概述

分散式系統中，有一些需要使用全域性唯一ID的場景，這種時候為了防止ID衝突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺點，首先他相對比較長，另外UUID一般是無序的。

有些時候我們希望能使用一種簡單一些的ID，並且希望ID能夠按照時間有序生成。

而twitter的SnowFlake解決了這種需求，最初Twitter把儲存系統從MySQL遷移到Cassandra，因為Cassandra沒有順序ID生成機制，所以開發了這樣一套全域性唯一ID生成服務。

原理

Twitter的雪花演算法SnowFlake，使用Java語言實現。

SnowFlake演算法產生的ID是一個64位的整型，結構如下（每一部分用“-”符號分隔）：

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
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1位標識部分，在java中由於long的最高位是符號位，正數是0，負數是1，一般生成的ID為正數，所以為0；

41位時間戳部分，這個是毫秒級的時間，一般實現上不會儲存當前的時間戳，而是時間戳的差值（當前時間-固定的開始時間），這樣可以使產生的ID從更小值開始；41位的時間戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年；

10位節點部分，Twitter實現中使用前5位作為資料中心標識，後5位作為機器標識，可以部署1024個節點；

12位序列號部分，支援同一毫秒內同一個節點可以生成4096個ID；

SnowFlake演算法生成的ID大致上是按照時間遞增的，用在分散式系統中時，需要注意資料中心標識和機器標識必須唯一，這樣就能保證每個節點生成的ID都是唯一的。或許我們不一定都需要像上面那樣使用5位作為資料中心標識，5位作為機器標識，可以根據我們業務的需要，靈活分配節點部分，如：若不需要資料中心，完全可以使用全部10位作為機器標識；若資料中心不多，也可以只使用3位作為資料中心，7位作為機器標識。

snowflake生成的ID整體上按照時間自增排序，並且整個分散式系統內不會產生ID碰撞（由datacenter和workerId作區分），並且效率較高。據說：snowflake每秒能夠產生26萬個ID。

原始碼

本機實測：100萬個ID 耗時5秒

/**
 * 描述: Twitter的分散式自增ID雪花演算法snowflake (Java版)
 * https://github.com/souyunku/SnowFlake
 *
 * @author yanpenglei
 * @create 2018-03-13 12:37
 **/
public class SnowFlake {

    /**
     * 起始的時間戳
     */
    private final static long START_STMP = 1480166465631L;

    /**
     * 每一部分佔用的位數
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列號佔用的位數
    private final static long MACHINE_BIT = 5;   //機器標識佔用的位數
    private final static long DATACENTER_BIT = 5;//資料中心佔用的位數

    /**
     * 每一部分的最大值
     */
    private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
    private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
    private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

    private long datacenterId;  //資料中心
    private long machineId;     //機器標識
    private long sequence = 0L; //序列號
    private long lastStmp = -1L;//上一次時間戳

    public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
        if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("datacenterId can`t be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
        }
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("machineId can`t be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
        }
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 產生下一個ID
     *
     * @return
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStmp = getNewstmp();
        if (currStmp < lastStmp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");
        }

        if (currStmp == lastStmp) {
            //相同毫秒內，序列號自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            //同一毫秒的序列數已經達到最大
            if (sequence == 0L) {
                currStmp = getNextMill();
            }
        } else {
            //不同毫秒內，序列號置為0
            sequence = 0L;
        }

        lastStmp = currStmp;

        return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //時間戳部分
                | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //資料中心部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             //機器標識部分
                | sequence;                             //序列號部分
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewstmp();
        while (mill <= lastStmp) {
            mill = getNewstmp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewstmp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
            System.out.println(snowFlake.nextId());
        }

        System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);


    }
}
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迴圈生成的ID，執行結果如下：

170916032679263329
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170916032679263332
170916032679263333
170916032679263334
170916032679263335
170916032679263336
170916032679263337
170916032679263338
170916032679263339
170916032679263340
170916032679263341
170916032679263342
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