雪花算法的使用和对算法的理解

分布式id生成算法的有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。

算法原理

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：

 

结构图

1. 1bit，不用，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一般都是用整数，所以最高位固定为0。

2. 41bit-时间戳，用来记录时间戳，毫秒级。
   - 41位可以表示个数字，
   - 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 ，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
   - 也就是说41位可以表示个毫秒的值，转化成单位年则是年

3. 10bit-工作机器id，用来记录工作机器id。
   - 可以部署在个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
   - 5位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

4. 12bit-序列号，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
   - 12位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。

由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

SnowFlake可以保证：

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）

算法实现（Java）

Twitter官方给出的算法实现 是用Scala写的，这里不做分析，可自行查看。

Java版算法实现：搬运自煲煲菜的博客

package com.qingmu.mybaitsplus.util;

public class IdWorker {

    //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id
    private static long workerId;    //工作id
    private static long datacenterId;   //数据id
    //12位的序列号
    private static long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
        // sanity check for workerId
        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));
        }
        System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);

        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    //初始时间戳
    private static long twepoch = 1288834974657L;

    //长度为5位
    private static long workerIdBits = 5L;
    private static long datacenterIdBits = 5L;
    //最大值
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    //序列号id长度
    private static long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    private static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    //工作id需要左移的位数，12位
    private static long workerIdShift = sequenceBits;
    //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    //上次时间戳，初始值为负数
    private static long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId() {
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //下一个ID生成算法
    public static synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        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));
        }

        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
         * 返回结果：
         * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
         * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
         * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
         * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
         * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
         */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    //获取时间戳，并与上次时间戳比较
    private static long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //获取系统时间戳
    private static long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //---------------测试---------------
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }

}

Talk is cheap, show you the code

以下是Twitter官方原版的，用Scala写的，（我也不懂Scala，当成Java看即可）：

/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/
package com.twitter.service.snowflake

import com.twitter.ostrich.stats.Stats
import com.twitter.service.snowflake.gen._
import java.util.Random
import com.twitter.logging.Logger

/**
 * An object that generates IDs.
 * This is broken into a separate class in case
 * we ever want to support multiple worker threads
 * per process
 */
class IdWorker(
    val workerId: Long, 
    val datacenterId: Long, 
    private val reporter: Reporter, 
    var sequence: Long = 0L) extends Snowflake.Iface {
    
  private[this] def genCounter(agent: String) = {
    Stats.incr("ids_generated")
    Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent))
  }
  private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions")
  private[this] val log = Logger.get
  private[this] val rand = new Random

  val twepoch = 1288834974657L

  private[this] val workerIdBits = 5L
  private[this] val datacenterIdBits = 5L
  private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits)
  private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits)
  private[this] val sequenceBits = 12L

  private[this] val workerIdShift = sequenceBits
  private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits
  private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits
  private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits)

  private[this] var lastTimestamp = -1L

  // sanity check for workerId
  if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId))
  }

  if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
    exceptionCounter.incr(1)
    throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId))
  }

  log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
    timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId)

  def get_id(useragent: String): Long = {
    if (!validUseragent(useragent)) {
      exceptionCounter.incr(1)
      throw new InvalidUserAgentError
    }

    val id = nextId()
    genCounter(useragent)

    reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong))
    id
  }

  def get_worker_id(): Long = workerId
  def get_datacenter_id(): Long = datacenterId
  def get_timestamp() = System.currentTimeMillis

  protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized {
    var timestamp = timeGen()

    if (timestamp < lastTimestamp) {
      exceptionCounter.incr(1)
      log.error("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
      throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds".format(
        lastTimestamp - timestamp))
    }

    if (lastTimestamp == timestamp) {
      sequence = (sequence + 1) & sequenceMask
      if (sequence == 0) {
        timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp)
      }
    } else {
      sequence = 0
    }

    lastTimestamp = timestamp
    ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
      (datacenterId << datacenterIdShift) |
      (workerId << workerIdShift) | 
      sequence
  }

  protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = {
    var timestamp = timeGen()
    while (timestamp <= lastTimestamp) {
      timestamp = timeGen()
    }
    timestamp
  }

  protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis()

  val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z-0-9]*)""".r

  def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match {
    case AgentParser(_) => true
    case _ => false
  }
}

