雪花算法的原理和 Java 實現(xiàn)

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

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

• 第一個部分，是 1 個 bit：0，這個是無意義的。

• 第二個部分是 41 個 bit：表示的是時間戳。

• 第三個部分是 5 個 bit：表示的是機房 id，10001。

• 第四個部分是 5 個 bit：表示的是機器 id，1 1001。

• 第五個部分是 12 個 bit：表示的序號，就是某個機房某臺機器上這一毫秒內同時生成的 id 的序號，0000 00000000。

①1 bit：是不用的，為啥呢？

因為二進制里第一個 bit 為如果是 1，那么都是負數(shù)，但是我們生成的 id 都是正數(shù)，所以第一個 bit 統(tǒng)一都是 0。

②41 bit：表示的是時間戳，單位是毫秒。

41 bit 可以表示的數(shù)字多達 2^41 - 1，也就是可以標識 2 ^ 41 - 1 個毫秒值，換算成年就是表示 69 年的時間。

③10 bit：記錄工作機器 id，代表的是這個服務最多可以部署在 2^10 臺機器上，也就是 1024 臺機器。

但是 10 bit 里 5 個 bit 代表機房 id，5 個 bit 代表機器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 個機房（32 個機房），每個機房里可以代表 2 ^ 5 個機器（32 臺機器），也可以根據(jù)自己公司的實際情況確定。

④12 bit：這個是用來記錄同一個毫秒內產生的不同 id。

12 bit 可以代表的最大正整數(shù)是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是說可以用這個 12 bit 代表的數(shù)字來區(qū)分同一個毫秒內的 4096 個不同的 id。

簡單來說，你的某個服務假設要生成一個全局唯一 id，那么就可以發(fā)送一個請求給部署了 SnowFlake 算法的系統(tǒng)，由這個 SnowFlake 算法系統(tǒng)來生成唯一 id。

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

接著 SnowFlake 算法系統(tǒng)接收到這個請求之后，首先就會用二進制位運算的方式生成一個 64 bit 的 long 型 id，64 個 bit 中的第一個 bit 是無意義的。

接著 41 個 bit，就可以用當前時間戳（單位到毫秒），然后接著 5 個 bit 設置上這個機房 id，還有 5 個 bit 設置上機器 id。

最后再判斷一下，當前這臺機房的這臺機器上這一毫秒內，這是第幾個請求，給這次生成 id 的請求累加一個序號，作為最后的 12 個 bit。

最終一個 64 個 bit 的 id 就出來了，類似于：

這個算法可以保證說，一個機房的一臺機器上，在同一毫秒內，生成了一個唯一的 id。可能一個毫秒內會生成多個 id，但是有最后 12 個 bit 的序號來區(qū)分開來。

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

總之就是用一個 64 bit 的數(shù)字中各個 bit 位來設置不同的標志位，區(qū)分每一個 id。

SnowFlake 算法的實現(xiàn)代碼如下：

public?class?IdWorker?{

?//因為二進制里第一個 bit 為如果是 1，那么都是負數(shù)，但是我們生成的 id 都是正數(shù)，所以第一個 bit 統(tǒng)一都是?0。

?//機器ID??2進制5位??32位減掉1位?31個
?private?long?workerId;
?//機房ID?2進制5位??32位減掉1位?31個
?private?long?datacenterId;
?//代表一毫秒內生成的多個id的最新序號??12位?4096?-1?=?4095?個
?private?long?sequence;
?//設置一個時間初始值????2^41?-?1???差不多可以用69年
?private?long?twepoch?=?1585644268888L;
?//5位的機器id
?private?long?workerIdBits?=?5L;
?//5位的機房id
?private?long?datacenterIdBits?=?5L;
?//每毫秒內產生的id數(shù)?2?的?12次方
?private?long?sequenceBits?=?12L;
?//?這個是二進制運算，就是5?bit最多只能有31個數(shù)字，也就是說機器id最多只能是32以內
?private?long?maxWorkerId?=?-1L?^?(-1L?<?//?這個是一個意思，就是5?bit最多只能有31個數(shù)字，機房id最多只能是32以內
?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?<?//記錄產生時間毫秒數(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)?{

??//?檢查機房id和機器id是否超過31?不能小于0
??if?(workerId?>?maxWorkerId?||?workerId????throw?new?IllegalArgumentException(
?????String.format("worker?Id?can't?be?greater?than?%d?or?less?than?0",maxWorkerId));
??}

??if?(datacenterId?>?maxDatacenterId?||?datacenterId?
???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;
?}

?//?這個是核心方法，通過調用nextId()方法，讓當前這臺機器上的snowflake算法程序生成一個全局唯一的id
?public?synchronized?long?nextId()?{
??//?這兒就是獲取當前時間戳，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));
??}

??//?下面是說假設在同一個毫秒內，又發(fā)送了一個請求生成一個id
??//?這個時候就得把seqence序號給遞增1，最多就是4096
??if?(lastTimestamp?==?timestamp)?{

???//?這個意思是說一個毫秒內最多只能有4096個數(shù)字，無論你傳遞多少進來，
???//這個位運算保證始終就是在4096這個范圍內，避免你自己傳遞個sequence超過了4096這個范圍
???sequence?=?(sequence?+?1)?&?sequenceMask;
???//當某一毫秒的時間，產生的id數(shù)?超過4095，系統(tǒng)會進入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產生ID
???if?(sequence?==?0)?{
????timestamp?=?tilNextMillis(lastTimestamp);
???}

??}?else?{
???sequence?=?0;
??}
??//?這兒記錄一下最近一次生成id的時間戳，單位是毫秒
??lastTimestamp?=?timestamp;
??//?這兒就是最核心的二進制位運算操作，生成一個64bit的id
??//?先將當前時間戳左移，放到41 bit那兒；將機房id左移放到5 bit那兒；將機器id左移放到5 bit那兒；將序號放最后12 bit
??//?最后拼接起來成一個64?bit的二進制數(shù)字，轉換成10進制就是個long型
??return?((timestamp?-?twepoch)?<????(datacenterId?<????(workerId?<?}

?/**
??*?當某一毫秒的時間，產生的id數(shù)?超過4095，系統(tǒng)會進入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產生ID
??*?@param?lastTimestamp
??*?@return
??*/
?private?long?tilNextMillis(long?lastTimestamp)?{

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

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

?/**
??*??main?測試類
??*?@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：

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

（2）容量大：每秒中能生成數(shù)百萬的自增ID。

（3）ID自增：存入數(shù)據(jù)庫中，索引效率高。

SnowFlake算法的缺點：

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

實際中我們的機房并沒有那么多，我們可以改進改算法，將10bit的機器id優(yōu)化，成業(yè)務表或者和我們系統(tǒng)相關的業(yè)務。