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SnowFlake算法
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：
分为四段：
第一段： 1位为未使用，永远固定为0。
（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一般都是用正整数，所以最高位固定为0 ）
第二段： 41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)
第三段： 10位为workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）
(这里的10位又分为两部分，第一部分5位表示数据中心ID（0-31）第二部分5位表示机器ID（0-31）)
第四段： 12位为毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）
代码实现：
import java.util.HashSet;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class SnowFlake { //时间 41位 private static long lastTime = System.currentTimeMillis(); //数据中心ID 5位(默认0-31) private long datacenterId = 0; private long datacenterIdShift = 5; //机房机器ID 5位(默认0-31) private long workerId = 0; private long workerIdShift = 5; //随机数 12位(默认0~4095) private AtomicLong random = new AtomicLong(); private long randomShift = 12; //随机数的最大值 private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift); public SnowFlake() { } public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){ if (workerIdShift < 0 || datacenterIdShift < 0 || workerIdShift + datacenterIdShift > 22) { throw new IllegalArgumentException("参数不匹配"); } this.workerIdShift = workerIdShift; this.datacenterIdShift = datacenterIdShift; this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift; this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift); } //获取雪花的ID private long getId() { return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) | workerId << (datacenterIdShift + randomShift) | datacenterId << randomShift | random.get(); } //生成一个新的ID public synchronized long nextId() { long now = System.currentTimeMillis(); //如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回 if (now > lastTime) { lastTime = now; random.set(0); return getId(); }//将最后的随机数，进行+1操作 if (random.incrementAndGet() < maxRandom) { return getId(); } //自选等待下一毫秒 while (now <= lastTime) { now = System.currentTimeMillis(); } lastTime = now; random.set(0); return getId(); } //测试 public static void main(String[] args) { SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(); HashSet<Long> set = new HashSet<>(); for (int i = 0; i < 10000; i++) { set.add(snowFlake.nextId()); } System.out.println(set.size()); }}代码中获取id的方法利用位运算实现
1 | 41 | 5 | 5 | 12
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //41位的时间
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5位的数据中心ID
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5为的机器ID
or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|0000 00000000 //12位的sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|0000 00000000 //结果：910499571847892992
SnowFlake优点：
所有生成的id按时间趋势递增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） SnowFlake不足：
由于SnowFlake强依赖时间戳，所以时间的变动会造成SnowFlake的算法产生错误。
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