Java实现雪花算法的原理和实战教程

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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：

1. 第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
2. 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
3. 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。
4. 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。
5. 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id
	private long workerIdBits = 5L;
	//5位的机房id
	private 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0
		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;
		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id
	public 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4096
		if (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ID
			if (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：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。

（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。

到此这篇关于Java实现雪花算法的原理和实战教程的文章就介绍到这了,更多相关Java实现雪花算法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！