雪花算法id的多方面阐述

一、概述

雪花算法id是一个分布式可用的id生成器，也是现在广泛应用的分布式情况下生成全局唯一id的解决方案之一，所以对雪花算法id的深入了解十分有必要。

二、原理

雪花算法id的原理是利用当前时间戳、工作机器id、序列号三个部分来生成全局唯一id。

1、时间戳

时间戳是雪花算法id生成的第一部分，一般为41位，能够使用的时长最长约69年，当前时间戳减去一个固定的时间点比如“2020-01-01”后右移22位即可获得一个41位的时间戳。

2、工作机器id

工作机器id是一个在分布式系统中必须唯一的标识，一般为10位，5位表示数据中心id，5位表示机器id，能够使用的最多数据中心id数量是32个，每个数据中心内部最多机器数量是32个。

3、序列号

序列号是每个工作机器id内部单调递增的计数器，一般为12位，最多可以生成4096个id。序列号溢出后需要等到下一个毫秒进行生成。

三、代码实现

public class SnowflakeIdGenerator {

    // 开始时间戳
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1577808000000L;

    // 数据中心id的位数
    private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;

    // 机器id的位数
    private static final long MACHINE_ID_BITS = 5L;

    // 序列号的位数
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;

    // 数据中心id最大值
    private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);

    // 机器id最大值
    private static final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_ID_BITS);

    // 序列号最大值
    private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);

    // 数据中心id左移位数（机器id内部共享此位）
    private static final long DATA_CENTER_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + MACHINE_ID_BITS;

    // 机器id左移位数
    private static final long MACHINE_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS;

    // 时间戳左移位数
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = DATA_CENTER_LEFT_SHIFT + DATA_CENTER_ID_BITS;

    // 数据中心id
    private long dataCenterId;

    // 机器id
    private long machineId;

    // 序列号
    private long sequence;

    // 最后生成id的时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;
    
    /**
     * 构造函数
     * @param dataCenterId 数据中心id
     * @param machineId 机器id
     */
    public SnowflakeIdGenerator(long dataCenterId, long machineId) {
        if (dataCenterId < 0 || dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID) {
            throw new IllegalArgumentException("data center id can't be greater than " + MAX_DATA_CENTER_ID + " or less than 0");
        }
        if (machineId < 0 || machineId > MAX_MACHINE_ID) {
            throw new IllegalArgumentException("machine id can't be greater than " + MAX_MACHINE_ID + " or less than 0");
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.machineId = machineId;
    }
    
    /**
     * 生成id方法
     * @return id
     */
    public synchronized long generateId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
        }
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = waitUntilNextTime(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        return ((currentTimestamp - BEGIN_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
                | (dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT_SHIFT)
                | (machineId << MACHINE_LEFT_SHIFT)
                | sequence;
    }
    
    /**
     * 等待下一毫秒
     * @param lastTimestamp 最后生成id的时间戳
     * @return 下一毫秒的时间戳
     */
    private long waitUntilNextTime(long lastTimestamp) {
        long time = System.currentTimeMillis();
        while (time <= lastTimestamp) {
            time = System.currentTimeMillis();
        }
        return time;
    }
}

四、使用场景

雪花算法id适用于需要生成全局唯一id的场景，比如订单号、用户id等。在分布式场景下，也可以用于解决单个节点出现的并发问题。

五、总结

通过对雪花算法id的深入介绍，相信大家对它有了更深入的了解。在开发过程中，如果需要生成全局唯一id，可以考虑使用雪花算法id。