雪花算法
SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的。本文主要是是实现了单机版本的算法，使用多台计算机构成分布式的ID生成服务也是可以的，预留了相关的方法参数。
应用范围
1、在jdk中自带的uuid算法可以来生成唯一性的32位字符串【拼接上‘-’之后，是36位，如：’
4211210a-ba56-41b4-b055-6262411970a4’】，uuid算法得到的id是无序的，而且是字符串，数据表记录多时，查询效率不高
2、基于数据库的sequnce【通过表也可以模拟sequence】来生成，在分布式系统中更新记录不方便，只能操作主表的更新。
3、雪花算法在分布式系统中可以较好地使用。
原理
把64位进行拆分，分为如下几个部份
第1部份只占1位，而且必需为0，因为最高位0表示正数。
第2部份是时间戳，占41位【为什么是41位，后面会介绍】，最多可以表示2^41，大约是69年
第3部份是产生的机器号，占10位【也可以是其它位数，不一定非得是10位，官方约定是10位】，最多可以表示2^10，相当于1024台机器，这部分可以划成两个维度，如下：
3.1 拿5位出来做为机房号，最多可以表示 2^5个机房号，也就是最多32个机房编号
3.2 拿5位出来做为机器号，最多可以表示 2^5台电脑，也就是最多32台电脑编号
第4部份是时间戳，占12位，相当于在同一个毫秒内，可以最大支持2^12，也就是4096个序号【普通的计算机根本达不到】
代码实现
public class IdGenerator {
//定义属性 [机器码10位，如何分配成 机房码和电脑码，做为属性，这里默认都是5]
private final long dataCenterBits = 5L; //机房码的位数
private final long computerBits = 5L; //电脑码的位数
//最后的序列码，默认从0开始
private long sequence = 0L;
//记录执行的最后时间，以毫秒为单位，默认初始化为-1L
private long lastTimeStamp = -1L;
//因为要做二进制运算，我们需要定义如下属性来记录每个部份所在的位置的偏移量
private final long sequenceBits = 12; //序号占用12位
private final long computerIdShift = sequenceBits; //电脑码的偏移量
private final long dataCenterIdShift = computerIdShift + computerBits; //机房码的偏移量
private final long timeStampShift = dataCenterIdShift + dataCenterBits; //时间戳的偏移量
//根据机房码的位数，来计算出机房码最大值
private final long MAX_DATA_CENTER = -1L ^ (-1L << dataCenterBits); //相当于 11111， 也就是 31
private final long MAX_COMPUTER = -1L ^ (-1L << computerBits); //同上
private final long SEQUENCE_MASK = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 为防止序列号溢出而准备的掩码，相当于 11111111 111
//定义属性
private long computerId; //电脑的id 【在分布式系统中，记录这个雪花号是由哪一台电脑生成的】
private long dataCenterId; //机房的id 【在分布式系统中，记录这个雪花号是由哪一个中心机房里的电脑生成的】
//构造
public IdGenerator(long computerId, long dataCenterId) {
//对参数的有效性进行判断，由于机房码和电脑码都是5位，所以，它们的值最大都不能超过31
if(computerId > MAX_COMPUTER || computerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("电脑编号不能大于 %d 或者小于 %d n",MAX_COMPUTER,0));
}
if(dataCenterId > MAX_DATA_CENTER || dataCenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("机房编号不能大于 %d 或者小于 %dn",MAX_DATA_CENTER, 0));
}
//赋值
this.computerId = computerId;
this.dataCenterId = dataCenterId;
}
/***************
* 核心方法，利用雪花算法来获取一个唯一性的ID
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
//1.获取当前的系统时间
long currTime = getCurrentTime();
//2. 判断是否在同一个时间内的请求
if(currTime == lastTimeStamp) {
//2.1 sequence 要增1, 但要预防sequence超过 最大值4095，所以要 与 SEQUENCE_MASK 按位求与
sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
//2.2 进一步判断，如果在同一个毫秒内，sequence达到了4096【1 0000 0000 0000】，则lastTime时间戳必需跳入下一个时间，因为同一个毫秒内
//sequence只能产生4096个【0-4095】，当超过时，必需跳入下一个毫秒
// 【此情况极少出现，但不可不防，这意味着1个毫秒内，JVM要执行此方法达到4096次，我这个电脑执行远达不到。】
if(sequence == 0) {
currTime = unitNextTime();
}
} else {
//如果不是与lastTime一样，则表示进入了下一个毫秒，则sequence重新计数
sequence = 0L;
}
//3. 把当前时间赋值给 lastTime, 以便下一次判断是否处在同一个毫秒内
lastTimeStamp = currTime;
//4. 依次把各个部门求出来并通过逻辑或 拼接起来
return (this.lastTimeStamp << timeStampShift) | //把当前系统时间 左移22位
(this.dataCenterId << dataCenterIdShift) | //把机房编号 左移17位
(this.computerId << computerIdShift) | //把计算机号编号左移 12位
this.sequence; //最后的序列号占12位，无需移动
}
/******
* 等待毫秒数进入下一个时间
* @return
*/
private long unitNextTime() {
//1.再次获取系统时间
long timestamp = getCurrentTime();
//2. 判断 lastTime与currentTime是否一样
while(timestamp <= lastTimeStamp) {
//2.1 继续获取系统时间，直到上面的条件不成立为止
timestamp = getCurrentTime();
}
//3. 返回
return timestamp;
}
/*****
* 用来获取当前的系统时间，以毫秒为单位
* @return
*/
private long getCurrentTime() {
return System.currentTimeMillis();
}
}
测试类
public class UseIdGenerator {
/****
* 主方法
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
//这里两个参数都是1，表示1号机房和1号电脑【在分布式系统中，每个电脑知道自己所在的机房和编号】
IdGenerator ig = new IdGenerator(1,1);
//循环生成
long result = -1;
for(int i = 0;i<100000;i++) {
result = ig.nextId();
System.out.println(result+" , "+Long.toBinaryString(result));
}
}
}
