雪花演算法id的多方面闡述

一、概述

雪花演算法id是一個分散式可用的id生成器，也是現在廣泛應用的分散式情況下生成全局唯一id的解決方案之一，所以對雪花演算法id的深入了解十分有必要。

二、原理

雪花演算法id的原理是利用當前時間戳、工作機器id、序列號三個部分來生成全局唯一id。

1、時間戳

時間戳是雪花演算法id生成的第一部分，一般為41位，能夠使用的時長最長約69年，當前時間戳減去一個固定的時間點比如「2020-01-01」後右移22位即可獲得一個41位的時間戳。

2、工作機器id

工作機器id是一個在分散式系統中必須唯一的標識，一般為10位，5位表示數據中心id，5位表示機器id，能夠使用的最多數據中心id數量是32個，每個數據中心內部最多機器數量是32個。

3、序列號

序列號是每個工作機器id內部單調遞增的計數器，一般為12位，最多可以生成4096個id。序列號溢出後需要等到下一個毫秒進行生成。

三、代碼實現

public class SnowflakeIdGenerator {

    // 開始時間戳
    private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1577808000000L;

    // 數據中心id的位數
    private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;

    // 機器id的位數
    private static final long MACHINE_ID_BITS = 5L;

    // 序列號的位數
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;

    // 數據中心id最大值
    private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);

    // 機器id最大值
    private static final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_ID_BITS);

    // 序列號最大值
    private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);

    // 數據中心id左移位數（機器id內部共享此位）
    private static final long DATA_CENTER_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + MACHINE_ID_BITS;

    // 機器id左移位數
    private static final long MACHINE_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS;

    // 時間戳左移位數
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = DATA_CENTER_LEFT_SHIFT + DATA_CENTER_ID_BITS;

    // 數據中心id
    private long dataCenterId;

    // 機器id
    private long machineId;

    // 序列號
    private long sequence;

    // 最後生成id的時間戳
    private long lastTimestamp = -1L;
    
    /**
     * 構造函數
     * @param dataCenterId 數據中心id
     * @param machineId 機器id
     */
    public SnowflakeIdGenerator(long dataCenterId, long machineId) {
        if (dataCenterId  MAX_DATA_CENTER_ID) {
            throw new IllegalArgumentException("data center id can't be greater than " + MAX_DATA_CENTER_ID + " or less than 0");
        }
        if (machineId  MAX_MACHINE_ID) {
            throw new IllegalArgumentException("machine id can't be greater than " + MAX_MACHINE_ID + " or less than 0");
        }
        this.dataCenterId = dataCenterId;
        this.machineId = machineId;
    }
    
    /**
     * 生成id方法
     * @return id
     */
    public synchronized long generateId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
        }
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = waitUntilNextTime(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        return ((currentTimestamp - BEGIN_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
                | (dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT_SHIFT)
                | (machineId << MACHINE_LEFT_SHIFT)
                | sequence;
    }
    
    /**
     * 等待下一毫秒
     * @param lastTimestamp 最後生成id的時間戳
     * @return 下一毫秒的時間戳
     */
    private long waitUntilNextTime(long lastTimestamp) {
        long time = System.currentTimeMillis();
        while (time <= lastTimestamp) {
            time = System.currentTimeMillis();
        }
        return time;
    }
}

四、使用場景

雪花演算法id適用於需要生成全局唯一id的場景，比如訂單號、用戶id等。在分散式場景下，也可以用於解決單個節點出現的並發問題。

五、總結

通過對雪花演算法id的深入介紹，相信大家對它有了更深入的了解。在開發過程中，如果需要生成全局唯一id，可以考慮使用雪花演算法id。