雪花算法的原理

目录

前提

原理

代码

深度解析

4096

​ 69

1024

 总结

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前提

需要对位运算符有所了解，运算符之位运算符

原理

1，如图所示，整个id的生成，是有三部分组合在一起的

2，第一部分是时间，站位41bit；第二部分是工作机器id，站位10bit；第三部分是序列号，站位12bit。

3，第一部分时间的生成规则是：当前时间戳【System.currentTimeMillis()】，减去初始时间【private long twepoch = 1628850054648L;】，会得到一个时间差，第一位存放的就是这个时间差。

4，第二部分工作机器id规则：有数据中心（5bit）+机器节点（5bit）组合在一起。可以满足多钟场景使用。

5，第三部分序列号规则：一个由0不断自增的整数。当处于高并发的情况下，每毫秒都需要生成大量的id时，只靠时间差来保证唯一性，已经不能满足需求了。序列号，不断自增，由序列表+时间差就能保证唯一性了。

6，核心：把如上三部分，根据前后顺序，拼接在一起，唯一id就出来了。拼接主要是利用位运算符，来实现的。

代码

/**
 * 生成id
 * 每毫秒可产生4096不同id
 * 最多可以使用69.73年
 * 
 * @author frank—fu
 *
 */
public class IdGen {
	//机器节点
	private long workerId;
	//数据中心
	private long datacenterId;
	//序列号（自增）
	private long sequence = 0L;
	//初始时间（Thu, 04 Nov 2010 01:42:54 GMT）
	//主要是用来计算时间差（当前时间-twepoch）
	//这个时间最好是系统第一次上线时间,这样可以使用大概69.73年
	private long twepoch = 1628850054648L;
	//机器节点ID长度
	private long workerIdBits = 5L; 
	//数据中心ID长度
	private long datacenterIdBits = 5L;
	//最大支持机器节点数0~31，一共32个
	private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
	//最大支持数据中心节点数0~31，一共32个
	private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); 
	//序列号长度
	private long sequenceBits = 12L;
	//机器节点需要左移位数（sequenceBits = 12）
	private long workerIdShift = sequenceBits;
	//数据中心节点需要左移位数（sequenceBits + workerIdBits = 17）
	private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
	//时间毫秒数需要左移位数（sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits = 22）
	private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
	//sequence的最大值4095，如果为4095，则sequence=0
	private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
	//上次获取id的时间，默认为-1
	private long lastTimestamp = -1L;

	private static class IdGenHolder {
		private static final IdGen instance = new IdGen();
	}

	public static IdGen getInStance() {
		return IdGenHolder.instance;
	}

	public IdGen() {
		this(0L, 0L);
	}

	public IdGen(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;
	}

	public synchronized long nextId() {
		//获取当前毫秒数
		long timestamp = timeGen(); 
		//如果服务器时间有问题(时钟后退) 报错。
		if (timestamp < lastTimestamp) {
			throw new RuntimeException(String.format(
					"Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
		}
		//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12bit，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4095，当为4096时，与sequenceMask相与，sequence就等于0
			if (sequence == 0) {
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); //自旋等待到下一毫秒
			}
		} 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
			sequence = 0L;
		}
		//保存本次生成id的时间
		lastTimestamp = timestamp;
		//核心计算
		//1,(timestamp - twepoch) << timestampLeftShift （当前时间减去初始时间）的值左移22位
		//2,datacenterId << datacenterIdShift 数据中心左移17位
		//3,workerId << workerIdShift 机器节点左移12位
		//利用|的特性，把数据拼接起来
		return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
				| (workerId << workerIdShift) | sequence;
	}

	protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
		long timestamp = timeGen();
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = timeGen();
		}
		return timestamp;
	}

	protected long timeGen() {
		return System.currentTimeMillis();
	}

}

深度解析

1，为什么1毫秒最多可以产生4096个id？

2，为什么最好只能使用69年？

3，为什么最多支持1024个机器节点？

4096

序列号是12bit组成：1111 1111 1111 转成二进制 4095

 69

整个函数return的是long【public synchronized long nextId()】；long 占64bit，64-1（占位符）-10（机器）-12（序列号）= 41 bit；也就是说时间差最多只能占41bit

转成十进制，也就是2199023255551，时间差最大的值就是2199023255551毫秒。69年=2,175,984,000,000毫秒

1024

机器占10bit（数据中心（5bit）+机器节点（5bit）），1111111111 转成十进制是1023，加上0，就是1024

 总结

1，1毫秒最多产生4096个不同的id

2，最多可使用69年

3，最多可以支持1024个机器