全局唯一id生成之雪花算法
雪花算法（Twitter_Snowflake）我们知道，分布式全局唯一id的生成，一般是以下几种：基于雪花算法生成基于数据库基于redis基于zookeeper本文说下雪花算法，后面附源码以及测试代码。如下图：如上图：雪花算法生成的id，总共64位第一位作为保留位，默认0中间41位用来存放时间戳，是当前时间与初始时间的差值，(1L << 41) / (100...
雪花算法（Twitter_Snowflake）
我们知道，分布式全局唯一id的生成，一般是以下几种：
基于雪花算法生成
基于数据库
基于redis
基于zookeeper
本文说下雪花算法，后面附源码以及测试代码。
如下图：
如上图：雪花算法生成的id，总共64位
第一位作为保留位，默认0
中间41位用来存放时间戳，是当前时间与初始时间的差值，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
后10位是机器id，可满足同时(1L << 10) = 1024个机器同时生成id
最后12位作为随机序列，每个机器，每毫秒可生成(1L << 12) = 4096个不同的值
改进：
其实雪花算法就是把id按位打散，然后再分成上面这几块，用位来表示状态，这其实就是一种思想。
所以咱们实际在用的时候，也不必非得按照上面这种分割，只需保证总位数在64位即可
如果你的业务不需要69年这么长，或者需要更长时间
用42位存储时间戳，(1L << 42) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 139年
用41位存储时间戳，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年
用40位存储时间戳，(1L << 40) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 34年
用39位存储时间戳，(1L << 39) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 17年
用38位存储时间戳，(1L << 38) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 8年
用37位存储时间戳，(1L << 37) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 4年
如果你的机器没有那么1024个这么多，或者比1024还多
用7位存储机器id，(1L << 7) = 128
用8位存储机器id，(1L << 8) = 256
用9位存储机器id，(1L << 9) = 512
用10位存储机器id，(1L << 10) = 1024
用11位存储机器id，(1L << 11) = 2048
用12位存储机器id，(1L << 12) = 4096
用13位存储机器id，(1L << 13) = 8192
如果你的业务，每个机器，每毫秒最多也不会4096个id要生成，或者比这个还多
用8位存储随机序列，(1L << 8) = 256
用9位存储随机序列，(1L << 9) = 512
用10位存储随机序列，(1L << 10) = 1024
用11位存储随机序列，(1L << 11) = 2048
用12位存储随机序列，(1L << 12) = 4096
用13位存储随机序列，(1L << 13) = 8192
用14位存储随机序列，(1L << 14) = 16384
用15位存储随机序列，(1L << 15) = 32768
注意，随机序列建议不要太大，一般业务，每毫秒要是能产生这么多id，建议在机器id上增加位
如果你的业务量很小，比如一般情况下每毫秒生成不到1个id，此时可以将随机序列设置成随机开始自增
比如从0到48随机开始自增，算是一种优化建议
如果你有多个业务，也可以拿出来几位来表示业务，比如用最后4位，支持16种业务的区分
如果你的业务特别复杂，可以考虑128位存储，不过这样的话，也可以考虑使用uuid了，但uuid无序，这个有序
如果你的业务很简单，甚至可以考虑32位存储，时间戳改成秒为单位…
总结：
合理的根据自己的实际情况去设计各个唯一条件的组合，雪花算法只是提供了一种相对合理的方式。
雪花算法这种用位来表示状态的，我们还可以用在其他方面，比如数据库存储，可以用更小的空间去表示不同的状态位
包括各种底层的比如序列化，也是有用到拆解位，充分利用存储
源码：
package com.zs.common;
/**
* Twitter_Snowflake<br>
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
* 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
* 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
* SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*/
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/**
* 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 SnowflakeIdWorker(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) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
}
/**
* 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();
}
//==============================Test=============================================
/**
* 测试
*/
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 3);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
}
---------------------
作者：zhangSir134
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/java_zhangshuai/article/details/86668974
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