雪花算法（SnowFlake）

引言

唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种：

• 依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。
• UUID随机数
• snowflake雪花算法(本文将要讨论)

数据库和UUID方案的不足之处

1.采用数据库自增序列

读写分离时，只有主节点可以进行写操作，可能有单点故障的风险

分表分库，数据迁移合并等比较麻烦

2.UUID随机数

采用无意义字符串，没有排序

UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低

雪花算法原理

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：



其中

1bit，不用，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一般都是用整数，所以最高位固定为0。

41bit-时间戳，用来记录时间戳，毫秒级。

• 41位可以表示个数字，
• 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 ，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
• 也就是说41位可以表示个毫秒的值，转化成单位年则是年

10bit-工作机器id，用来记录工作机器id。

• 可以部署在个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
• 5位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

12bit-序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。

• 12位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。

由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

SnowFlake可以保证：

1. 所有生成的id按时间趋势递增
2. 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）

Java实现

Twitter官方给出的算法实现 是用Scala写的，这里不做分析，可自行查看。

public class IdWorker{

    //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id
    private long workerId;    //工作id
    private long datacenterId;   //数据id
    //12位的序列号
    private long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
        // sanity check for workerId
        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));
        }
        System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);

        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    //初始时间戳
    private long twepoch = 1288834974657L;

    //长度为5位
    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //最大值
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    //序列号id长度
    private long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    //工作id需要左移的位数，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;
   //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    //上次时间戳，初始值为负数
    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId(){
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

     //下一个ID生成算法
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        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));
        }

        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
          * 返回结果：
          * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
          * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
          * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
          * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
          * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
        */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    //获取时间戳，并与上次时间戳比较
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //获取系统时间戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //---------------测试---------------
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }

}

算法中大量使用位运算，计算机对位运算操作非常快，这里不对位运算做过多解释。