记录一下雪花算法的原理and Java实现

1.基本了解：

SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。

在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。

 2.解释：
这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。
如：

0 0001100 10100011 10111110 10001001 00 10001 1 1001 0000 00000000

比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：

    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：表示的是机房 id，10001。

    第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。

    第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。

问题：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。

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。

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。

10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 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。

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机房和机器的，比如机房 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 设置上这个机房 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id。

最后再判断一下，当前这台机房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。

最终一个 64 个 bit 的 id 就出来了，类似于：
0 0001100 10100011 10111110 10001001 00 10001 1 1001 0000 00000000

***********

这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。
下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。
总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 id

SnowFlake JAVA算法的实现代码如下：

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 long workerId;    //工作id
    private long datacenterId;   //数据id
    //12位的序列号
    private 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 long twepoch = 1288834974657L;

    //长度为5位
    private long workerIdBits = 5L;
    private 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 long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
    //工作id需要左移的位数，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;
   //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
    //上次时间戳，初始值为负数
    private 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 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 long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

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

    //---------------Test---------------
    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());
        }
    }

}

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。
实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将10bit的机器id优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。