手写分布式雪花（SnowFlake）算法生成ID

SnowFlake算法

SnowFlake是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评。由这种算法生成的ID，我们就叫做SnowFlakeID。

SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

分为四段：

第一段： 1位为未使用，永远固定为0。
（因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用正整数，所以最高位固定为0 ）

第二段： 41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)

第三段： 10位为workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）
(这里的10位又分为两部分，第一部分5位表示数据中心ID（0-31）第二部分5位表示机器ID（0-31）)

第四段： 12位为毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

代码实现：

import java.util.HashSet;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class SnowFlake {    //时间 41位    private static long lastTime = System.currentTimeMillis();    //数据中心ID 5位(默认0-31)    private long datacenterId = 0;    private long datacenterIdShift = 5;    //机房机器ID 5位(默认0-31)    private long workerId = 0;    private long workerIdShift = 5;    //随机数 12位(默认0~4095)    private AtomicLong random = new AtomicLong();    private long randomShift = 12;    //随机数的最大值    private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);    public SnowFlake() {    }    public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){ if (workerIdShift < 0 ||  datacenterIdShift < 0 ||  workerIdShift + datacenterIdShift > 22) {     throw new IllegalArgumentException("参数不匹配"); } this.workerIdShift = workerIdShift; this.datacenterIdShift = datacenterIdShift; this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift; this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);    }    //获取雪花的ID    private long getId() { return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) |  workerId << (datacenterIdShift + randomShift) |  datacenterId << randomShift |  random.get();    }    //生成一个新的ID    public synchronized long nextId() { long now = System.currentTimeMillis(); //如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回 if (now > lastTime) {     lastTime = now;     random.set(0);     return getId(); }//将最后的随机数，进行+1操作 if (random.incrementAndGet() < maxRandom) {     return getId(); } //自选等待下一毫秒 while (now <= lastTime) {     now = System.currentTimeMillis(); } lastTime = now; random.set(0); return getId();    }    //测试    public static void main(String[] args) { SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(); HashSet<Long> set = new HashSet<>(); for (int i = 0; i < 10000; i++) {     set.add(snowFlake.nextId()); } System.out.println(set.size());    }}

代码中获取id的方法利用位运算实现

 1  |      41   |  5  |   5  |     12      0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //41位的时间   0|000000‭0 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5位的数据中心ID   0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5为的机器IDor 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|‭0000 00000000‬ //12位的sequence------------------------------------------------------------------------------------------   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|‭0000 00000000‬ //结果：910499571847892992

SnowFlake优点：

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

SnowFlake不足：

由于SnowFlake强依赖时间戳，所以时间的变动会造成SnowFlake的算法产生错误。