Java實(shí)現(xiàn)雪花算法的代碼怎么寫(xiě)

這篇文章主要介紹了Java實(shí)現(xiàn)雪花算法的代碼怎么寫(xiě)的相關(guān)知識(shí)，內(nèi)容詳細(xì)易懂，操作簡(jiǎn)單快捷，具有一定借鑒價(jià)值，相信大家閱讀完這篇Java實(shí)現(xiàn)雪花算法的代碼怎么寫(xiě)文章都會(huì)有所收獲，下面我們一起來(lái)看看吧。

一、介紹

SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法，主要核心思想就是利用64bit的long類(lèi)型的數(shù)字作為全局的id。在分布式系統(tǒng)中經(jīng)常應(yīng)用到，并且，在id中加入了時(shí)間戳的概念，基本上保持不重復(fù)，并且持續(xù)一種向上增加的方式。

在這64bit中，其中``第一個(gè)bit是不用的，然后用其中的41個(gè)bit作為毫秒數(shù)，用10bit作為工作機(jī)器id,12bit`作為序列號(hào).具體如下圖所示：

第一個(gè)部分：0,這個(gè)是個(gè)符號(hào)位，因?yàn)樵诙M(jìn)制中第一個(gè)bit如果是1的話，那么都是負(fù)數(shù)，但是我們生成的這些id都是正數(shù)，所以第一個(gè)bit基本上都是0

第二個(gè)部分：41個(gè)bit,代表的是一個(gè)時(shí)間戳，41bit可以表示的數(shù)字多達(dá)$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1個(gè)毫秒值，基本上差不多是69年。

第三個(gè)部分：5個(gè)bit 表示的是機(jī)房id。

第四個(gè)部分：5個(gè)bit 表示的是機(jī)器id。

第五個(gè)部分：12個(gè)bit 表示的是機(jī)房id，表示的序號(hào)，就是某個(gè)機(jī)房某臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi)同時(shí)生成的 id 的序號(hào)，0000 00000000，如果是同一毫秒，那么這個(gè)雪花值就會(huì)遞增

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，你的某個(gè)服務(wù)假設(shè)要生成一個(gè)全局唯一 id，那么就可以發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求給部署了 SnowFlake 算法的系統(tǒng)，由這個(gè) SnowFlake 算法系統(tǒng)來(lái)生成唯一 id。

這個(gè)算法可以保證說(shuō)，一個(gè)機(jī)房的一臺(tái)機(jī)器上，在同一毫秒內(nèi)，生成了一個(gè)唯一的 id?？赡芤粋€(gè)毫秒內(nèi)會(huì)生成多個(gè) id，但是有最后 12 個(gè) bit 的序號(hào)來(lái)區(qū)分開(kāi)來(lái)。

下面我們就來(lái)簡(jiǎn)單看下這個(gè)算法的代碼實(shí)現(xiàn)部分。

總之就是用一個(gè)64bit的數(shù)字中各個(gè)bit位置來(lái)設(shè)置不同的標(biāo)志位

二、代碼實(shí)現(xiàn)

package com.lhh.utils;

/**
 * @author liuhuanhuan
 * @version 1.0
 * @date 2022/2/21 22:33
 * @describe Twitter推出的分布式唯一id算法
 */
public class SnowFlow {
    //因?yàn)槎M(jìn)制里第一個(gè) bit 為如果是 1，那么都是負(fù)數(shù)，但是我們生成的 id 都是正數(shù)，所以第一個(gè) bit 統(tǒng)一都是 0。

    //機(jī)器ID  2進(jìn)制5位  32位減掉1位 31個(gè)
    private long workerId;
    //機(jī)房ID 2進(jìn)制5位  32位減掉1位 31個(gè)
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒內(nèi)生成的多個(gè)id的最新序號(hào)  12位 4096 -1 = 4095 個(gè)
    private long sequence;
    //設(shè)置一個(gè)時(shí)間初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的機(jī)器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的機(jī)房id；?！?
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒內(nèi)產(chǎn)生的id數(shù) 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 這個(gè)是二進(jìn)制運(yùn)算，就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字，也就是說(shuō)機(jī)器id最多只能是32以?xún)?nèi)
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 這個(gè)是一個(gè)意思，就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字，機(jī)房id最多只能是32以?xún)?nèi)
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // -1L 二進(jìn)制就是1111 1111  為什么？
    // -1 左移12位就是 1111  1111 0000 0000 0000 0000
    // 異或  相同為0 ，不同為1
    // 1111  1111  0000  0000  0000  0000
    // ^
    // 1111  1111  1111  1111  1111  1111
    // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 換算成10進(jìn)制就是4095
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //記錄產(chǎn)生時(shí)間毫秒數(shù)，判斷是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;
    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }


    public SnowFlow() {
    }

    public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

        // 檢查機(jī)房id和機(jī)器id是否超過(guò)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;
    }

    // 這個(gè)是核心方法，通過(guò)調(diào)用nextId()方法，
    // 讓當(dāng)前這臺(tái)機(jī)器上的snowflake算法程序生成一個(gè)全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 這兒就是獲取當(dāng)前時(shí)間戳，單位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        // 判斷是否小于上次時(shí)間戳，如果小于的話，就拋出異常
        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));
        }

        // 下面是說(shuō)假設(shè)在同一個(gè)毫秒內(nèi)，又發(fā)送了一個(gè)請(qǐng)求生成一個(gè)id
        // 這個(gè)時(shí)候就得把seqence序號(hào)給遞增1，最多就是4096
        if (timestamp == lastTimestamp) {

            // 這個(gè)意思是說(shuō)一個(gè)毫秒內(nèi)最多只能有4096個(gè)數(shù)字，無(wú)論你傳遞多少進(jìn)來(lái)，
            //這個(gè)位運(yùn)算保證始終就是在4096這個(gè)范圍內(nèi)，避免你自己傳遞個(gè)sequence超過(guò)了4096這個(gè)范圍
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //當(dāng)某一毫秒的時(shí)間，產(chǎn)生的id數(shù) 超過(guò)4095，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 這兒記錄一下最近一次生成id的時(shí)間戳，單位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 這兒就是最核心的二進(jìn)制位運(yùn)算操作，生成一個(gè)64bit的id
        // 先將當(dāng)前時(shí)間戳左移，放到41 bit那兒；將機(jī)房id左移放到5 bit那兒；將機(jī)器id左移放到5 bit那兒；將序號(hào)放最后12 bit
        // 最后拼接起來(lái)成一個(gè)64 bit的二進(jìn)制數(shù)字，轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制就是個(gè)long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 當(dāng)某一毫秒的時(shí)間，產(chǎn)生的id數(shù) 超過(guò)4095，系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待，直到下一毫秒，系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //獲取當(dāng)前時(shí)間戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     *  main 測(cè)試類(lèi)
     * @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);
        SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 22; i++) {
            System.out.println(snowFlow.nextId());
//		}
        }
    }
}

三、算法優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

（1）高性能高可用：生成時(shí)不依賴(lài)于數(shù)據(jù)庫(kù)，完全在內(nèi)存中生成。

（2）容量大：每秒中能生成數(shù)百萬(wàn)的自增ID。

（3）ID自增：存入數(shù)據(jù)庫(kù)中，索引效率高。

缺點(diǎn)：

依賴(lài)與系統(tǒng)時(shí)間的一致性，如果系統(tǒng)時(shí)間被回調(diào)，或者改變，可能會(huì)造成id沖突或者重復(fù)(時(shí)鐘重播造成的id重復(fù)問(wèn)題)

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