由来
1、Twitter使用scala语言开源了一种分布式 id 生成算法——SnowFlake算法，被翻译成了雪花算法。
2、因为自然界中并不存在两片完全一样的雪花的，每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状、独一无二。雪花算法也表示生成的ID如雪花般独一无二。（有同学问为什么不是树叶，美团的叫树叶——Leaf）
组成
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 0000000000 - 000000000000
符号位 时间戳 机器码 序列号
1、1位，不用，二进制中的最高位是符号位，1表示负数，0表示正数，由于我们生成的雪花算法都是正整数，所以这里是0
2、41位，这里的时间戳是表示的是从起始时间算起，到生成id时间所经历的时间戳，也就是(当前时间戳-起始时间戳(固定)) 这里一共是41位，范围就是（0~ 2^41-1），这么大的毫秒数转化成时间就是大约69年
3、10位，这里的10位代表工作机器id，一共可以部署在（2^10=1024）台机器上面，10位又可以分为前面五位是数据中心id(0~31)，后面五位是机器id(0-31)
4、共12位，序列位，一共可用（0 ~ 2^12-1）共4096个数字
JAVA代码
public class LocalUUID {
private static LocalUUID localUUID;
static {
localUUID = new LocalUUID();
}
//初始时间戳 (2022-10-01 00:00:00)
private static final long INIT_EPOCH = 1664553600000L;
// 时间位取&
private static final long TIME_BIT = 0b1111111111111111111111111111111111111111110000000000000000000000L;
// 记录最后使用的毫秒时间戳，主要用于判断是否同一毫秒，以及用于服务器时钟回拨判断
private long lastTimeMillis = -1L;
// dataCenterId占用的位数
private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;
// dataCenterId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
// dataCenterId
private long dataCenterId;
// workId占用的位数
private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;
// workId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
// workId
private long workerId;
// 最后12位，代表每毫秒内可产生最大序列号，即 2^12 - 1 = 4095
private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;
// 掩码（最低12位为1，高位都为0），主要用于与自增后的序列号进行位与，如果值为0，则代表自增后的序列号超过了4095
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111111
private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
// 同一毫秒内的最新序号，最大值可为 2^12 - 1 = 4095
private long sequence;
// workId位需要左移的位数 12
private static final long WORK_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
// dataCenterId位需要左移的位数 12+5
private static final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;
// 时间戳需要左移的位数 12+5+5
private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;
/**
* 无参构造
*/
public LocalUUID() {
this(1, 1);
}
/**
* 有参构造
*
* @param dataCenterId
* @param workerId
*/
public LocalUUID(long dataCenterId, long workerId) {
// 检查dataCenterId的合法值
if (dataCenterId < 0 || dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("dataCenterId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_DATA_CENTER_ID));
}
// 检查workId的合法值
if (workerId < 0 || workerId > MAX_WORKER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("workId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_WORKER_ID));
}
this.workerId = workerId;
this.dataCenterId = dataCenterId;
}
/**
* 获取唯一ID
*/
public static Long getUUID() {
return localUUID.nextId();
}
/**
* 通过雪花算法生成下一个id，注意这里使用synchronized同步
*/
public synchronized long nextId() {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
System.out.println(currentTimeMillis);
// 当前时间小于上一次生成id使用的时间，可能出现服务器时钟回拨问题
if (currentTimeMillis < lastTimeMillis) {
throw new RuntimeException(
String.format("可能出现服务器时钟回拨问题，请检查服务器时间。当前服务器时间戳：%d，上一次使用时间戳：%d", currentTimeMillis,
lastTimeMillis));
}
if (currentTimeMillis == lastTimeMillis) {
// 还是在同一毫秒内，则将序列号递增1，序列号最大值为4095
// 序列号的最大值是4095，使用掩码（最低12位为1，高位都为0）进行位与运行后如果值为0，则自增后的序列号超过了4095
// 那么就使用新的时间戳
sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
if (sequence == 0) {
currentTimeMillis = getNextMillis(lastTimeMillis);
}
} else { // 不在同一毫秒内，则序列号重新从0开始，序列号最大值为4095
sequence = 0;
}
// 记录最后一次使用的毫秒时间戳
lastTimeMillis = currentTimeMillis;
// 核心算法，将不同部分的数值移动到指定的位置，然后进行或运行
// <<：左移运算符, 1 << 2 即将二进制的 1 扩大 2^2 倍
// |：位或运算符, 是把某两个数中, 只要其中一个的某一位为1, 则结果的该位就为1
// 优先级：<< > |
return
// 时间戳部分
((currentTimeMillis - INIT_EPOCH) << TIMESTAMP_SHIFT)
// 数据中心部分
| (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT)
// 机器表示部分
| (workerId << WORK_ID_SHIFT)
// 序列号部分
| sequence;
}
/**
* 获取指定时间戳的接下来的时间戳，也可以说是下一毫秒
*
* @param lastTimeMillis 指定毫秒时间戳
* @return 时间戳
*/
private long getNextMillis(long lastTimeMillis) {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
while (currentTimeMillis <= lastTimeMillis) {
currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
}
return currentTimeMillis;
}
/**
* 获取随机字符串,length=13
*/
public static String getRandomStr() {
return Long.toString(getUUID(), Character.MAX_RADIX);
}
/**
* 从ID中获取时间
*
* @param id 由此类生成的ID
* @return
*/
public static Date getTimeBySnowFlakeId(long id) {
return new Date(((TIME_BIT & id) >> 22) + INIT_EPOCH);
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