Java實(shí)現(xiàn)雪花算法的示例代碼
一、介紹
SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法,主要核心思想就是利用64bit的long類型的數(shù)字作為全局的id。在分布式系統(tǒng)中經(jīng)常應(yīng)用到,并且,在id中加入了時(shí)間戳的概念,基本上保持不重復(fù),并且持續(xù)一種向上增加的方式。
在這64bit中,其中``第一個(gè)bit是不用的,然后用其中的41個(gè)bit作為毫秒數(shù),用10bit作為工作機(jī)器id,12bit`作為序列號(hào).具體如下圖所示:

第一個(gè)部分:0,這個(gè)是個(gè)符號(hào)位,因?yàn)樵诙M(jìn)制中第一個(gè)bit如果是1的話,那么都是負(fù)數(shù),但是我們生成的這些id都是正數(shù),所以第一個(gè)bit基本上都是0
第二個(gè)部分:41個(gè)bit,代表的是一個(gè)時(shí)間戳,41bit可以表示的數(shù)字多達(dá)$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1個(gè)毫秒值,基本上差不多是69年。
第三個(gè)部分:5個(gè)bit 表示的是機(jī)房id。
第四個(gè)部分:5個(gè)bit 表示的是機(jī)器id。
第五個(gè)部分:12個(gè)bit 表示的是機(jī)房id,表示的序號(hào),就是某個(gè)機(jī)房某臺(tái)機(jī)器上這一毫秒內(nèi)同時(shí)生成的 id 的序號(hào),0000 00000000,如果是同一毫秒,那么這個(gè)雪花值就會(huì)遞增
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),你的某個(gè)服務(wù)假設(shè)要生成一個(gè)全局唯一 id,那么就可以發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求給部署了 SnowFlake 算法的系統(tǒng),由這個(gè) SnowFlake 算法系統(tǒng)來(lái)生成唯一 id。
這個(gè)算法可以保證說(shuō),一個(gè)機(jī)房的一臺(tái)機(jī)器上,在同一毫秒內(nèi),生成了一個(gè)唯一的 id??赡芤粋€(gè)毫秒內(nèi)會(huì)生成多個(gè) id,但是有最后 12 個(gè) bit 的序號(hào)來(lái)區(qū)分開(kāi)來(lái)。
下面我們就來(lái)簡(jiǎn)單看下這個(gè)算法的代碼實(shí)現(xiàn)部分。
總之就是用一個(gè)64bit的數(shù)字中各個(gè)bit位置來(lái)設(shè)置不同的標(biāo)志位
二、代碼實(shí)現(xiàn)
package com.lhh.utils;
/**
* @author liuhuanhuan
* @version 1.0
* @date 2022/2/21 22:33
* @describe Twitter推出的分布式唯一id算法
*/
public class SnowFlow {
//因?yàn)槎M(jìn)制里第一個(gè) bit 為如果是 1,那么都是負(fù)數(shù),但是我們生成的 id 都是正數(shù),所以第一個(gè) bit 統(tǒng)一都是 0。
//機(jī)器ID 2進(jìn)制5位 32位減掉1位 31個(gè)
private long workerId;
//機(jī)房ID 2進(jìn)制5位 32位減掉1位 31個(gè)
private long datacenterId;
//代表一毫秒內(nèi)生成的多個(gè)id的最新序號(hào) 12位 4096 -1 = 4095 個(gè)
private long sequence;
//設(shè)置一個(gè)時(shí)間初始值 2^41 - 1 差不多可以用69年
private long twepoch = 1585644268888L;
//5位的機(jī)器id
private long workerIdBits = 5L;
//5位的機(jī)房id;?!?
private long datacenterIdBits = 5L;
//每毫秒內(nèi)產(chǎn)生的id數(shù) 2 的 12次方
private long sequenceBits = 12L;
// 這個(gè)是二進(jìn)制運(yùn)算,就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字,也就是說(shuō)機(jī)器id最多只能是32以內(nèi)
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 這個(gè)是一個(gè)意思,就是5 bit最多只能有31個(gè)數(shù)字,機(jī)房id最多只能是32以內(nèi)
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
// -1L 二進(jìn)制就是1111 1111 為什么?
