雪花算法(snowflake)

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID，几乎可以保证全球唯一！

long类型的64位可以分为五个部分

• 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：表示的是数据中心 id，如10001

• 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，如11001

• 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个数据中心某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，如0000 0000 0000

① 1 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

② 41 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。

③ 10 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 代表数据中心 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个数据中心（32 个数据中心），每个数据中心里可以代表 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。

④ 12 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数据中心和机器的，比如数据中心 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 设置上这个数据中心 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id。

最后再判断一下，当前这台数据中心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

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

雪花算法工具类

导入依赖

 <!--Apache 开源工具包-->
 <dependency>
     <groupId>org.apache.commons</groupId>
     <artifactId>commons-lang3</artifactId>
     <version>3.8.1</version>
 </dependency>

工具类

 package com.lixianhe.utils;
 ​
 import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
 import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
 import org.apache.commons.lang3.SystemUtils;
 ​
 import java.net.Inet4Address;
 import java.net.UnknownHostException;
 ​
 /**
  * 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。
  */
 @SuppressWarnings("all")
 public class SnowflakeIdWorker {
 ​
     // ==============================Fields===========================================
     /**
      * 开始时间截 (2015-01-01)
      */
     private final long twepoch = 1489111610226L;
 ​
     /**
      * 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;
 ​
     private static SnowflakeIdWorker idWorker;
 ​
     static {
         idWorker = new SnowflakeIdWorker(getWorkId(), getDataCenterId());
     }
 ​
     //==============================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("workerId can''t be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
         }
         if (dataCenterId > maxDataCenterId || dataCenterId < 0) {
             throw new IllegalArgumentException(String.format("dataCenterId 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();
     }
 ​
     private static Long getWorkId() {
         try {
             String hostAddress = Inet4Address.getLocalHost().getHostAddress();
             int[] ints = StringUtils.toCodePoints(hostAddress);
             int sums = 0;
             for (int b : ints) {
                 sums += b;
             }
             return (long) (sums % 32);
         } catch (UnknownHostException e) {
             // 如果获取失败，则使用随机数备用
             return RandomUtils.nextLong(0, 31);
         }
     }
 ​
     private static Long getDataCenterId() {
         int[] ints = StringUtils.toCodePoints(SystemUtils.getHostName());
         int sums = 0;
         for (int i : ints) {
             sums += i;
         }
         return (long) (sums % 32);
     }
 ​
 ​
     /**
      * 静态工具类
      *
      * @return 唯一ID
      */
     public static Long generateId() {
         return idWorker.nextId();
     }
 }

测试

 Long id = SnowflakeIdWorker.generateId();

数据库主键生成的方法