Java怎么通过手写分布式雪花SnowFlake生成ID

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SnowFlake算法

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：

分为四段：

第一段： 1位为未使用，永远固定为0。

（因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用正整数，所以最高位固定为0 ）

第二段： 41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)

第三段： 10位为workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）

(这里的10位又分为两部分，第一部分5位表示数据中心ID（0-31）第二部分5位表示机器ID（0-31）)

第四段： 12位为毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

代码实现：

import java.util.HashSet;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class SnowFlake {    //时间 41位    private static long lastTime = System.currentTimeMillis();    //数据中心ID 5位(默认0-31)    private long datacenterId = 0;    private long datacenterIdShift = 5;    //机房机器ID 5位(默认0-31)    private long workerId = 0;    private long workerIdShift = 5;    //随机数 12位(默认0~4095)    private AtomicLong random = new AtomicLong();    private long randomShift = 12;    //随机数的最大值    private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);    public SnowFlake() {    }    public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){        if (workerIdShift < 0 ||                datacenterIdShift < 0 ||                workerIdShift + datacenterIdShift > 22) {            throw new IllegalArgumentException("参数不匹配");        }        this.workerIdShift = workerIdShift;        this.datacenterIdShift = datacenterIdShift;        this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift;        this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);    }    //获取雪花的ID    private long getId() {        return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) |                workerId << (datacenterIdShift + randomShift) |                datacenterId << randomShift |                random.get();    }    //生成一个新的ID    public synchronized long nextId() {        long now = System.currentTimeMillis();        //如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回        if (now > lastTime) {            lastTime = now;            random.set(0);            return getId();        }//将最后的随机数，进行+1操作        if (random.incrementAndGet() < maxRandom) {            return getId();        }        //自选等待下一毫秒        while (now <= lastTime) {            now = System.currentTimeMillis();        }        lastTime = now;        random.set(0);        return getId();    }    //测试    public static void main(String[] args) {        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake();        HashSet<Long> set = new HashSet<>();        for (int i = 0; i < 10000; i++) {            set.add(snowFlake.nextId());        }        System.out.println(set.size());    }}

代码中获取id的方法利用位运算实现

 1  |                    41                        |  5  |   5  |     12      

   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //41位的时间

   0|000000‭0 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5位的数据中心ID

   0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5为的机器ID

or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|‭0000 00000000‬ //12位的sequence

------------------------------------------------------------------------------------------

   0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|‭0000 00000000‬ //结果：910499571847892992

SnowFlake优点：

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workerId来做区分） SnowFlake不足：

由于SnowFlake强依赖时间戳，所以时间的变动会造成SnowFlake的算法产生错误。

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