// -1 左移12位就是 1111 1111 0000 0000 0000 0000
// 異或 相同為0 ,不同為1
// 1111 1111 0000 0000 0000 0000
// ^
// 1111 1111 1111 1111 1111 1111
// 0000 0000 1111 1111 1111 1111 換算成10進(jìn)制就是4095
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
//記錄產(chǎn)生時(shí)間毫秒數(shù),判斷是否是同1毫秒
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId(){
return workerId;
}
public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
}
public long getTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public SnowFlow() {
}
public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
// 檢查機(jī)房id和機(jī)器id是否超過(guò)31 不能小于0
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
// 這個(gè)是核心方法,通過(guò)調(diào)用nextId()方法,
// 讓當(dāng)前這臺(tái)機(jī)器上的snowflake算法程序生成一個(gè)全局唯一的id
public synchronized long nextId() {
// 這兒就是獲取當(dāng)前時(shí)間戳,單位是毫秒
long timestamp = timeGen();
// 判斷是否小于上次時(shí)間戳,如果小于的話,就拋出異常
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
lastTimestamp - timestamp));
}
// 下面是說(shuō)假設(shè)在同一個(gè)毫秒內(nèi),又發(fā)送了一個(gè)請(qǐng)求生成一個(gè)id
// 這個(gè)時(shí)候就得把seqence序號(hào)給遞增1,最多就是4096
if (timestamp == lastTimestamp) {
// 這個(gè)意思是說(shuō)一個(gè)毫秒內(nèi)最多只能有4096個(gè)數(shù)字,無(wú)論你傳遞多少進(jìn)來(lái),
//這個(gè)位運(yùn)算保證始終就是在4096這個(gè)范圍內(nèi),避免你自己傳遞個(gè)sequence超過(guò)了4096這個(gè)范圍
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//當(dāng)某一毫秒的時(shí)間,產(chǎn)生的id數(shù) 超過(guò)4095,系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待,直到下一毫秒,系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
// 這兒記錄一下最近一次生成id的時(shí)間戳,單位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;
// 這兒就是最核心的二進(jìn)制位運(yùn)算操作,生成一個(gè)64bit的id
// 先將當(dāng)前時(shí)間戳左移,放到41 bit那兒;將機(jī)房id左移放到5 bit那兒;將機(jī)器id左移放到5 bit那兒;將序號(hào)放最后12 bit
// 最后拼接起來(lái)成一個(gè)64 bit的二進(jìn)制數(shù)字,轉(zhuǎn)換成10進(jìn)制就是個(gè)long型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
(datacenterId << datacenterIdShift) |
(workerId << workerIdShift) | sequence;
}
/**
* 當(dāng)某一毫秒的時(shí)間,產(chǎn)生的id數(shù) 超過(guò)4095,系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入等待,直到下一毫秒,系統(tǒng)繼續(xù)產(chǎn)生ID
* @param lastTimestamp
* @return
*/
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
//獲取當(dāng)前時(shí)間戳
private long timeGen(){
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* main 測(cè)試類
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// System.out.println(1&4596);
// System.out.println(2&4596);
// System.out.println(6&4596);
// System.out.println(6&4596);
// System.out.println(6&4596);
// System.out.println(6&4596);
SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1);
for (int i = 0; i < 22; i++) {
System.out.println(snowFlow.nextId());
// }
}
}
}
三、算法優(yōu)缺點(diǎn)
優(yōu)點(diǎn):
(1)高性能高可用:生成時(shí)不依賴于數(shù)據(jù)庫(kù),完全在內(nèi)存中生成。
(2)容量大:每秒中能生成數(shù)百萬(wàn)的自增ID。
(3)ID自增:存入數(shù)據(jù)庫(kù)中,索引效率高。
缺點(diǎn):
依賴與系統(tǒng)時(shí)間的一致性,如果系統(tǒng)時(shí)間被回調(diào),或者改變,可能會(huì)造成id沖突或者重復(fù)(時(shí)鐘重播造成的id重復(fù)問(wèn)題)
到此這篇關(guān)于Java實(shí)現(xiàn)雪花算法的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java雪花算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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