Scala是一门可以编译成字节码的语言，简单理解是在Java语法基础上加上了很多语法糖，例如不用每条语句后写分号，可以使用动态类型等等。抱着试一试的心态，我把Scala版的代码“翻译”成Java版本的，对scala代码改动的地方如下：

/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/
package com.twitter.service.snowflake

import com.twitter.ostrich.stats.Stats 
import com.twitter.service.snowflake.gen._
import java.util.Random
import com.twitter.logging.Logger

/**
 * An object that generates IDs.
 * This is broken into a separate class in case
 * we ever want to support multiple worker threads
 * per process
 */
class IdWorker(                                        // |
    val workerId: Long,                                // |
    val datacenterId: Long,                            // |<--这部分改成Java的构造函数形式
    private val reporter: Reporter,//日志相关，删       // |
    var sequence: Long = 0L)                           // |
       extends Snowflake.Iface { //接口找不到，删       // |     
    
  private[this] def genCounter(agent: String) = {                     // |
    Stats.incr("ids_generated")                                       // |
    Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent))                      // |<--错误、日志处理相关，删
  }                                                                   // | 
  private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions") // |
  private[this] val log = Logger.get                                  // |
  private[this] val rand = new Random                                 // | 

  val twepoch = 1288834974657L

  private[this] val workerIdBits = 5L
  private[this] val datacenterIdBits = 5L
  private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits)
  private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits)
  private[this] val sequenceBits = 12L

  private[this] val workerIdShift = sequenceBits
  private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits
  private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits
  private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits)

  private[this] var lastTimestamp = -1L

  //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------//
  // sanity check for workerId                                                                                                  //
  if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {                                                                                 //
    exceptionCounter.incr(1) //<--错误处理相关，删                                                                               //
    throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId))                 //这
    // |-->改成：throw new IllegalArgumentException                                                                              //部
    //            (String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId))                              //分
  }                                                                                                                             //放
                                                                                                                                //到
  if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {                                                                     //构
    exceptionCounter.incr(1) //<--错误处理相关，删                                                                               //造
    throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId))         //函
    // |-->改成：throw new IllegalArgumentException                                                                             //数
    //             (String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId))                     //中
  }                                                                                                                             //
                                                                                                                                //
  log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", //  
    timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId)                                                 //   
  // |-->改成：System.out.printf("worker...%d...",timestampLeftShift,...);                                                      //
  //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------//

  //-------------------------------------------------------------------//  
  //这个函数删除错误处理相关的代码后，剩下一行代码：val id = nextId()      //
  //所以我们直接调用nextId()函数可以了，所以在“翻译”时可以删除这个函数      //
  def get_id(useragent: String): Long = {                              // 
    if (!validUseragent(useragent)) {                                  //
      exceptionCounter.incr(1)                                         //
      throw new InvalidUserAgentError                                  //删
    }                                                                  //除
                                                                       // 
    val id = nextId()                                                  // 
    genCounter(useragent)                                              //
                                                                       //
    reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong))   //
    id                                                                 //
  }                                                                    // 
  //-------------------------------------------------------------------//

  def get_worker_id(): Long = workerId           // |
  def get_datacenter_id(): Long = datacenterId   // |<--改成Java函数
  def get_timestamp() = System.currentTimeMillis // |

  protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized { // 改成Java函数
    var timestamp = timeGen()

    if (timestamp < lastTimestamp) {
      exceptionCounter.incr(1) // 错误处理相关，删
      log.error("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); // 改成System.err.printf(...)
      throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds".format(
        lastTimestamp - timestamp)) // 改成RumTimeException
    }

    if (lastTimestamp == timestamp) {
      sequence = (sequence + 1) & sequenceMask
      if (sequence == 0) {
        timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp)
      }
    } else {
      sequence = 0
    }

    lastTimestamp = timestamp
    ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | // |<--加上关键字return
      (datacenterId << datacenterIdShift) |         // |
      (workerId << workerIdShift) |                 // |
      sequence                                      // |
  }

  protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = { // 改成Java函数
    var timestamp = timeGen()
    while (timestamp <= lastTimestamp) {
      timestamp = timeGen()
    }
    timestamp // 加上关键字return
  }

  protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis() // 改成Java函数

  val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z-0-9]*)""".r                  // |
                                                                      // | 
  def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match {  // |<--日志相关，删
    case AgentParser(_) => true                                       // |
    case _ => false                                                   // |   
  }                                                                   // | 
}

最上面的代码是改出来的java版代码:

