<center>雪花算法</center>

雪花算法是什么

SnowFlake是Twitter公司采用的一种算法，目的是在分布式系统中产生全局唯一且趋势递增的ID。

雪花算法概要

雪花算法能够保证

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）

生成的ID格式

<center></center>

ID组成部分

每个ID是一个长度为64bit的数字

1.二进制正负数表示

第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。

2.时间戳

时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间

3.工作机器ID

工作机器id 占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，做多可以容纳1024个节点。

4.序列号

序列号 占用12bit，每个节点每毫秒0开始不断累加，最多可以累加到4095，一共可以产生4096个ID。

一毫秒能够生成的ID

SnowFlake算法在同一毫秒内最多可以生成多少个全局唯一ID呢：： 同一毫秒的ID数量 = 1024 X 4096 = 4194304

算法实现

public class IdWorker{
    /**长度5位的工作id
     */
    private long workerId;
    /**
     * 长度5位的数据id
     */
    private long datacenterId;
    /**
     * 长度12位的序列号
     */
    private long sequence;

    /**
     * id生成器构造方法，初始化 工作id、数据id、序列号 长度共12位
     * @param workerId 工作id
     * @param datacenterId 数据id
     * @param sequence 序列号
     */
    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
        // sanity check for workerId
        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));
        }
        System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    /**
     * 初始时间戳
     */
    private long twepoch = 1288834974657L;
    /**
     * 工作id长度为5位
     */
    private long workerIdBits = 5L;
    /**
     * 数据id长度为5位
     */
    private long datacenterIdBits = 5L;
    /**
     * 工作id最大值
     */
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    /**
     * 数据id最大值
     */
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    /**
     * 序列号长度
     */
    private long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    /**
     * 序列号最大值
     */
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //工作id需要左移的位数，12位
    /**
     * 工作id需要左移的位数，12位
     * 即排在其前的 序列号长度sequenceBits
     */
    private long workerIdShift = sequenceBits;
    //数据id需要左移位数 12+5=17位
    /**
     * 数据id需要左移位数 12+5=17位
     * 即排在其前的 序列号长度sequenceBits + 工作id长度workerIdBits
     */
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    /**
     * 时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
     * 即排在其前的 序列号长度sequenceBits + 工作id长度workerIdBits + 数据id长度datacenterIdBits
     */
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    /**
     * 上次时间戳，初始值为负数
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId(){
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 下一个ID的生成算法
     * @return 生成的id
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        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));
        }

        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
         * 返回结果：
         * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
         * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
         * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
         * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
         * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
         */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    /**
     * 获取时间戳，并与上次时间戳比较
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 获取系统时间戳
     * @return
     */
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * IdWorker生成测试
     */
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }
}