雪花算法的原理和实现Java

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。

这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。
第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。
第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，为啥呢？

因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

②41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。

41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。

③10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。

但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。

④12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。

这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的，比如机房 id = 17，机器 id = 12。

接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。

接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id。

最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。

最终一个 64 个 bit 的 id 就出来了，类似于：

这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。

下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。

总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 id。

SnowFlake 算法的实现代码如下：


public class IdWorker {//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。//机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个private long workerId;//机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个private long datacenterId;//代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个private long sequence;//设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年private long twepoch = 1585644268888L;//5位的机器idprivate long workerIdBits = 5L;//5位的机房idprivate long datacenterIdBits = 5L;//每毫秒内产生的id数 2 的 12次方private long sequenceBits = 12L;// 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);// 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);private long workerIdShift = sequenceBits;private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);//记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒private long lastTimestamp = -1L;public long getWorkerId(){return workerId;}public long getDatacenterId() {return datacenterId;}public long getTimestamp() {return System.currentTimeMillis();}public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {// 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0if (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;this.sequence = sequence;}// 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的idpublic synchronized long nextId() {// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒long timestamp = timeGen();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));}// 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id// 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096if (lastTimestamp == timestamp) {// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，//这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;//当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生IDif (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {sequence = 0;}// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒lastTimestamp = timestamp;// 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id// 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit// 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |(datacenterId << datacenterIdShift) |(workerId << workerIdShift) | sequence;}/*** 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID* @param lastTimestamp* @return*/private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = timeGen();}return timestamp;}//获取当前时间戳private long timeGen(){return System.currentTimeMillis();}/***  main 测试类* @param args*/public static void main(String[] args) {System.out.println(1&4596);System.out.println(2&4596);System.out.println(6&4596);System.out.println(6&4596);System.out.println(6&4596);System.out.println(6&4596);
//		IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
//		for (int i = 0; i < 22; i++) {
//			System.out.println(worker.nextId());
//		}}
}

SnowFlake算法的优点：

（1）高性能高可用：不依赖第三方库或者中间件，完全在内存中生成，可用性强。

（2）容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。

（3）ID自增：存入数据库中，索引效率高。

SnowFlake算法的缺点：

依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。

实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将10bit的机器id优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。

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