代码理解

上面的代码中，有部分位运算的代码，如：

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
        (datacenterId << datacenterIdShift) |
        (workerId << workerIdShift) |
        sequence;

为了能更好理解，我对相关知识研究了一下。

负数的二进制表示

在计算机中，负数的二进制是用补码来表示的。
假设我是用Java中的int类型来存储数字的，
int类型的大小是32个二进制位（bit），即4个字节（byte）。（1 byte = 8 bit）
那么十进制数字3在二进制中的表示应该是这样的：

00000000 00000000 00000000 00000011
// 3的二进制表示，就是原码

那数字-3在二进制中应该如何表示？
我们可以反过来想想，因为-3+3=0，
在二进制运算中把-3的二进制看成未知数x来求解，
求解算式的二进制表示如下：

  00000000 00000000 00000000 00000011 //3，原码
+  xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx //-3，补码
-----------------------------------------------
   00000000 00000000 00000000 00000000

反推x的值，3的二进制加上什么值才使结果变成00000000 00000000 00000000 00000000？：

 00000000 00000000 00000000 00000011 //3，原码                         
+  11111111 11111111 11111111 11111101 //-3，补码
-----------------------------------------------
 1 00000000 00000000 00000000 00000000

反推的思路是3的二进制数从最低位开始逐位加1，使溢出的1不断向高位溢出，直到溢出到第33位。然后由于int类型最多只能保存32个二进制位，所以最高位的1溢出了，剩下的32位就成了（十进制的）0。

补码的意义就是可以拿补码和原码（3的二进制）相加，最终加出一个“溢出的0”

以上是理解的过程，实际中记住公式就很容易算出来：

• 补码 = 反码 + 1
• 补码 = （原码 - 1）再取反码

因此-1的二进制应该这样算：

00000000 00000000 00000000 00000001 //原码：1的二进制
11111111 11111111 11111111 11111110 //取反码：1的二进制的反码
11111111 11111111 11111111 11111111 //加1：-1的二进制表示（补码）

用位运算计算n个bit能表示的最大数值

比如这样一行代码：

private long workerIdBits = 5L;
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);   

上面代码换成这样看方便一点：
long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)

咋一看真的看不准哪个部分先计算，于是查了一下Java运算符的优先级表:

所以上面那行代码中，运行顺序是：

• -1 左移 5，得结果a
• -1 异或 a

long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)的二进制运算过程如下：

-1 左移 5，得结果a ：

        11111111 11111111 11111111 11111111 //-1的二进制表示（补码）
  11111 11111111 11111111 11111111 11100000 //高位溢出的不要，低位补0
        11111111 11111111 11111111 11100000 //结果a

-1 异或 a ：

  11111111 11111111 11111111 11111111 //-1的二进制表示（补码）
    ^   11111111 11111111 11111111 11100000 //两个操作数的位中，相同则为0，不同则为1
---------------------------------------------------------------------------
        00000000 00000000 00000000 00011111 //最终结果31

最终结果是31，二进制00000000 00000000 00000000 00011111转十进制可以这么算：

24+23+22+21+20=16+8+4+2+1=31

那既然现在知道算出来long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)中的maxWorkerId = 31，有什么含义？为什么要用左移5来算？如果你看过概述部分，请找到这段内容看看：

5位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{5}-1 = 31$，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

-1L ^ (-1L << 5L)结果是31，$2^{5}-1$的结果也是31，所以在代码中，-1L ^ (-1L << 5L)的写法是利用位运算计算出5位能表示的最大正整数是多少

用mask防止溢出

有一段有趣的代码：

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
分别用不同的值测试一下，你就知道它怎么有趣了：

long seqMask = -1L ^ (-1L << 12L); //计算12位能耐存储的最大正整数，相当于：2^12-1 = 4095
        System.out.println("seqMask: "+seqMask);
        System.out.println(1L & seqMask);
        System.out.println(2L & seqMask);
        System.out.println(3L & seqMask);
        System.out.println(4L & seqMask);
        System.out.println(4095L & seqMask);
        System.out.println(4096L & seqMask);
        System.out.println(4097L & seqMask);
        System.out.println(4098L & seqMask);

        
        /**
        seqMask: 4095
        1
        2
        3
        4
        4095
        0
        1
        2
        */

这段代码通过位与运算保证计算的结果范围始终是 0-4095 ！

用位运算汇总结果

还有另外一段诡异的代码：

return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
        (datacenterId << datacenterIdShift) |
        (workerId << workerIdShift) |
        sequence;

