Java實作雪花演算法的程式碼怎麼寫

一、介紹

SnowFlow演算法是Twitter推出的分散式id產生演算法，主要核心想法就是利用64bit的long類型的數字作為全域的id。在分散式系統中經常應用到，並且，在id中加入了時間戳的概念，基本上保持不重複，並且持續一種向上增加的方式。

在這64bit中，其中``第一個bit是不用的，然後用其中的41個bit作為毫秒數，用10bit作為工作機器id,12bit`作為序號.具體如下圖所示：

第一個部分：0,這個是個符號位，因為在二進位中第一個bit如果是1的話，那麼都是負數，但是我們生成的這些id都是正數，所以第一個bit基本上都是0

第二個部分：41個bit,代表的是一個時間戳，41bit可以表示的數字多達$2^{41 } $-1,也可以表示2^{41}-1個毫秒值，基本上差不多是69年。

第三個部分：5個bit 表示的是機房id。

第四個部分：5個bit 表示的是機器id。

第五個部分：12個bit 表示的是機房id，表示的序號，就是某個機房某台機器上這一毫秒內同時生成的id 的序號，0000 00000000，如果是同一毫秒，那麼這個雪花值就會遞增

簡單來說，你的某個服務假設要產生一個全域唯一id，那麼就可以發送一個請求給部署了SnowFlake 演算法的系統，由這個SnowFlake 演算法系統來產生唯一id。

這個演算法可以保證說，一個機房的一台機器上，在同一毫秒內，產生了一個唯一的 id。可能一個毫秒內會產生多個 id，但有最後 12 個 bit 的序號來區分開來。

下面我們就來簡單看下這個演算法的程式碼實作部分。

總之就是用64bit的數字中各個bit位置來設定不同的標誌位元

#二、程式碼實作

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 {
    //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。

    //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long workerId;
    //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
    private long sequence;
    //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的机器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的机房id；。‘
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // -1L 二进制就是1111 1111  为什么？
    // -1 左移12位就是 1111  1111 0000 0000 0000 0000
    // 异或  相同为0 ，不同为1
    // 1111  1111  0000  0000  0000  0000
    // ^
    // 1111  1111  1111  1111  1111  1111
    // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 换算成10进制就是4095
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //记录产生时间毫秒数，判断是否是同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) {

        // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("worker Id can&#39;t be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
        }

        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {

            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("datacenter Id can&#39;t be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，
    // 让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        // 判断是否小于上次时间戳，如果小于的话，就抛出异常
        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));
        }

        // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id
        // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096
        if (timestamp == lastTimestamp) {

            // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来，
            //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id
        // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit
        // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    /**
     * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID
     * @param lastTimestamp
     * @return
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //获取当前时间戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     *  main 测试类
     * @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、演算法優缺點

優點：

（1）高效能高可用：產生時不依賴資料庫，完全在記憶體中產生。

（2）容量大：每秒中能產生數百萬的自增ID。

（3）ID自增：存入資料庫中，索引效率高。

缺點：

依賴與系統時間的一致性，如果系統時間被回調，或改變，可能會造成id衝突或重複(時脈重播造成的id重複問題)

以上是Java實作雪花演算法的程式碼怎麼寫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！