生成分布式ID的方法：手写Java分布式雪花算法

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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 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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