的位数
    private final long MACHINE_BIT = 5L;
    //数据中心占用的位数
    private final long DATACENTER_BIT = 5L;


    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    //最大数据中心数量，结果是31
    private final long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);

    //最大机器数量，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 MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);

    //最大序列，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
    private final long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);


    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    //机器ID向左移12位
    private final long MACHINE_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT;

    //数据中心id向左移17位(12+5)
    private final long DATACENTER_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;

    //时间截向左移22位(5+5+12)
    private final long TIME_STAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT + DATACENTER_BIT;


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

    //机器ID(0~31)
    private long machineId;

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

    //上一次时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;


    /**
     * 构造函数
     *
     * @param machineId    工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long machineId, long datacenterId) {
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_MACHINE_NUM));
        }
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_DATACENTER_NUM));
        }
        this.machineId = machineId;
        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 currentTimeStamp = getCurrentTimeStamp();
        //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 (currentTimeStamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - currentTimeStamp));
        }
        //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (currentTimeStamp == lastTimestamp) {
            //相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //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
                currentTimeStamp = getNewTimeStamp(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 = currentTimeStamp;
        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((currentTimeStamp - START_TIME_STAMP) << TIME_STAMP_LEFT) //时间戳部分
                | (datacenterId << DATACENTER_ID_LEFT) //数据中心部分
                | (machineId << MACHINE_ID_LEFT) //机器标识部分
                | sequence;  //序列号部分
    }


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

    /**
     * 获得新的时间戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     */
    protected long getNewTimeStamp(long lastTimestamp) {
        long timestamp = getCurrentTimeStamp();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = getCurrentTimeStamp();
        }
        return timestamp;
    }


    /**
     * 测试
     */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 2);

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            //System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

实现方式二

import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.RuntimeMXBean;
import java.lang.reflect.Field;
import java.net.Inet4Address;
import java.net.NetworkInterface;
import java.net.SocketException;
import java.net.UnknownHostException;
import java.util.Enumeration;

/**
 * @author Monster
 * @since 2022/4/1 9:47
 */
public class SnowFlakeIdGenerator2 {


    //序列
    private long sequence = 0L;
    //机器编码
    private long machineId;
    //数据中心
    private long datacenterId;
    //上次时间戳
    private static long lastTimestamp = -1L;

    // 开始时间截
    private final static long START_TIME_STAMP = 1659369600000L;


    /**
     * 每一部分占用的位数
     */

    // 毫秒内自增位数
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12L;
    // 机器标识位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5L;
    // 数据中心标识位数
    private final static long DATACENTER_BIT = 5L;

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    //最大数据中心数量，结果是31
    private static long DATACENTER_MAX = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    //最大机器数量，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 static long MACHINE_MAX = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);

    //最大序列，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
    private final static long SEQUENCE_MAX = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);


    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    // 机器ID偏左移12位
    private final static long MACHINE_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    // 数据中心ID左移17位
    private final static long DATACENTER_ID_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    // 时间毫秒左移22位
    private final static long TIME_STAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT + DATACENTER_BIT;


    private static SnowFlakeIdGenerator2 snowFlakeIdGenerator2 = null;

   
    static {
        snowFlakeIdGenerator2 = new SnowFlakeIdGenerator2();
    }


    private SnowFlakeIdGenerator2() {

        //获取机器编码
        this.machineId = this.getMachineNum();
        //获取进程编码
        RuntimeMXBean runtimeMXBean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean();
        this.datacenterId = Long.valueOf(runtimeMXBean.getName().split("@")[0]).longValue();

        //避免编码超出最大值
        this.machineId = machineId & MACHINE_MAX;
        this.datacenterId = datacenterId & DATACENTER_MAX;

    }

    public static synchronized long nextId() {
        return snowFlakeIdGenerator2.getNextId();
    }

    public synchronized long getNextId() {
        //获取时间戳
        long timestamp = getCurrentTimeStamp();
        //如果时间戳小于上次时间戳则报错
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            try {
                throw new Exception("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //如果时间戳与上次时间戳相同
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 当前毫秒内，则+1，与sequenceMask确保sequence不会超出上限
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MAX;
            if (sequence == 0) {
                // 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        // ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
        long nextId = ((timestamp - START_TIME_STAMP) << TIME_STAMP_LEFT) | (datacenterId << DATACENTER_ID_LEFT) | (machineId << MACHINE_ID_LEFT) | sequence;
        return nextId;
    }

    /**
     * 再次获取时间戳直到获取的时间戳与现有的不同
     *
     * @param lastTimestamp
     * @return 下一个时间戳
     */
    private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
        long timestamp = this.getCurrentTimeStamp();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = this.getCurrentTimeStamp();
        }
        return timestamp;
    }

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

    /**
     * 获取机器编码
     *
     * @return
     */
    private long getMachineNum() {
        long machinePiece;
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        Enumeration e = null;
        try {
            e = NetworkInterface.getNetworkInterfaces();
        } catch (SocketException e1) {
            e1.printStackTrace();
        }
        while (e.hasMoreElements()) {
            NetworkInterface ni = e.nextElement();
            sb.append(ni.toString());
        }
        machinePiece = sb.toString().hashCode();
        return machinePiece;
    }

    /**
     * 生成机器编码(0-31) 方法2
     */
    private static Long getMachineId() {
        try {
            String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
            int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
            int sums = 0;
            for (int b : ints) {
                sums += b;
            }
            return (long) (sums % 32);
        } catch (UnknownHostException e) {
            // 如果获取失败，则使用随机数备用
            return RandomUtils.nextLong(0, 31);
        }
    }
    
    

    /**
     * 生成数据中心编码(0-31)
     */
    private static Long getDataCenterId() {
        int[] ints = StringUtils.toCodePoints(SystemUtils.getHostName());
        int sums = 0;
        for (int i : ints) {
            sums += i;
        }
        return (long) (sums % 32);
    }

    public static void main(String[] args) throws ClassNotFoundException, IllegalAccessException {
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            Long id = SnowFlakeIdGenerator2.nextId();
            System.out.println(id);
            Class cla = Class.forName(SnowFlakeIdGenerator2.class.getName());
            Field[] fields = cla.getDeclaredFields();
            for (Field field : fields) {
                field.setAccessible(true);

                if (field.getName().equals("machineId")) {
                    Object value = field.get(new SnowFlakeIdGenerator2());
                    System.out.println(field.getName() + " " + value);
                }
                if (field.getName().equals("datacenterId")) {
                    Object value = field.get(new SnowFlakeIdGenerator2());
                    System.out.println(field.getName() + " " + value);
                }
                if (field.getName().equals("lastTimestamp")) {
                    Object value = field.get(new SnowFlakeIdGenerator2());
                    System.out.println(field.getName() + " " + value);
                }
            }

        }
    }
}