分布式ID生成算法 - 雪花算法SnowFlake-蒲公英云

分布式ID生成算法 - 雪花算法SnowFlake

1. 背景

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。

Twitter的分布式雪花算法 SnowFlake 每秒自增生成26个万个可排序的ID

1、twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
2、SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数
3、分布式系统内不会产生重复id（用有datacenterId和workerId来做区分）

2. Snowflake算法核心

把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起

watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0FraXJhTmlja3k_size_16_color_FFFFFF_t_70

3. 适用场景

生成分布式ID（纯数字，时间顺序），订单编号等

4. 代码实现

package com.yuyi.test;
public class SnowFlake {
    /**
     * 起始的时间戳
     */
    private final static long START_STMP = 1480166465631L;
    /**
     * 每一部分占用的位数
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
    private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数
    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
    private long datacenterId;  //数据中心
    private long machineId;     //机器标识
    private long sequence = 0L; //序列号
    private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
    /**
     * 构造函数
     * @param datacenterId (0~31)
     * @param machineId (0~31)
     */
    public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }
    /**
     * 产生下一个ID(该方法是线程安全的)
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStmp = getNewstmp();
        // 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 (currStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }
        // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (currStmp == lastStmp) {
            // 相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            // 同一毫秒的序列数已经达到最大（毫秒内序列溢出）
            if (sequence == 0L) {
                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒内，序列号置为0（时间戳改变，毫秒内序列重置）
            sequence = 0L;
        }
        // 上次生成ID的时间截
        lastStmp = currStmp;
        // 移位并通过或运算拼到一起组成ID
        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
                | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分
                | sequence;                             //序列号部分
    }
    private long getNextMill() {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }
    private long getNewstmp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
    }
}