为了弄清楚这段代码，

首先 需要计算一下相关的值：

 private long twepoch = 1288834974657L; //起始时间戳，用于用当前时间戳减去这个时间戳，算出偏移量

    private long workerIdBits = 5L; //workerId占用的位数：5
    private long datacenterIdBits = 5L; //datacenterId占用的位数：5
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);  // workerId可以使用的最大数值：31
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // datacenterId可以使用的最大数值：31
    private long sequenceBits = 12L;//序列号占用的位数：12

    private long workerIdShift = sequenceBits; // 12
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // 12+5 = 17
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // 12+5+5 = 22
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);//4095

    private long lastTimestamp = -1L;

其次 写个测试，把参数都写死，并运行打印信息，方便后面来核对计算结果：

//---------------测试---------------
    public static void main(String[] args) {
        long timestamp = 1505914988849L;
        long twepoch = 1288834974657L;
        long datacenterId = 17L;
        long workerId = 25L;
        long sequence = 0L;

        System.out.printf("
timestamp: %d 
",timestamp);
        System.out.printf("twepoch: %d 
",twepoch);
        System.out.printf("datacenterId: %d 
",datacenterId);
        System.out.printf("workerId: %d 
",workerId);
        System.out.printf("sequence: %d 
",sequence);
        System.out.println();
        System.out.printf("(timestamp - twepoch): %d 
",(timestamp - twepoch));
        System.out.printf("((timestamp - twepoch) << 22L): %d 
",((timestamp - twepoch) << 22L));
        System.out.printf("(datacenterId << 17L): %d 
" ,(datacenterId << 17L));
        System.out.printf("(workerId << 12L): %d 
",(workerId << 12L));
        System.out.printf("sequence: %d 
",sequence);

        long result = ((timestamp - twepoch) << 22L) |
                (datacenterId << 17L) |
                (workerId << 12L) |
                sequence;
        System.out.println(result);

    }

    /** 打印信息：
        timestamp: 1505914988849 
        twepoch: 1288834974657 
        datacenterId: 17 
        workerId: 25 
        sequence: 0 
        
        (timestamp - twepoch): 217080014192 
        ((timestamp - twepoch) << 22L): 910499571845562368 
        (datacenterId << 17L): 2228224 
        (workerId << 12L): 102400 
        sequence: 0 
        910499571847892992
    */

代入位移的值得之后，就是这样：

return ((timestamp - 1288834974657) << 22) |
        (datacenterId << 17) |
        (workerId << 12) |
        sequence;

对于尚未知道的值，我们可以先看看概述 中对SnowFlake结构的解释，再代入在合法范围的值(windows系统可以用计算器方便计算这些值的二进制)，来了解计算的过程。
当然，由于我的测试代码已经把这些值写死了，那直接用这些值来手工验证计算结果即可：

 long timestamp = 1505914988849L;
        long twepoch = 1288834974657L;
        long datacenterId = 17L;
        long workerId = 25L;
        long sequence = 0L;
设：timestamp  = 1505914988849，twepoch = 1288834974657
1505914988849 - 1288834974657 = 217080014192 (timestamp相对于起始时间的毫秒偏移量)，其(a)二进制左移22位计算过程如下：                                

                        |<--这里开始左右22位                            ‭
00000000 00000000 000000|00 00110010 10001010 11111010 00100101 01110000 // a = 217080014192
00001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|000000 00000000 00000000 // a左移22位后的值(la)
                                               |<--这里后面的位补0

设：datacenterId  = 17，其（b）二进制左移17位计算过程如下：

                   |<--这里开始左移17位    
00000000 00000000 0|0000000 ‭00000000 00000000 00000000 00000000 00010001 // b = 17
0000000‭0 00000000 00000000 00000000 00000000 0010001|0 00000000 00000000 // b左移17位后的值(lb)
                                                    |<--这里后面的位补0

设：workerId  = 25，其（c）二进制左移12位计算过程如下：

             |<--这里开始左移12位    
‭00000000 0000|0000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00011001‬ // c = 25
00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 1001|0000 00000000‬ // c左移12位后的值(lc)                                                                 
                                                          |<--这里后面的位补0

设：sequence = 0，其二进制如下：

00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0000‭0000 00000000‬ // sequence = 0

