订单号生成规则的思考，twitter snowflake算法

最新推荐文章于 2025-06-01 09:42:28 发布

majiawenzzz

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/majiawenzzz/article/details/81363113

本文探讨了Twitter的snowflake算法，它是一个用于生成分布式ID的高效算法。文章详细介绍了算法的结构，包括时间戳、工作节点ID和序列号。同时，文章提出了时间回拨问题，并分析了可能导致回拨的原因。作者提出了自己的解决方案，包括使用Redis作为工作节点ID的中央存储，以及在时间回拨超过15ms时切换工作节点ID。虽然这种方法引入了额外的复杂性，但提供了一种应对时间回拨的思路。

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snowflake算法

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位，永远是0。

该算法实现基本就是二进制操作，如果二进制不熟悉的可以看看我之前写的相关文章：java二进制相关基础、二进制实战技巧。

这个算法单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12)，也就是409.6万个ID，（吼吼，这个得了的快啊）。

java实现代码基本上就是类似这样的（都差不多，基本就是二进制位操作）：参考：https://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html

/**
 * Twitter_Snowflake<br>
 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
 * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
 * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
 * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
 * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
 * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
 * 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
 * SnowFlake的优点是，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(由数据中心ID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。
 */
public class SnowflakeIdWorker {

    // ======================