实现高效加密！打造全能雪花算法工具类

一、雪花算法简介

雪花算法是一种高效、分布式全局唯一 ID 生成器，能够生成的 ID 具有时间有序、可排序、趋势递增等特点，实现简单，生成的 ID 唯一性和稳定性得到保障，广泛应用于分布式系统中。在对雪花算法深入了解之前，我们先来看一下一个非常基础的 ID 生成器。

public class IdGenerator {
    private static Long id = 0L;

    public static synchronized Long nextId() {
        return ++id;
    }
}

这个 IdGenerator 是简单的单机 ID 生成器，通过同步保证了 ID 的唯一性。但是，这种做法有两个问题。首先，由于 synchronized 关键字的使用，多线程场景下，性能会大打折扣；其次，由于是单机，可能出现重复 ID，当然这样的概率相对较低，但是在大量生成 ID 的场景中，也无法避免。因此，需要一种分布式的、简单的，高效的可以提升整体系统的性能和稳定性的 ID 生成器。

二、雪花算法详解

雪花算法的核心是一个 64 位的 long 型数字，其中，第 1 个 bit 为不用，接下来的 41 个 bit 用于表示时间戳，最高位为符号位不用，其中高 5 个 bit 是数据中心标识，5 个 bit 是机器标识，低 12 个 bit 是序号。

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 数据中心ID
    private long dataCenterId;
    // 机器ID
    private long machineId;
    // 序列号
    private long sequence = 0L;
    // 上一次时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdGenerator(long dataCenterId, long machineId) {
        if (dataCenterId > MAX_DATACENTER_ID || dataCenterId  MAX_MACHINE_ID || machineId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_ID or less than 0");
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.machineId = machineId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long currentTimestamp = timeGen();
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
        }
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        return ((currentTimestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
                | (dataCenterId << DATACENTER_ID_LEFT_SHIFT)
                | (machineId << MACHINE_ID_LEFT_SHIFT)
                | sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

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

    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idWorker = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

这个 SnowflakeIdGenerator 是一个典型的 Java 实现，它具有选取数据中心 ID 和机器 ID 的功能。这个算法的核心是 nextId() 方法，是一个同步方法，主要包括四个部分。

第一部分获取当前时间戳，并检查时间戳是否被改过。

第二部分是与上一个时间戳比较，保证没有时间上的回拨，并计算序列号。

第三部分则是更新时间戳、序号。

第四部分则是拼装成 64 位 long 型 ID。

三、雪花算法优化

在实际应用中，我们可能需要对雪花算法进行迭代和优化，出于不同的业务场景，也许会有不同的优化方式。这里我们提出一些常见的优化方式。

1. 高效的防止时钟回拨策略

有时，时钟回拨是不可避免的。为了消除回拨带来的影响，我们可以采用 NTP 同步系统时钟的方式。但是在极端情况下，毫秒级别的时钟回拨的确会发生。比如说，在云服务器上，有时由于机器迁移或者其他原因时钟可能会回拨，而这种回拨比较微小和短暂，但对于雪花算法而言影响却比较大。因此，为了解决这个问题，我们需要对时钟回拨进行优化。

public synchronized long nextId() {
    long currentTimestamp = timeGen();
    if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
        long offset = lastTimestamp - currentTimestamp;
        if (offset < MAX_BACKWARD_MS) {
            try {
                wait(offset << 1);
                currentTimestamp = timeGen();
                if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
                    throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
                }
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
        } else {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
        }
    }
    if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
        sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
        if (sequence == 0) {
            currentTimestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
        }
    } else {
        sequence = 0L;
    }
    lastTimestamp = currentTimestamp;
    return ((currentTimestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
            | (dataCenterId << DATACENTER_ID_LEFT_SHIFT)
            | (machineId << MACHINE_ID_LEFT_SHIFT)
            | sequence;
}

可以看到，在 nextId() 方法中增加了 wait() 方法，同步等待一段时间，再次获取当前时间戳，如果时间戳依然小于上次时间戳，则抛出异常。这种方式虽然可以满足单数时钟回拨带来的影响，但是多次时钟回拨，会导致异常被抛出。因此，我们基于这个思路，可以采取更加高效的方式求解。

public synchronized long nextId() {
    long currentTimestamp = timeGen();
    if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
        long offset = lastTimestamp - currentTimestamp;
        if (offset < MAX_BACKWARD_MS) {
            currentTimestamp = lastTimestamp;
        } else {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id for " + offset + " milliseconds");
        }
    }
    if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
        sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
        if (sequence == 0) {
            currentTimestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
        }
    } else {
        sequence = 0L;
    }
    lastTimestamp = currentTimestamp;
    return ((currentTimestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
            | (dataCenterId << DATACENTER_ID_LEFT_SHIFT)
            | (machineId << MACHINE_ID_LEFT_SHIFT)
            | sequence;
}

可以看到，只需要将等待的时间减少一半，直接使用 lastTimestamp 替代 currentTimestamp 即可，这样的做法显著提升了程序的性能和安全性。

2. 更为严格的数据安全性

在一些情况下，为了严格保障数据生成的唯一性，我们可能需要将 SnowflakeIdGenerator 的接口单例化，也就是说，在一个 JVM 实例上，每一个工作对象都是唯一的。

public class SnowflakeIdGenerator {
    private static volatile SnowflakeIdGenerator instance;

    public static SnowflakeIdGenerator getInstance(int dataCenterId, int machineId) {
        if (instance == null) {
            synchronized (SnowflakeIdGenerator.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new SnowflakeIdGenerator(dataCenterId, machineId);
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

这样，一旦有重复的机器标识或者数据中心标识，就会抛出运行时异常。

四、小结

雪花算法是一种高效、分布式全局唯一 ID 生成器，能够生成的 ID 具有时间有序、可排序、趋势递增等特点，实现简单，生成的 ID 唯一性和稳定性得到保障，广泛应用于分布式系统中。而在雪花算法的实现过程中，我们也可以根据不同的具体业务场景，进行一些优化和改进。

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