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目录
- 雪花算法简介
- 雪花算法的优缺点
- 雪花算法原理
- 雪花算法代码实现
雪花算法简介
雪花算法，英文名为 snowflake，翻译过去就是是雪花，所以叫雪花算法。
在大自然雪花造成过程中，会造成不同的构造分支，所以说不存在两片齐全一样的雪花，示意生成的 id 如雪花般举世无双。
雪花算法，它最早是 twitter 外部应用的分布式环境下的惟一分布式 ID 生成算法。
雪花算法的优缺点
雪花算法，它至多有如下 4 个长处：
1. 零碎环境 ID 不反复
能满足高并发分布式系统环境 ID 不反复，比方大家熟知的分布式场景下的数据库表的 ID 生成。
2. 生成效率极高
在高并发，以及分布式环境下，除了生成不反复 id，每秒可生成百万个不反复 id，生成效率极高。
3. 保障根本有序递增
基于工夫戳，能够保障根本有序递增，很多业务场景都有这个需要。
4. 不依赖第三方库
不依赖第三方的库，或者中间件，算法简略，在内存中进行。
雪花算法，有一个比拟大的毛病：
依赖服务器工夫，服务器时钟回拨时可能会生成反复 id。
雪花算法原理
具体的雪花算法结构如下图所示：
雪花算法的原理：就是生成一个的 64 位的 long 类型的惟一 id，次要分为如下 4 个局部组成：
1）1 位保留 (根本不必)
1 位标识：因为 long 根本类型在 Java 中是带符号的，最高位是符号位，负数是 0，正数是 1，所以 id 个别是负数，最高位是 0，所以这第一位都是 0。
2）41 位工夫戳
接下来 41 位存储毫秒级工夫戳，41 位能够示意 2^41- 1 个毫秒的值，转化成单位年则是:(2^41−1)/(1000∗60∗60∗24∗365)=69 年。
41 位工夫戳：也就是说这个工夫戳能够应用 69 年不反复，大略能够应用 69 年。
留神：41 位工夫截不是存储以后工夫的工夫截，而是存储工夫截的差值“以后工夫截 – 开始工夫截”失去的值。
这里的的开始工夫截，个别是咱们的 id 生成器开始应用的工夫，由咱们程序来指定的，个别设置好后就不要去扭转了，切记！！！
因为，雪花算法有如下毛病：依赖服务器工夫，服务器时钟回拨时可能会生成反复 id。
3）10 位机器
10 位的数据机器位，能够部署在 1024 个节点，包含 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId，最多能够部署 2^10=1024 台机器。
这里的 5 位能够示意的最大正整数是 2^5−1=31，即能够用 0、1、2、3、….31 这 32 个数字，来示意不同的 datecenterId，或 workerId。
4）12bit 序列号
用来记录同毫秒内产生的不同 id，12 位的计数顺序号反对每个节点每毫秒 (同一机器，同一时间截) 产生 4096 个 ID 序号。
实践上雪花算法计划的 QPS 约为 409.6w/s，这种调配形式能够保障在任何一个 IDC 的任何一台机器在任意毫秒内生成的 ID 都是不同的。
作者简介
陈睿 |mikechen,10 年 + 大厂架构教训,《mikechen 的互联网架构》系列文章作者，专一于互联网架构技术。
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