雪花算法

约定不等于承诺〃 2022-02-15 02:15 269阅读 0赞

## 雪花算法 ##

`雪花算法`的原始版本是scala版，用于生成分布式ID（纯数字，时间顺序）,订单编号等。

结构：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNDA0Mzk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

算法描述：

最高位是符号位，始终为0，不可用。  
41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。  
10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。  
12位的计数序列号，序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。

## 雪花算法的实现 ##

SnowFlake.java

/** * twitter的snowflake算法 -- java实现 * * @author rock * @date 2016/11/26 */
    public class SnowFlake { 
    
        /** 开始时间截 (2015-01-01) */
        private final long twepoch = 1420041600000L;
    
        /** 机器id所占的位数 */
        private final long workerIdBits = 5L;
    
        /** 数据标识id所占的位数 */
        private final long datacenterIdBits = 5L;
    
        /** 支持的最大机器id，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 maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    
        /** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
        private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    
        /** 序列在id中占的位数 */
        private final long sequenceBits = 12L;
    
        /** 机器ID向左移12位 */
        private final long workerIdShift = sequenceBits;
    
        /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
        private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    
        /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
        private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
        /** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
        private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
        /** 工作机器ID(0~31) */
        private long workerId;
    
        /** 数据中心ID(0~31) */
        private long datacenterId;
    
        /** 毫秒内序列(0~4095) */
        private long sequence = 0L;
    
        /** 上次生成ID的时间截 */
        private long lastTimestamp = -1L;
    
        //==============================Constructors=====================================
        /** * 构造函数 * @param workerId 工作ID (0~31) * @param datacenterId 数据中心ID (0~31) */
        public SnowFlake(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;
        }
    
        // ==============================Methods==========================================
        /** * 获得下一个ID (该方法是线程安全的) * @return SnowflakeId */
        public synchronized long nextId() { 
            long timestamp = timeGen();
    
            //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 (timestamp < lastTimestamp) { 
                throw new RuntimeException(
                        String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
            }
    
            //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
            if (lastTimestamp == timestamp) { 
                sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
                //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
                    timestamp = tilNextMillis(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 = timestamp;
    
            //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
            return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)  //时间戳部分
                    | (datacenterId << datacenterIdShift) //数据中心部分
                    | (workerId << workerIdShift) //机器标识部分
                    | sequence; //序列号部分
        }
    
        /** * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳 * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */
        protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) { 
            long timestamp = timeGen();
            while (timestamp <= lastTimestamp) { 
                timestamp = timeGen();
            }
            return timestamp;
        }
    
        /** * 返回以毫秒为单位的当前时间 * @return 当前时间(毫秒) */
        protected long timeGen() { 
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
        /* * 测试 */
        public static void main(String[] args) { 
            SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0,0);
            int i=0;
            while (i<=10){ 
                i++;
                System.out.println(snowFlake.nextId());
            }
        }
    
    }

输出结果：

570293772718440448
    570293772718440449
    570293772718440450
    570293772718440451
    570293772718440452
    570293772718440453
    570293772722634752
    570293772722634753
    570293772722634754
    570293772722634755
    570293772722634756

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