SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法。
其核心思想就是：应用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局惟一 ID。在分布式系统中的利用非常宽泛，且 ID 引入了工夫戳，基本上放弃自增的，前面的代码中有具体的注解。
这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不必的，而后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 ID，12 bit 作为序列号。
给大家举个例子吧，比方上面那个 64 bit 的 long 型数字：
- 第一个局部是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
- 第二个局部是 41 个 bit：示意的是工夫戳。
- 第三个局部是 5 个 bit：示意的是机房 ID，10001。
- 第四个局部是 5 个 bit：示意的是机器 ID，1 1001。
- 第五个局部是 12 个 bit：示意的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。
1 bit：是不必的，为啥呢？
因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是正数，然而咱们生成的 ID 都是负数，所以第一个 bit 对立都是 0。
41 bit：示意的是工夫戳，单位是毫秒。
41 bit 能够示意的数字多达 2^41 - 1，也就是能够示意 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是示意 69 年的工夫。
10 bit：记录工作机器 ID。
代表的是这个服务最多能够部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。
然而 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 ID，5 个 bit 代表机器 ID。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里能够代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也能够依据本人公司的理论状况确定。
12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 ID。
12 bit 能够代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说能够用这个 12 bit 代表的数字来辨别同一个毫秒内的 4096 个不同的 ID。
简略来说，你的某个服务假如要生成一个全局惟一 ID，那么就能够发送一个申请给部署了 SnowFlake 算法的零碎，由这个 SnowFlake 算法零碎来生成惟一 ID。
这个 SnowFlake 算法零碎首先必定是晓得本人所在的机房和机器的，比方机房 ID = 17，机器 ID = 12。
接着 SnowFlake 算法零碎接管到这个申请之后，首先就会用二进制位运算的形式生成一个 64 bit 的 long 型 ID，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。
接着 41 个 bit，就能够用以后工夫戳（单位到毫秒），而后接着 5 个 bit 设置上这个机房 ID，还有 5 个 bit 设置上机器 ID。
最初再判断一下，以后这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个申请，给这次生成 ID 的申请累加一个序号，作为最初的 12 个 bit。
最终一个 64 个 bit 的 ID 就进去了，相似于：
这个算法能够保障，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内生成了一个惟一的 ID。可能一个毫秒内会生成多个 ID，然而有最初 12 个 bit 的序号来辨别开来。
上面咱们简略看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果了解了这个意思之后，当前能够本人尝试革新这个算法。
总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标记位，辨别每一个 ID。
SnowFlake 算法的实现代码如下：
public class IdWorker { //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是正数，然而咱们生成的 id 都是负数，所以第一个 bit 对立都是 0。 //机器ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long workerId; //机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long datacenterId; //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号 12位 4096 -1 = 4095 个 private long sequence; //设置一个工夫初始值 2^41 - 1 差不多能够用69年 private long twepoch = 1585644268888L; //5位的机器id private long workerIdBits = 5L; //5位的机房id private long datacenterIdBits = 5L; //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方 private long sequenceBits = 12L; // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); private long workerIdShift = sequenceBits; private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //记录产生工夫毫秒数，判断是否是同1毫秒 private long lastTimestamp = -1L; public long getWorkerId(){ return workerId; } public long getDatacenterId() { return datacenterId; } public long getTimestamp() { return System.currentTimeMillis(); } public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) { // 查看机房id和机器id是否超过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; } // 这个是外围办法，通过调用nextId()办法，让以后这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局惟一的id public synchronized long nextId() { // 这儿就是获取以后工夫戳，单位是毫秒 long timestamp = timeGen(); 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)); } // 上面是说假如在同一个毫秒内，又发送了一个申请生成一个id // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096 if (lastTimestamp == timestamp) { // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来， //这个位运算保障始终就是在4096这个范畴内，防止你本人传递个sequence超过了4096这个范畴 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; //当某一毫秒的工夫，产生的id数 超过4095，零碎会进入期待，直到下一毫秒，零碎持续产生ID if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0; } // 这儿记录一下最近一次生成id的工夫戳，单位是毫秒 lastTimestamp = timestamp; // 这儿就是最外围的二进制位运算操作，生成一个64bit的id // 先将以后工夫戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最初12 bit // 最初拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型 return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; } /** * 当某一毫秒的工夫，产生的id数 超过4095，零碎会进入期待，直到下一毫秒，零碎持续产生ID * @param lastTimestamp * @return */ private long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } //获取以后工夫戳 private long timeGen(){ return System.currentTimeMillis(); } /** * main 测试类 * @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);// IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);// for (int i = 0; i < 22; i++) {// System.out.println(worker.nextId());// } }}SnowFlake 算法的长处：
- 高性能高可用：生成时不依赖于数据库，齐全在内存中生成。
- 容量大：每秒钟能生成数百万的自增 ID。
- ID 自增：存入数据库中，索引效率高。
SnowFlake 算法的毛病：
依赖与零碎工夫的一致性，如果零碎工夫被回调，或者扭转，可能会造成 ID 抵触或者反复。
理论中咱们的机房并没有那么多，咱们能够改良改算法，将 10bit 的机器 ID 优化，成业务表或者和咱们零碎相干的业务。另外，关注公众号Java技术栈，在后盾回复：面试，能够获取我整顿的 Java 系列面试题和答案，十分齐全。
原文链接：https://blog.csdn.net/lq18050...
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