雪花算法（SnowFlake）Java实现

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-07-20 12:28 19阅读 0赞

# 雪花算法（SnowFlake）Java实现 #

## 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：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RydWUyb3Zlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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：`

所有生成的id按时间趋势递增  
整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和machineId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。

/**
     ** SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):
     ** 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 -
     * 000000000000
     ** 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0
     ** 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
     ** 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T
     * = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
     ** 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
     ** 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号
     ** 加起来刚好64位，为一个Long型。
     **
     * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生20多万ID左右。
     * @author byran
     **/
    public class SnowflakeIdWorker {
        
       private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SnowflakeIdWorker.class);
       /**
        * 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 = 10; //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
       **/
      public final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
      public 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
       
      /**
       * 根据MAC生成datacenterId，根据MAC + PID生成machineId
       **/
      public SnowflakeIdWorker() {
        
        long datacenterId = getDatacenterId(MAX_DATACENTER_NUM);
        long machineId = getMachineId(datacenterId, MAX_MACHINE_NUM);
        check(datacenterId, machineId);
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
      }
      
     	/**
       * datacenterId和machineId可配置
       * @param datacenterId
       * @param machineId
       **/
      public SnowflakeIdWorker(long datacenterId, long machineId) {
        
        check(datacenterId, machineId);
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
      }
    
      private static void check(long datacenterId, long machineId) {
        
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
        
          throw new EompRuntimeException(String.format("datacenterId can't be greater than %s or less than 0", MAX_DATACENTER_NUM));
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
        
          throw new EompRuntimeException(String.format("machineId can't be greater than %s or less than 0", MAX_MACHINE_NUM));
        }
      }
    
      /**
        * 产生下一个ID
        * @return
        **/
      public synchronized long nextId() {
        
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
        
          throw new EompRuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }
    
        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
          if (sequence == 0L) {
        
            currStmp = getNextMill();
          }
        } else {
        
          //不同毫秒内，序列号置为0
          sequence = 0L;
        }
    
        lastStmp = currStmp;
    
        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
      }
      
      /**
       * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
       * @return 当前时间戳
       **/
      private long getNextMill() {
        
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
        
          mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
      }
      
      /**
       * 返回以毫秒为单位的当前时间
       * @return 当前时间(毫秒)
       **/
      private long getNewstmp() {
        
        return System.currentTimeMillis();
      }
      
      /**
       * 机器标识
       **/
      private static long getMachineId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
        
        StringBuilder mpid = new StringBuilder();
        mpid.append(datacenterId);
        String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
        if (!name.isEmpty()) {
        
          /** GET jvmPid */
          mpid.append(name.split("@")[0]);
        }
        /** MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位 */
        return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
      }
    
       /**
        * 数据标识id部分
        **/
      private static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
        
        long id = 0L;
        try {
        
          InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
          NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
          if (network == null) {
        
            id = 1L;
          } else {
        
            byte[] mac = network.getHardwareAddress();
            id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
                  | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
            id = id % (maxDatacenterId + 1);
          }
        } catch (Exception e) {
        
          logger.error("getDatacenterId exception.", e);
        }
        return id;
      }
    
      /*public static void main(String[] args) {
       	long datacenterId = getDatacenterId(MAX_DATACENTER_NUM);
           long machineId = getMachineId(datacenterId, MAX_MACHINE_NUM);
           System.out.println("ip:" + datacenterId + ",processId:" + machineId);
       }*/
    }

测试类：

public class SnowflakeIdWorkerTest {
        
      public static Set<Long> idSet = new HashSet<>();
    
      public static void main(String[] args) {
        
        SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 0);
        for (long i = 0; i < 1000; i++) {
        
          new Thread(new Worker(snowflakeIdWorker)).start();
        }
      }
    
      static class Worker implements Runnable {
        
        private SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker;
    
        public Worker(SnowflakeIdWorker snowflakeIdWorker) {
        
          this.snowflakeIdWorker = snowflakeIdWorker;
        }
    
        @Override
        public void run() {
        
          for (int i = 0; i < 1000; i++) {
        
            Long id = snowflakeIdWorker.nextId();
            if (!idSet.add(id)) {
        
              System.err.println("存在重复id:" + id);
            }
          }
        }
      }
    }

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RydWUyb3Zlcg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/4501e86dc9824cd7907988c20384445a.png