雪花算法原理（SnowFlake）与Java实现

 

• Twitter的分布式雪花算法SnowFlake，经测试snowflake每秒能够产生26万个自增可排序的ID，twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成。

• SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，为一个Long型(转换成字符串后长度最多19)。分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和lworkerld作区分）并且效率较高。

• 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，生成ID的基本要求。

• .在分布式的环境下必须全局且唯一。

•     一般都需要单调递增,因为一般唯一ID都会存到数据库,而Innodb的特性就是将内容存储在主键索引树上:的叶子节点,而且是从左往右,递增的,所以考虑到数据库性能,一般生成的id也最好是单调递增。为了防i止HID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。

•   可能还会需要无规则,因为如果使用唯一ID作为订单号这种,为了不然别人知道一天的订单量是多少,就需要这个规则。

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。

SnowFlake可以保证：

• 所有生成的id按时间趋势递增
• 整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterld和lworkerld来做区分)
   

**
 * 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) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

优点:

毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点;

依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成
在单机上是递增的，但是由于设计到分布式环境，每台机器上的时钟不可能霍全同步，有时候会出现不是全局递增的情况(此缺点可以认为无所谓，一般分布式ID只要求趋势递增，并不会严格要求递增，90%的需求都只要求趋势递增)