分布式Snowflake雪花算法

前言

项目中主键ID生成方式比较多，但是哪种方式更能提高的我们的工作效率、项目质量、代码实用性以及健壮性呢，下面作了一下比较，目前雪花算法的优点还是很明显的。

优缺点比较

• UUID（缺点：太长、没法排序、使数据库性能降低）
• Redis（缺点：必须依赖Redis）
• Oracle序列号（缺点：用Oracle才能使用）
• Snowflake雪花算法，优点：生成有顺序的id，提高数据库的性能

Snowflake雪花算法解析

雪花算法解析 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开):
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，

然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点） ，

最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

一共加起来刚好64位，为一个Long型。(转换成字符串长度为18)。

Snowflake算法核心把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起。

整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分），

并且效率较高，经测试，snowflake每秒能够产生26万ID左右，完全满足需要。

分布式Snowflake雪花算法代码

 public class SnowFlakeGenerator {

     public static class Factory {
         /**
          * 每一部分占用位数的默认值
          */
         private final static int DEFAULT_MACHINE_BIT_NUM = 5;   //机器标识占用的位数
         private final static int DEFAULT_IDC_BIT_NUM = 5;//数据中心占用的位数

         private int machineBitNum;
         private int idcBitNum;

         public Factory() {
             this.idcBitNum = DEFAULT_IDC_BIT_NUM;
             this.machineBitNum = DEFAULT_MACHINE_BIT_NUM;
         }

         public Factory(int machineBitNum, int idcBitNum) {
             this.idcBitNum = idcBitNum;
             this.machineBitNum = machineBitNum;
         }

         public SnowFlakeGenerator create(long idcId, long machineId) {
             return new SnowFlakeGenerator(this.idcBitNum, this.machineBitNum, idcId, machineId);
         }
     }

     /**
      * 起始的时间戳
      * 作者写代码时的时间戳
      */
     private final static long START_STAMP = 1508143349995L;

     /**
      * 可分配的位数
      */
     private final static int REMAIN_BIT_NUM = 22;

     /**
      * idc编号
      */
     private long idcId;

     /**
      * 机器编号
      */
     private long machineId;

     /**
      * 当前序列号
      */
     private long sequence = 0L;

     /**
      * 上次最新时间戳
      */
     private long lastStamp = -1L;

     /**
      * idc偏移量：一次计算出，避免重复计算
      */
     private int idcBitLeftOffset;

     /**
      * 机器id偏移量：一次计算出，避免重复计算
      */
     private int machineBitLeftOffset;

     /**
      * 时间戳偏移量：一次计算出，避免重复计算
      */
     private int timestampBitLeftOffset;

     /**
      * 最大序列值：一次计算出，避免重复计算
      */
     private int maxSequenceValue;

     private SnowFlakeGenerator(int idcBitNum, int machineBitNum, long idcId, long machineId) {
         int sequenceBitNum = REMAIN_BIT_NUM - idcBitNum - machineBitNum;

         if (idcBitNum <= 0 || machineBitNum <= 0 || sequenceBitNum <= 0) {
             throw new IllegalArgumentException("error bit number");
         }

         this.maxSequenceValue = ~(-1 << sequenceBitNum);

         machineBitLeftOffset = sequenceBitNum;
         idcBitLeftOffset = idcBitNum + sequenceBitNum;
         timestampBitLeftOffset = idcBitNum + machineBitNum + sequenceBitNum;

         this.idcId = idcId;
         this.machineId = machineId;
     }

     /**
      * 产生下一个ID
      */
     public synchronized long nextId() {
         long currentStamp = getTimeMill();
         if (currentStamp < lastStamp) {
             throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastStamp - currentStamp));
         }

         //新的毫秒，序列从0开始，否则序列自增
         if (currentStamp == lastStamp) {
             sequence = (sequence + 1) & this.maxSequenceValue;
             if (sequence == 0L) {
                 //Twitter源代码中的逻辑是循环，直到下一个毫秒
                 lastStamp = tilNextMillis();
 //                throw new IllegalStateException("sequence over flow");
             }
         } else {
             sequence = 0L;
         }

         lastStamp = currentStamp;

         return (currentStamp - START_STAMP) << timestampBitLeftOffset | idcId << idcBitLeftOffset | machineId << machineBitLeftOffset | sequence;
     }

     private long getTimeMill() {
         return System.currentTimeMillis();
     }

     private long tilNextMillis() {
         long timestamp = getTimeMill();
         while (timestamp <= lastStamp) {
             timestamp = getTimeMill();
         }
         return timestamp;
     }
 }