Java 使用雪花算法生成全局 ID 介绍、应用场景和示例代码

一、雪花算法概述

雪花算法（Snowflake）是Twitter开发的一种全局唯一ID生成算法。其生成的ID是64位的长整型，具有全局唯一性且趋势递增，常用于全局系统中需要生成唯一标识符的场景。

雪花算法ID结构：

雪花算法生成的64位二进制数字由以下几部分组成：

1. 1位符号：始终为
2. 41 位数据：记录
3. 10 位机器标识：
4. 12位序列号：在同一毫秒内的生成序号（每毫秒最多生成4096个）

特点：

1. 性能：本地生成，无
2. 高可用：去中心化，适用于多个场景。
3. 社区性：时间部分保证ID大致按时间递增顺序

二、应用场景

1. 全局系统的唯一标识符：
2. 数据库分表或分库：通过雪花算法
3. 日志系统：在全局环境中为每条日志生成唯一ID，进而追踪。

三、示例代码

以下是使用Java实现雪花算法全局生成ID的示例代码：

public class SnowflakeIdGenerator {

    // 起始时间戳（2022-01-01 00:00:00）
    private static final long START_TIMESTAMP = 1640995200000L;

    // 每部分位数
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12; // 序列号占用位数
    private static final long MACHINE_BITS = 10; // 机器 ID 占用位数

    // 每部分最大值
    private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS); // 最大序列号
    private static final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_BITS); // 最大机器 ID

    // 每部分偏移量
    private static final long MACHINE_SHIFT = SEQUENCE_BITS; // 机器 ID 左移位数
    private static final long TIMESTAMP_SHIFT = MACHINE_BITS + SEQUENCE_BITS; // 时间戳左移位数

    private final long machineId; // 机器 ID
    private long sequence = 0L; // 当前毫秒内序列号
    private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成 ID 的时间戳

    public SnowflakeIdGenerator(long machineId) {
        if (machineId < 0 || machineId > MAX_MACHINE_ID) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("Machine ID must be between 0 and %d", MAX_MACHINE_ID));
        }
        this.machineId = machineId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();

        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate ID.");
        }

        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            // 同一毫秒内
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                // 序列号用尽，等待下一毫秒
                currentTimestamp = waitUntilNextMillis(currentTimestamp);
            }
        } else {
            // 不同毫秒，序列号重置
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = currentTimestamp;

        // 生成 ID
        return ((currentTimestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_SHIFT) | (machineId << MACHINE_SHIFT) | sequence;
    }

    private long waitUntilNextMillis(long currentTimestamp) {
        while (currentTimestamp <= lastTimestamp) {
            currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return currentTimestamp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1); // 机器 ID 为 1
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(idGenerator.nextId());
        }
    }
}

四、总结

雪花算法具有高效性和多元化特性，适合在各种需要唯一标识的场景中应用。通过优化锁机制和时间管理，可以进一步提升其在大规模环境中的稳定性。