雪花算法
<h1><center>雪花算法</center></h1>
<h2>雪花算法是什么</h2>
<p>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。</p>
<h2>雪花算法概要</h2>
<h3>雪花算法能够保证</h3>
<p>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）</p>
<h3>生成的ID格式</h3>
<center></center>
<h3>ID组成部分</h3>
<p>每个ID是一个长度为64bit的数字</p>
<h4>1.二进制正负数表示</h4>
<p>第一位 占用1bit，其值始终是0，没有实际作用。</p>
<h4>2.时间戳</h4>
<p>时间戳 占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间</p>
<h4>3.工作机器ID</h4>
<p>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。</p>
<h4>4.序列号</h4>
<p>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。</p>
<h3>一毫秒能够生成的ID</h3>
<p>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</p>
<h2>算法实现</h2>
<pre><code class="language-java">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());
}
}
}</code></pre>