• SnowFlake 算法的實(shí)現(xiàn)代碼如下：
• SnowFlake算法的優(yōu)點(diǎn)：
• SnowFlake算法的缺點(diǎn)：

SnowFlake 算法，是 Twitter 開(kāi)源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一個(gè) 64 bit 的 long 型的數(shù)字作為全局唯一 id。在分布式系統(tǒng)中的應(yīng)用十分廣泛，且ID 引入了時(shí)間戳，基本上保持自增的，后面的代碼中有詳細(xì)的注解。

這 64 個(gè) bit 中，其中 1 個(gè) bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作為毫秒數(shù)，用 10 bit 作為工作機(jī)器 id，12 bit 作為序列號(hào)。

給大家舉個(gè)例子吧，比如下面那個(gè) 64 bit 的 long 型數(shù)字：

• 第一個(gè)部分，是 1 個(gè) bit：0，這個(gè)是無(wú)意義的。
• 第二個(gè)部分是 41 個(gè) bit：表示的是時(shí)間戳。
• 第三個(gè)部分是 5 個(gè) bit：表示的是機(jī)房 id，10001。
• 第四個(gè)部分是 5 個(gè) bit：表示的是機(jī)器 id，1 1001。
• 第五個(gè)部分是 12 個(gè) bit：表示的序號(hào)，就是某個(gè)機(jī)房某臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi)同時(shí)生成的 id 的序號(hào)，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，為啥呢？

因?yàn)槎M(jìn)制里第一個(gè) bit 為如果是 1，那么都是負(fù)數(shù)，但是我們生成的 id 都是正數(shù)，所以第一個(gè) bit 統(tǒng)一都是 0。

②41 bit：表示的是時(shí)間戳，單位是毫秒。

41 bit 可以表示的數(shù)字多達(dá) 2^41 - 1，也就是可以標(biāo)識(shí) 2 ^ 41 - 1 個(gè)毫秒值，換算成年就是表示 69 年的時(shí)間。

③10 bit：記錄工作機(jī)器 id，代表的是這個(gè)服務(wù)最多可以部署在 2^10 臺(tái)機(jī)器上，也就是 1024 臺(tái)機(jī)器。

但是 10 bit 里 5 個(gè) bit 代表機(jī)房 id，5 個(gè) bit 代表機(jī)器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 個(gè)機(jī)房（32 個(gè)機(jī)房），每個(gè)機(jī)房里可以代表 2 ^ 5 個(gè)機(jī)器（32 臺(tái)機(jī)器），也可以根據(jù)自己公司的實(shí)際情況確定。

④12 bit：這個(gè)是用來(lái)記錄同一個(gè)毫秒內(nèi)產(chǎn)生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整數(shù)是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是說(shuō)可以用這個(gè) 12 bit 代表的數(shù)字來(lái)區(qū)分同一個(gè)毫秒內(nèi)的 4096 個(gè)不同的 id。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，你的某個(gè)服務(wù)假設(shè)要生成一個(gè)全局唯一 id，那么就可以發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求給部署了 SnowFlake 算法的系統(tǒng)，由這個(gè) SnowFlake 算法系統(tǒng)來(lái)生成唯一 id。

這個(gè) SnowFlake 算法系統(tǒng)首先肯定是知道自己所在的機(jī)房和機(jī)器的，比如機(jī)房 id = 17，機(jī)器 id = 12。

接著 SnowFlake 算法系統(tǒng)接收到這個(gè)請(qǐng)求之后，首先就會(huì)用二進(jìn)制位運(yùn)算的方式生成一個(gè) 64 bit 的 long 型 id，64 個(gè) bit 中的第一個(gè) bit 是無(wú)意義的。

接著 41 個(gè) bit，就可以用當(dāng)前時(shí)間戳（單位到毫秒），然后接著 5 個(gè) bit 設(shè)置上這個(gè)機(jī)房 id，還有 5 個(gè) bit 設(shè)置上機(jī)器 id。

最后再判斷一下，當(dāng)前這臺(tái)機(jī)房的這臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi)，這是第幾個(gè)請(qǐng)求，給這次生成 id 的請(qǐng)求累加一個(gè)序號(hào)，作為最后的 12 個(gè) bit。

最終一個(gè) 64 個(gè) bit 的 id 就出來(lái)了，類(lèi)似于：

這個(gè)算法可以保證說(shuō)，一個(gè)機(jī)房的一臺(tái)機(jī)器上，在同一毫秒內(nèi)，生成了一個(gè)唯一的 id。可能一個(gè)毫秒內(nèi)會(huì)生成多個(gè) id，但是有最后 12 個(gè) bit 的序號(hào)來(lái)區(qū)分開(kāi)來(lái)。

下面我們簡(jiǎn)單看看這個(gè) SnowFlake 算法的一個(gè)代碼實(shí)現(xiàn)，這就是個(gè)示例，大家如果理解了這個(gè)意思之后，以后可以自己嘗試改造這個(gè)算法。

總之就是用一個(gè) 64 bit 的數(shù)字中各個(gè) bit 位來(lái)設(shè)置不同的標(biāo)志位，區(qū)分每一個(gè) id。

SnowFlake 算法的實(shí)現(xiàn)代碼如下：

public?class?IdWorker?{

?//因?yàn)槎M(jìn)制里第一個(gè) bit 為如果是 1，那么都是負(fù)數(shù)，但是我們生成的 id 都是正數(shù)，所以第一個(gè) bit 統(tǒng)一都是?0。

