Java中的雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成唯一ID的算法，可以在分布式系统环境中防止ID重复。这种算法最初由Twitter开发，用于生成Twitter的唯一ID，由于其简单易懂和高效，已成为目前最常用的生成唯一ID的算法之一。
雪花算法生成的ID是一个64位的长整型数字，可以分为四个部分：
- 符号位（始终为0，占用1位）。
- 时间戳（毫秒级，占用41位），可以用的年限约69年。
- 数据中心ID（可以定义具体数据中心ID的位数，占用5位），用于区分不同的数据中心。
- 工作机器ID（可以定义具体工作机器ID的位数，占用5位），用于区分不同的工作机器。
以下是Java实现的基本流程：
- 获得时间戳，精确到毫秒级。
- 将所有位数的值全部初始化为0。
- 填充时间戳，对应41位。
- 填充数据中心ID，根据自身需求设置位数。
- 填充工作机器ID，根据自身需求设置位数。
- 填充序列号，一般使用一个计数器，生成一系列自增的整数。
- 将上述所有部分组合成一条64位的长整型数字，即为唯一ID，生成完成。
以下是一个Java实现的示例代码：
public class SnowFlake {
// 起始的时间戳
private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;
// 每一部分占用的位数，符号位不算在内
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; // 序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; // 机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = 5; // 数据中心占用的位数
// 每一部分的最大值
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_DATACENTER_NUM = ~(-1L << DATACENTER_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 TIMESTAMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
private long datacenterId; // 数据中心
private long machineId; // 机器标识
private long sequence = 0L; // 序列号
private long lastTimestamp = -1L;// 上一次时间戳
public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("Datacenter ID can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("Machine ID can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.machineId = machineId;
}
/**
* 产生下一个ID
*
* @return 下一个ID
*/
public synchronized long nextId() {
long currTimestamp = getTimestamp();
if (currTimestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}
// 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (currTimestamp == lastTimestamp) {
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
// 序列号已经达到最大值，下一个毫秒
if (sequence == 0L) {
currTimestamp = getNextTimestamp();
}
} else {
// 时间戳改变，毫秒内序列重置
sequence = 0L;
}
// 上次生成ID的时间截
lastTimestamp = currTimestamp;
// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return (currTimestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT // 数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分
| sequence; // 序列号部分
}
/**
* 获取下一个毫秒数
*
* @return 下一个毫秒数
*/
private long getNextTimestamp() {
long timestamp = getTimestamp();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = getTimestamp();
}
return timestamp;
}
/**
* 获取当前的时间戳
*
* @return 当前的时间戳
*/
private long getTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(1, 1);
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
long endTime = System.nanoTime();
System.out.println("用时：" + (endTime - startTime) / 1000000 + "ms");
}
}
在以上示例代码中，SnowFlake类的构造函数接收数据中心ID和机器ID作为参数，用户可以根据自己的业务需求设置不同的数值。nextId()方法用于生成雪花算法的唯一ID。
除此之外，为了防止时间回退的情况，采用了getNextTimestamp()方法来获得下一个合法的时间戳。可以看到，这是一种高效、易扩展、高可用的算法，适合于生成分布式系统下唯一的ID。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-426515.html
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