Java實現雪花算法的代碼怎么寫

這篇文章主要介紹了Java實現雪花算法的代碼怎么寫的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Java實現雪花算法的代碼怎么寫文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

一、介紹

SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法，主要核心思想就是利用64bit的long類型的數字作為全局的id。在分布式系統中經常應用到，并且，在id中加入了時間戳的概念，基本上保持不重復，并且持續一種向上增加的方式。

在這64bit中，其中``第一個bit是不用的，然后用其中的41個bit作為毫秒數，用10bit作為工作機器id,12bit`作為序列號.具體如下圖所示：

第一個部分：0,這個是個符號位，因為在二進制中第一個bit如果是1的話，那么都是負數，但是我們生成的這些id都是正數，所以第一個bit基本上都是0

第二個部分：41個bit,代表的是一個時間戳，41bit可以表示的數字多達$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1個毫秒值，基本上差不多是69年。

第三個部分：5個bit 表示的是機房id。

第四個部分：5個bit 表示的是機器id。

第五個部分：12個bit 表示的是機房id，表示的序號，就是某個機房某臺機器上這一毫秒內同時生成的 id 的序號，0000 00000000，如果是同一毫秒，那么這個雪花值就會遞增

簡單來說，你的某個服務假設要生成一個全局唯一 id，那么就可以發送一個請求給部署了 SnowFlake 算法的系統，由這個 SnowFlake 算法系統來生成唯一 id。

這個算法可以保證說，一個機房的一臺機器上，在同一毫秒內，生成了一個唯一的 id。可能一個毫秒內會生成多個 id，但是有最后 12 個 bit 的序號來區分開來。

下面我們就來簡單看下這個算法的代碼實現部分。

總之就是用一個64bit的數字中各個bit位置來設置不同的標志位

二、代碼實現

package com.lhh.utils;

/**
 * @author liuhuanhuan
 * @version 1.0
 * @date 2022/2/21 22:33
 * @describe Twitter推出的分布式唯一id算法
 */
public class SnowFlow {
    //因為二進制里第一個 bit 為如果是 1，那么都是負數，但是我們生成的 id 都是正數，所以第一個 bit 統一都是 0。

    //機器ID  2進制5位  32位減掉1位 31個
    private long workerId;
    //機房ID 2進制5位  32位減掉1位 31個
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒內生成的多個id的最新序號  12位 4096 -1 = 4095 個
    private long sequence;
    //設置一個時間初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的機器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的機房id；。‘
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒內產生的id數 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 這個是二進制運算，就是5 bit最多只能有31個數字，也就是說機器id最多只能是32以內
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 這個是一個意思，就是5 bit最多只能有31個數字，機房id最多只能是32以內
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // -1L 二進制就是1111 1111  為什么？
    // -1 左移12位就是 1111  1111 0000 0000 0000 0000
    // 異或  相同為0 ，不同為1
    // 1111  1111  0000  0000  0000  0000
    // ^
    // 1111  1111  1111  1111  1111  1111
    // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 換算成10進制就是4095
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //記錄產生時間毫秒數，判斷是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;
    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }


    public SnowFlow() {
    }

    public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

        // 檢查機房id和機器id是否超過31 不能小于0
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
        }

        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {

            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    // 這個是核心方法，通過調用nextId()方法，
    // 讓當前這臺機器上的snowflake算法程序生成一個全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 這兒就是獲取當前時間戳，單位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        // 判斷是否小于上次時間戳，如果小于的話，就拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {

            System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
                            lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 下面是說假設在同一個毫秒內，又發送了一個請求生成一個id
        // 這個時候就得把seqence序號給遞增1，最多就是4096
        if (timestamp == lastTimestamp) {

            // 這個意思是說一個毫秒內最多只能有4096個數字，無論你傳遞多少進來，
            //這個位運算保證始終就是在4096這個范圍內，避免你自己傳遞個sequence超過了4096這個范圍
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //當某一毫秒的時間，產生的id數 超過4095，系統會進入等待，直到下一毫秒，系統繼續產生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 這兒記錄一下最近一次生成id的時間戳，單位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 這兒就是最核心的二進制位運算操作，生成一個64bit的id
        // 先將當前時間戳左移，放到41 bit那兒；將機房id左移放到5 bit那兒；將機器id左移放到5 bit那兒；將序號放最后12 bit
        // 最后拼接起來成一個64 bit的二進制數字，轉換成10進制就是個long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 當某一毫秒的時間，產生的id數 超過4095，系統會進入等待，直到下一毫秒，系統繼續產生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //獲取當前時間戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     *  main 測試類
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
//        System.out.println(1&4596);
//        System.out.println(2&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
        SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 22; i++) {
            System.out.println(snowFlow.nextId());
//		}
        }
    }
}

三、算法優缺點

優點：

（1）高性能高可用：生成時不依賴于數據庫，完全在內存中生成。

（2）容量大：每秒中能生成數百萬的自增ID。

（3）ID自增：存入數據庫中，索引效率高。

缺點：

依賴與系統時間的一致性，如果系統時間被回調，或者改變，可能會造成id沖突或者重復(時鐘重播造成的id重復問題)

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