原理
Snowflake 雪花算法，由Twitter提出并开源，可在分布式环境下用于生成唯一ID的算法。该算法生成的是一个64位的ID，故在Java下正好可以通过8字节的long类型存放。所生成的ID结构如下所示
- 符号位
最高位是符号位，为保证生成的ID是正数，故不使用，其值恒为0
- 时间戳
用来记录时间戳的毫秒数。一般地，我们会选用系统上线的时间作为时间戳的相对起点，而不使用JDK默认的时间戳起点(1970-01-01 00:00:00)。41位长度的时间戳可以保证使用69年。对于一般的项目而言，这个时间长度绝对是够用了
- 数据中心ID、机器ID
数据中心(机房)ID、机器ID一共10位，用于标识工作的计算机，在这里数据中心ID、机器ID各占5位。实际上，数据中心ID的位数、机器ID位数可根据实际情况进行调整，没有必要一定按1:1的比例分配来这10位
- 序列号
最低的12位为序列号，可用于标识、区分同一个计算机在相同毫秒时间内的生产的ID
综上所述，Snowflake 雪花算法生成的ID不是随机的，而是按时间顺序升序排列的；且可以保证在分布式高并发环境下生成的ID不会发生重复
Java实现
这里使用Java来实现一个基于 Snowflake 雪花算法的ID生成器
/**
* Snowflake 基于雪花算法的ID生成器
*/
public class SnowflakeIdGenerator {
/**
* ID中41位时间戳的起点 (2020-01-01 00:00:00.00)
* @apiNote 一般地，选用系统上线的时间
*/
private final long startPoint = 1577808000000L;
/**
* 序列号位数
*/
private final long sequenceBits = 12L;
/**
* 机器ID位数
*/
private final long workerIdBits = 5L;
/**
* 数据中心ID位数
*/
private final long dataCenterIdBits = 5L;
/**
* 序列号最大值, 4095
* @apiNote 4095 = 0xFFF,其相当于是序列号掩码
*/
private final long sequenceMask = -1L^(-1L<<sequenceBits);
/**
* 机器ID最大值, 31
*/
private final long maxWorkerId = -1L^(-1L<<workerIdBits);
/**
* 数据中心ID最大值, 31
*/
private final long maxDataCenterId = -1L^(-1L<<dataCenterIdBits);
/**
* 机器ID左移位数, 12
*/
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/**
* 数据中心ID左移位数, 12+5
*/
private final long dataCenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/**
* 时间戳左移位数, 12+5+5
*/
private final long timeStampShift = sequenceBits + workerIdBits + dataCenterIdBits;
/**
* 数据中心ID, Value Range: [0,31]
*/
private long dataCenterId;
/**
* 机器ID, Value Range: [0,31]
*/
private long workerId;
/**
* 相同毫秒内的序列号, Value Range: [0,4095]
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上一个生成ID的时间戳
*/
private long lastTimeStamp = -1L;
/**
* 构造器
* @param dataCenterId 数据中心ID
* @param workerId 机器中心ID
*/
public SnowflakeIdGenerator(Long dataCenterId, Long workerId) {
if(dataCenterId==null || dataCenterId<0 || dataCenterId>maxDataCenterId
|| workerId==null || workerId<0 || workerId>maxWorkerId) {
throw new IllegalArgumentException("输入参数错误");
}
this.dataCenterId = dataCenterId;
this.workerId = workerId;
}
/**
* 获取ID
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currentTimeStamp = System.currentTimeMillis();
//当前时间小于上一次生成ID的时间戳，系统时钟被回拨
if( currentTimeStamp < lastTimeStamp ) {
throw new RuntimeException("系统时钟被回拨");
}
// 当前时间等于上一次生成ID的时间戳,则通过序列号来区分
if( currentTimeStamp == lastTimeStamp ) {
// 通过序列号掩码实现只取 (sequence+1) 的低12位结果，其余位全部清零
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if(sequence == 0) { // 该时间戳下的序列号已经溢出
// 阻塞等待下一个毫秒,并获取新的时间戳
currentTimeStamp = getNextMs(lastTimeStamp);
}
} else { // 当前时间大于上一次生成ID的时间戳,重置序列号
sequence = 0;
}
// 更新上次时间戳信息
lastTimeStamp = currentTimeStamp;
// 生成此次ID
long nextId = ((currentTimeStamp-startPoint) << timeStampShift)
| (dataCenterId << dataCenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift)
| sequence;
return nextId;
}
/**
* 阻塞等待,直到获取新的时间戳(下一个毫秒)
* @param lastTimeStamp
* @return
*/
private long getNextMs(long lastTimeStamp) {
long timeStamp = System.currentTimeMillis();
while(timeStamp<=lastTimeStamp) {
timeStamp = System.currentTimeMillis();
}
return timeStamp;
}
}
上述代码比较简单，这里对其中涉及到的位运算部分作解释说明
1. 计算X位Bit能表示的最大值
计算X位Bit能表示的最大值，最简单的是 Math.pow(2,X)-1，不过还可以通过位运算来提高速度，即 -1^(-1<
Note:
在计算机的二进制下 -1 使用全1进行表示
2. 判定某个值是否大于X位Bit所能表示的最大值
判定一个数num是否大于X位Bit所能表示的最大值maxNum，可以直接用关系运算符进行比较。但是由于maxNum的低X位均为1，故我们还可以将其看作是一个掩码，用于将num中除低X位外的其余位全部清零。在num从1逐渐递增的过程中，当 num&maxNum 的结果恰好为0时，则表明num已经开始大于maxNum。这里以X等于3为例作图解说明
