1、简介
在生成随机主键的时候，我第一个想到的就是UUID，但是UUID在MySQL中作为主键生成时，就会出现一个问题，UUID生成的是乱序的。这时候，学习MP的过程中，发现MP在插入主键时，使用的算法是雪花算法
雪花算法是Twitter公司发明的一种算法，主要目的是解决在分布式环境下，ID怎样生成的问题
2、雪花算法
雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。
- 最高 1 位固定值 0，因为生成的 id 是正整数，如果是 1 就是负数了。
- 接下来 41 位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000606024365)=69，大概可以使用 69 年。
- 再接下 10 位存储机器码，包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器
- 最后 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言，同一毫秒时间戳下，可以生成 2^12=4096 个不重复 id。
雪花算法可以作为一个单独服务来进行，只需要指定10为的机器码即可。
3、算法实现
package com.shang.reggie.common;
import java.util.Date;
/**
* @Author :漠殇
* @Data ：Create in 17:14 2022/6/22
*/
public class SnowFlakeUtil {
private static SnowFlakeUtil snowFlakeUtil;
static {
snowFlakeUtil = new SnowFlakeUtil();
}
// 当前的时间戳 2022-06-22 17:27:00 = 》 1655890020000
private static final long INIT_EPOCH = 1655890020000L;
// 时间位取&
private static final long TIME_BIT = 0b1111111111111111111111111111111111111111110000000000000000000000L;
// 记录最后使用的毫秒时间戳，主要用于判断是否同一毫秒，以及用于服务器时钟回拨判断
private static long lastTimeMillis = -1L;
// dataCenterId占用的位数
private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;
// dataCenterId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
// dataCenterId
private long dataCenterId;
// workId占用的位数
private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;
// workId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
// workId
private long workerId;
// 最后12位，代表每毫秒内可产生最大序列号，即 2^12 - 1 = 4095
private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;
// 掩码（最低12位为1，高位都为0），主要用于与自增后的序列号进行位与，如果值为0，则代表自增后的序列号超过了4095
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111111
private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
// 同一毫秒内的最新序号，最大值可为 2^12 - 1 = 4095
private long sequence;
// workId位需要左移的位数 12
private static final long WORK_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
// dataCenterId位需要左移的位数 12+5
private static final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;
// 时间戳需要左移的位数 12+5+5
private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;
/**
* 无参构造
*/
public SnowFlakeUtil() {
this(1, 1);
}
/**
* 有参构造
* @param dataCenterId
* @param workerId
*/
public SnowFlakeUtil(long dataCenterId, long workerId) {
// 检查dataCenterId的合法值
if (dataCenterId < 0 || dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("dataCenterId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_DATA_CENTER_ID));
}
// 检查workId的合法值
if (workerId < 0 || workerId > MAX_WORKER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("workId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_WORKER_ID));
}
this.workerId = workerId;
this.dataCenterId = dataCenterId;
}
/**
* 获取唯一ID
* @return
*/
public static Long getSnowFlakeId() {
return snowFlakeUtil.nextId();
}
/**
* 通过雪花算法生成下一个id，注意这里使用synchronized同步
* @return 唯一id
*/
public synchronized long nextId() {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
System.out.println(currentTimeMillis);
// 当前时间小于上一次生成id使用的时间，可能出现服务器时钟回拨问题
if (currentTimeMillis < lastTimeMillis) {
throw new RuntimeException(
String.format("可能出现服务器时钟回拨问题，请检查服务器时间。当前服务器时间戳：%d，上一次使用时间戳：%d", currentTimeMillis,
lastTimeMillis));
}
if (currentTimeMillis == lastTimeMillis) {
// 还是在同一毫秒内，则将序列号递增1，序列号最大值为4095
// 序列号的最大值是4095，使用掩码（最低12位为1，高位都为0）进行位与运行后如果值为0，则自增后的序列号超过了4095
// 那么就使用新的时间戳
sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
if (sequence == 0) {
currentTimeMillis = getNextMillis(lastTimeMillis);
}
} else { // 不在同一毫秒内，则序列号重新从0开始，序列号最大值为4095
sequence = 0;
}
// 记录最后一次使用的毫秒时间戳
lastTimeMillis = currentTimeMillis;
// 核心算法，将不同部分的数值移动到指定的位置，然后进行或运行
// <<：左移运算符, 1 << 2 即将二进制的 1 扩大 2^2 倍
// |：位或运算符, 是把某两个数中, 只要其中一个的某一位为1, 则结果的该位就为1
// 优先级：<< > |
return
// 时间戳部分
((currentTimeMillis - INIT_EPOCH) << TIMESTAMP_SHIFT)
// 数据中心部分
| (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT)
// 机器表示部分
| (workerId << WORK_ID_SHIFT)
// 序列号部分
| sequence;
}
/**
* 获取指定时间戳的接下来的时间戳，也可以说是下一毫秒
* @param lastTimeMillis 指定毫秒时间戳
* @return 时间戳
*/
private long getNextMillis(long lastTimeMillis) {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
while (currentTimeMillis <= lastTimeMillis) {
currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
}
return currentTimeMillis;
}
/**
* 获取随机字符串,length=13
* @return
*/
public static String getRandomStr() {
return Long.toString(getSnowFlakeId(), Character.MAX_RADIX);
}
/**
* 从ID中获取时间
* @param id 由此类生成的ID
* @return
*/
public static Date getTimeBySnowFlakeId(long id) {
return new Date(((TIME_BIT & id) >> 22) + INIT_EPOCH);
}
}
测试：
public static void main(String[] args) {
SnowFlakeUtil snowFlakeUtil = new SnowFlakeUtil();
long id = snowFlakeUtil.nextId();
System.out.println(id);
Date date = SnowFlakeUtil.getTimeBySnowFlakeId(id);
System.out.println(date + "date");
long time = date.getTime();
System.out.println(time);
System.out.println(getRandomStr());
}
4、算法优缺点
优点：
- 高并发分布式环境下生成不重复 id，每秒可生成百万个不重复 id。
- 基于时间戳，以及同一时间戳下序列号自增，基本保证 id 有序递增。
- 不依赖第三方库或者中间件。
- 算法简单，在内存中进行，效率高。
缺点：
- 依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。
5、补充
其实雪花算法每一部分占用的比特位数量并不是固定死的。例如你的业务可能达不到69年之久，那么可用减少时间戳占用的位数，雪花算法服务需要部署的节点超过1024台，那么可将减少的位数补充给机器码用。
注意，雪花算法中41位比特位不是直接用来存储当前服务器毫秒时间戳的，而是需要当前服务器时间戳减去某一个初始时间戳值，一般可以使用服务上线时间作为初始时间戳值。
对于机器码，可根据自身情况做调整，例如机房号，服务器号，业务号，机器 IP 等都是可使用的。对于部署的不同雪花算法服务中，最后计算出来的机器码能区分开来即可。
本文参考自：SnowFlake 雪花算法详解与实现
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