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:

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

 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。