雪花算法

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,采用 Scala 语言实现,是把一个 64 位的 long 型的 id,1 个 bit 是不用的,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。

  • 1 bit:不用为啥呢?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台机器上哪,也就是1024台机器。但是 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)。
  • 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
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0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000

雪花算法实现:

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public class SnowflakeIdWorker {

// ==============================Fields===========================================
/** 开始时间戳 (2015-01-01) */
private final long twepoch = 1420041600000L;

/** 机器id所占的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;

/** 数据标识id所占的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;

/** 序列在id中占的位数 */
private final long sequenceBits = 12L;

/** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

/** 支持的最大数据标识id,结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

/** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;

/** 数据标识id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

/** 时间戳向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

/** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;

/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;

/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;

/** 上次生成ID的时间戳 */
private long lastTimestamp = -1L;

//==============================Constructors=====================================
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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;
}

// ==============================Methods==========================================
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();

//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}

//如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //& 两个位都为1时,结果才为1

//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变,毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}

//上次生成ID的时间戳
lastTimestamp = timestamp;

//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
}

/**
* 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间戳
* @return 当前时间戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}

/**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}

//==============================Test=============================================
/** 测试 */
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
}
}

雪花算法
https://lililib.github.io/雪花算法/
作者
煨酒小童
发布于
2022年6月7日
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