现在知道了每个部分左移后的值(la,lb,lc)，代码可以简化成下面这样去理解：

return ((timestamp - 1288834974657) << 22) |
        (datacenterId << 17) |
        (workerId << 12) |
        sequence;
-----------------------------
           |
           |简化
          |/
-----------------------------
return (la) |
        (lb) |
        (lc) |
        sequence;

上面的管道符号|在Java中也是一个位运算符。其含义是：
x的第n位和y的第n位 只要有一个是1，则结果的第n位也为1，否则为0，因此，我们对四个数的位或运算如下：

 1  |                    41                        |  5  |   5  |     12      
    
   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //la
   0|000000‭0 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //lb
   0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //lc
or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|‭0000 00000000‬ //sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|‭0000 00000000‬ //结果：910499571847892992

结果计算过程：
1) 从至左列出1出现的下标（从0开始算）：

0000  1   1   00  1   0  1  000  1   0  1  0  1  1  1  1  1  0 1   000 1 00 1  0 1  0   1  1  1  0000 1   000  1  1  1  00  1‭   0000 0000 0000
      59  58      55     53      49     47    45 44 43 42 41   39      35   32   30     28 27 26      21       17 16 15     12

2) 各个下标作为2的幂数来计算，并相加：

$ 2^{59}+2^{58}+2^{55}+2^{53}+2^{49}+2^{47}+2^{45}+2^{44}+2^{43}+
2^{42}+2^{41}+2^{39}+2^{35}+2^{32}+2^{30}+2^{28}+2^{27}+2^{26}+
2^{21}+2^{17}+2^{16}+2^{15}+2^{2} $

2^59}  : 576460752303423488
    2^58}  : 288230376151711744   
    2^55}  :  36028797018963968    
    2^53}  :   9007199254740992     
    2^49}  :    562949953421312      
    2^47}  :    140737488355328
    2^45}  :     35184372088832
    2^44}  :     17592186044416
    2^43}  :      8796093022208
    2^42}  :      4398046511104
    2^41}  :      2199023255552
    2^39}  :       549755813888
    2^35}  :        34359738368
    2^32}  :         4294967296
    2^30}  :         1073741824
    2^28}  :          268435456
    2^27}  :          134217728
    2^26}  :           67108864
    2^21}  :            2097152
    2^17}  :             131072
    2^16}  :              65536
    2^15}  :              32768
+   2^12}  :               4096
---------------------------------------- 
             910499571847892992

计算截图：

跟测试程序打印出来的结果一样，手工验证完毕！

观察

1  |                    41                        |  5  |   5  |     12      
    
   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|     |      |              //la
   0|                                              |10001|      |              //lb
   0|                                              |     |1 1001|              //lc
or 0|                                              |     |      |‭0000 00000000‬ //sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|‭0000 00000000‬ //结果：910499571847892992

• 纵向观察发现:

  • 在41位那一段，除了la一行有值，其它行（lb、lc、sequence）都是0，（我爸其它）
  • 在左起第一个5位那一段，除了lb一行有值，其它行都是0
  • 在左起第二个5位那一段，除了lc一行有值，其它行都是0
  • 按照这规律，如果sequence是0以外的其它值，12位那段也会有值的，其它行都是0

• 横向观察发现:

  • 在la行，由于左移了5+5+12位，5、5、12这三段都补0了，所以la行除了41那段外，其它肯定都是0
  • 同理，lb、lc、sequnece行也以此类推
  • 正因为左移的操作，使四个不同的值移到了SnowFlake理论上相应的位置，然后四行做位或运算（只要有1结果就是1），就把4段的二进制数合并成一个二进制数。

结论：
所以，在这段代码中

return ((timestamp - 1288834974657) << 22) |
        (datacenterId << 17) |
        (workerId << 12) |
        sequence;

左移运算是为了将数值移动到对应的段(41、5、5，12那段因为本来就在最右，因此不用左移)。

然后对每个左移后的值(la、lb、lc、sequence)做位或运算，是为了把各个短的数据合并起来，合并成一个二进制数。

最后转换成10进制，就是最终生成的id

扩展

在理解了这个算法之后，其实还有一些扩展的事情可以做：

1. 根据自己业务修改每个位段存储的信息。算法是通用的，可以根据自己需求适当调整每段的大小以及存储的信息。
2. 解密id，由于id的每段都保存了特定的信息，所以拿到一个id，应该可以尝试反推出原始的每个段的信息。反推出的信息可以帮助我们分析。比如作为订单，可以知道该订单的生成日期，负责处理的数据中心等等。