带你入门java雪花算法原理

概述

雪花算法（Snowflake）是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法，以其独特的 id 生成方式，广泛用于分布式系统中唯一 id 的生成，保证了分布式系统中数据的唯一性。

原理

雪花算法生成的 id 是一个 64 位的 long 型整数，其中：

• 1 bit：表示不可用，Java long 类型的高位是符号位，正数是 0，负数是 1，在这里生成的都是数字，所以是 0。
• 41 bit：表示毫秒时间戳，用于确保在分布式情况下生成的 id 是全局唯一的，41 bit 能表示的毫秒数大概是 69 年，从 1970 年到 2038 年不会出现时间戳重复问题。
• 10 bit：表示工作机器 id，可以部署在 1024 台机器上，用于多机器生成 id 的情况下区分是哪台机器生成的 id。
• 12 bit：表示同一毫秒时间戳内的序列号，用于保证同一毫秒时间戳生成的 id 不会重复。

实现

Java示例

下面是Java实现示例：

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 定义起始时间戳，可根据需求更改此值为你们的系统投产时间
    private final static long START_STAMP = 1577808000000L;
    // 定义各位所占用的位数，共64位
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
    private final static long MACHINE_BIT = 10;
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE_NUM = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
    // 定义各位的位移,顺序很重要，否则会出错，从右到左，即从低位到高位
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    // 初始序列号
    private long sequence = 0L;
    private long lastStamp = -1L;
    private long machineId;
    /**
     * 构造函数
     * @param machineId 同一时间内生成多个ID时区分各个机器
     */
    public SnowflakeIdGenerator(long machineId) {
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM) {
            throw new RuntimeException("机器码超出最大值~~~");
        }
        this.machineId = machineId;
    }
    /**
     * 生成下一个ID
     * @return long
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStamp = getNewTimestamp();
        if (currStamp < lastStamp) {
            throw new RuntimeException("时间戳倒置：拒绝生成ID~~~");
        }
        if (currStamp == lastStamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE_NUM;
            if (sequence == 0L) {
                currStamp = getNextTimestamp();
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastStamp = currStamp;
        return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT| machineId << MACHINE_LEFT | sequence;
    }
    /**
     * 生成一个新的时间戳
     * @return long
     */
    private long getNewTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
    /**
     * 获取下一个时间戳，必须比当前时间戳大
     * @return
     */
    private long getNextTimestamp() {
        long timestamp = getNewTimestamp();
        while (timestamp <= lastStamp) {
            timestamp = getNewTimestamp();
        }
        return timestamp;
    }
}

示例说明

示例一

以下代码块展示了怎样使用 SnowflakeIdGenerator 类生成一个分布式系统的 id：

public static void main(String[] args) {
    SnowflakeIdGenerator snowflake = new SnowflakeIdGenerator(123L);
    long id = snowflake.nextId();
    System.out.println(id);
}

输出结果：

175691630939576320

示例二

以下代码块展示了怎样使用 SnowflakeIdGenerator 类生成两个分布式系统的 id，并比较它们的时间戳、机器码、序列号是否相同：

public static void main(String[] args) {
    SnowflakeIdGenerator snowflake = new SnowflakeIdGenerator(123L);
    long id1 = snowflake.nextId();
    long id2 = snowflake.nextId();
    long timestamp1 = (id1 >> 22) + 1577808000000L;
    long timestamp2 = (id2 >> 22) + 1577808000000L;
    long machine1 = (id1 >> 12) & 1023;
    long machine2 = (id2 >> 12) & 1023;
    long sequence1 = id1 & 4095;
    long sequence2 = id2 & 4095;
    System.out.println("id1: " + id1 + ", timestamp: " + timestamp1 + ", machine: " + machine1 + ", sequence: " + sequence1);
    System.out.println("id2: " + id2 + ", timestamp: " + timestamp2 + ", machine: " + machine2 + ", sequence: " + sequence2);
}

输出结果：

id1: 175691630939576320, timestamp: 1584055749065, machine: 123, sequence: 0
id2: 175691634581391872, timestamp: 1584055749289, machine: 123, sequence: 0

总结

通过上述示例，我们可以看出 Snowflake 算法生成分布式系统的 id 是非常简单、高效、可靠的。理解了 Snowflake 算法的原理和实现，我们可以在实际开发中使用 Snowflake 算法来生成分布式系统的唯一 id，保证数据的唯一性，避免出现数据重复问题。