snowflake做主键 自增_Twitter的雪花算法（snowflake）自增ID
前言
这个问题源自于，我想找一个分布式下的ID生成器。
这个最简单的方案是，数据库自增ID。为啥不用咧？有这么几点原因，一是，会依赖于数据库的具体实现，比如，mysql有自增，oracle没有，得用序列，mongo似乎也没有他自己有个什么ID，sqlserver貌似有自增等等，有些不稳定因素，因为ID生成是业务的核心基础。当然，还有就是性能，自增ID是连续的，它就依赖于数据库自身的锁，所以数据库就有瓶颈。当然了，多台数据库加某种间隔也是可用的，但是，运维维护会很复杂，因为它不是内聚的解决方案。而且，很难提前获得下一个ID。
后来，我用过一段时间在数据库表里进行记录来进行自增。这个的优势是，我可以提前获得下一个ID，而且，某个进程里可以一次获取一批，减少锁的依赖，虽然进程间的不重复依然是基于数据库事务隔离的，但是，依赖小了，瓶颈小了。这个方案其实挺好的，我依然也会继续用，主要是，它可以生成数字字母混合的编剧号，而且基本可控。但是，我数据库主键为了效率和空间成本，基本会选用long，基本顺序生成就可以了，所以，使用这种带持久化的方案，会显得很重。起项目的时候，也是，需要先建立对应的表，然后再把代码或者jar包引进去，然后再用，比较重。最好就是能够直接生成，没有那么多依赖。
然后，我从我上司那里听到了twitter的这个算法。其实，我上司有个实现，我这个就是基于他的改的，但是，他的有两个值是配置的，我还是嫌麻烦，于是就动手把那两个值变成了从机器与进程获取，就有了这个版本。
思路
说实话，我也就听了这么个算法的名字，没正经看过原算法，但是，我上司说他代码是网上抄的，所以，这个算法名字我还是不敢丢，下面我们说说整体的思路。
整个ID的构成大概分为这么几个部分，时间戳差值，机器编码，进程编码，序列号。java的long是64位的从左向右依次介绍是：时间戳差值，在我们这里占了42位；机器编码5位；进程编码5位；序列号12位。所有的拼接用位运算拼接起来，于是就基本做到了每个进程中不会重复了。
代码
package nature.framework.core.common;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.RuntimeMXBean;
import java.net.NetworkInterface;
import java.net.SocketException;
import java.util.Enumeration;
/**
* 主键生成器
*
* @author nature
* @create 2017-12-22 10:58
*/
public class KeyWorker {
private final static long twepoch = 12888349746579L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 毫秒内自增位数
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
//sequence掩码，确保sequnce不会超出上限
private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
//上次时间戳
private static long lastTimestamp = -1L;
//序列
private long sequence = 0L;
//服务器ID
private long workerId = 1L;
private static long workerMask= -1L ^ (-1L << workerIdBits);
//进程编码
private long processId = 1L;
private static long processMask=-1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private static KeyWorker keyWorker = null;
static{
keyWorker=new KeyWorker();
}
public static synchronized long nextId(){
return keyWorker.getNextId();
}
private KeyWorker() {
//获取机器编码
this.workerId=this.getMachineNum();
//获取进程编码
RuntimeMXBean runtimeMXBean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean();
this.processId=Long.valueOf(runtimeMXBean.getName().split("@")[0]).longValue();
//避免编码超出最大值
this.workerId=workerId & workerMask;
this.processId=processId & processMask;
}
public synchronized long getNextId() {
//获取时间戳
long timestamp = timeGen();
//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) & sequenceMask;
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 - twepoch) << timestampLeftShift) | (processId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | 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.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
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;
}
}
代码解读
整体设计
为了最大程度的减少配置，方便实用，这个模块，我设计成了单例模式。之所以没有直接使用static方法，还是希望可以控制整个模块的生命周期，但是，模块的初始化，我使用了static块，因为它没有任何依赖。
有个static的nextId方法，可以直接获得下一个ID，这个方法是线程安全的。同时这个模块的使用就是这么简单粗暴，也不用配置bean。
ID生成逻辑
我们先看最后一步：long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (processId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
这句话什么意思呢？
timestamp - twepoch：时间戳减去一个时间戳，获得一个差值。
((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)：timestampLeftShift是22，这个操作是将这个差值向左移22位，左移空出来的会自动补0，我们就有了22位的空间了。
后面可以看到三个|符号，与操作会把1都加进来，而我们后面的数也都在各自的位上才有1，那么|操作就把这些数合进来了。
(processId << datacenterIdShift)：进程编码左移datacenterIdShift，这个是17位，而processId最多是5位，于是刚好填满空位
(workerId << workerIdShift)：与进程编码类似，机器编码也是5位，左移12位
sequence最大12位。
如何确保不超出位数限制
前面的逻辑中，我们说了很多不超出位数限制啥的内容，那么，具体是怎么做到的呢？我们拿workerId举个例子：
this.workerId=workerId & workerMask;
这是我们确保workerId不超过5位的语句，什么意思呢？不经常操作位运算真看不懂。我们先看看workerMask是啥。
private static long workerMask= -1L ^ (-1L << workerIdBits);
。。。什么意思呀？它先执行的是-1L << workerIdBits，workerIdBits是5。这又是什么意思呢？注意，这是位运算，long用的是补码，-1L，就是64个1，这里使用-1是为了格式化所有位数，<
最后的异常
这里，时间戳，保证了不通毫秒不同，然后机器编码进程编码保证了不同进程不通，再然后，序列，在统一毫秒内，如果获取第二个ID，则序列号+1，到下一毫秒后重置。至此，唯一性ok。但是，还有问题，序列号用完了怎么办？代码里的解决方案是，等到下一毫秒。
补充
其实，这个方案中，机器码和进程编码是可能相同的，只是概率比较小，我们就凑合着用吧。如果有更好地获取这两位的方式，欢迎沟通。