?//機(jī)器ID??2進(jìn)制5位??32位減掉1位?31個(gè)
?private?long?workerId;
?//機(jī)房ID?2進(jìn)制5位??32位減掉1位?31個(gè)
?private?long?datacenterId;
?//代表一毫秒內(nèi)生成的多個(gè)id的最新序號(hào)??12位?4096?-1?=?4095?個(gè)
?private?long?sequence;
?//設(shè)置一個(gè)時(shí)間初始值????2^41?-?1???差不多可以用69年
?private?long?twepoch?=?1585644268888L;
?//5位的機(jī)器id
?private?long?workerIdBits?=?5L;
?//5位的機(jī)房id
?private?long?datacenterIdBits?=?5L;
?//每毫秒內(nèi)產(chǎn)生的id數(shù)?2?的?12次方
?private?long?sequenceBits?=?12L;
?//?這個(gè)是二進(jìn)制運(yùn)算，就是5?bit最多只能有31個(gè)數(shù)字，也就是說(shuō)機(jī)器id最多只能是32以內(nèi)
?private?long?maxWorkerId?=?-1L?^?(-1L?<?//?這個(gè)是一個(gè)意思，就是5?bit最多只能有31個(gè)數(shù)字，機(jī)房id最多只能是32以內(nèi)
?private?long?maxDatacenterId?=?-1L?^?(-1L?<
?private?long?workerIdShift?=?sequenceBits;
?private?long?datacenterIdShift?=?sequenceBits?+?workerIdBits;
?private?long?timestampLeftShift?=?sequenceBits?+?workerIdBits?+?datacenterIdBits;
?private?long?sequenceMask?=?-1L?^?(-1L?<?//記錄產(chǎn)生時(shí)間毫秒數(shù)，判斷是否是同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)?{

??//?檢查機(jī)房id和機(jī)器id是否超過(guò)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;
?}

?//?這個(gè)是核心方法，通過(guò)調(diào)用nextId()方法，讓當(dāng)前這臺(tái)機(jī)器上的snowflake算法程序生成一個(gè)全局唯一的id
?public?synchronized?long?nextId()?{
??//?這兒就是獲取當(dāng)前時(shí)間戳，單位是毫秒
??long?timestamp?=?timeGen();
??if?(timestamp?
???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));
??}

??//?下面是說(shuō)假設(shè)在同一個(gè)毫秒內(nèi)，又發(fā)送了一個(gè)請(qǐng)求生成一個(gè)id
??//?這個(gè)時(shí)候就得把seqence序號(hào)給遞增1，最多就是4096
??if?(lastTimestamp?==?timestamp)?{

???//?這個(gè)意思是說(shuō)一個(gè)毫秒內(nèi)最多只能有4096個(gè)數(shù)字，無(wú)論你傳遞多少進(jìn)來(lái)，
???//這個(gè)位運(yùn)算保證始終就是在4096這個(gè)范圍內(nèi)，避免你自己傳遞個(gè)sequence超過(guò)了4096這個(gè)范圍
???sequence?=?(sequence?+?1)?&?sequenceMask;
???//當(dāng)某一毫秒的時(shí)間，產(chǎn)生的id數(shù)?超過(guò)4095，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
???if?(sequence?==?0)?{
????timestamp?=?tilNextMillis(lastTimestamp);
???}

??}?else?{
???sequence?=?0;
??}
??//?這兒記錄一下最近一次生成id的時(shí)間戳，單位是毫秒
??lastTimestamp?=?timestamp;
??//?這兒就是最核心的二進(jìn)制位運(yùn)算操作，生成一個(gè)64bit的id
??//?先將當(dāng)前時(shí)間戳左移，放到41 bit那兒；將機(jī)房id左移放到5 bit那兒；將機(jī)器id左移放到5 bit那兒；將序號(hào)放最后12 bit
??//?最后拼接起來(lái)成一個(gè)64?bit的二進(jìn)制數(shù)字，轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制就是個(gè)long型
??return?((timestamp?-?twepoch)?<????(datacenterId?<????(workerId?<?}

?/**
??*?當(dāng)某一毫秒的時(shí)間，產(chǎn)生的id數(shù)?超過(guò)4095，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
??*?@param?lastTimestamp
??*?@return
??*/
?private?long?tilNextMillis(long?lastTimestamp)?{

??long?timestamp?=?timeGen();

??while?(timestamp?<=?lastTimestamp)?{
???timestamp?=?timeGen();
??}
??return?timestamp;
?}
?//獲取當(dāng)前時(shí)間戳
?private?long?timeGen(){
??return?System.currentTimeMillis();
?}

?/**
??*??main?測(cè)試類(lèi)
??*?@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?
//???System.out.println(worker.nextId());
//??}
?}
}

SnowFlake算法的優(yōu)點(diǎn)：

（1）高性能高可用：生成時(shí)不依賴于數(shù)據(jù)庫(kù)，完全在內(nèi)存中生成。

（2）容量大：每秒中能生成數(shù)百萬(wàn)的自增ID。

（3）ID自增：存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引效率高。

SnowFlake算法的缺點(diǎn)：

依賴與系統(tǒng)時(shí)間的一致性，如果系統(tǒng)時(shí)間被回調(diào)，或者改變，可能會(huì)造成id沖突或者重復(fù)。

實(shí)際中我們的機(jī)房并沒(méi)有那么多，我們可以改進(jìn)改算法，將10bit的機(jī)器id優(yōu)化，成業(yè)務(wù)表或者和我們系統(tǒng)相關(guān)的業(yè)務(wù)。