引言

唯一ID可以標識資料的唯一性，在分散式系統中生成唯一ID的方案有很多，常見的方式大概有以下三種：

• 依賴資料庫，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。
• UUID隨機數
• snowflake雪花演算法(本文將要討論)

資料庫和UUID方案的不足之處
1.採用資料庫自增序列
讀寫分離時，只有主節點可以進行寫操作，可能有單點故障的風險
分表分庫，資料遷移合併等比較麻煩
2.UUID隨機數
採用無意義字串，沒有排序
UUID使用字串形式儲存，資料量大時查詢效率比較低

雪花演算法原理

SnowFlake演算法生成id的結果是一個64bit大小的整數，它的結構如下圖：

其中
1bit，不用，因為二進位制中最高位是符號位，1表示負數，0表示正數。生成的id一般都是用整數，所以最高位固定為0。
41bit-時間戳，

• 41位可以表示個數字，
• 如果只用來表示正整數（計算機中正數包含0），可以表示的數值範圍是：0 至 ，減1是因為可表示的數值範圍是從0開始算的，而不是1。
• 也就是說41位可以表示個毫秒的值，轉化成單位年則是年

10bit-工作機器id，用來記錄工作機器id。

• 可以部署在個節點，包括5位datacenterId和5位workerId
• 5位（bit）可以表示的最大正整數是，即可以用0、1、2、3、....31這32個數字，來表示不同的datecenterId或workerId

12bit-序列號，用來記錄同毫秒內產生的不同id。

• 12位（bit）可以表示的最大正整數是，即可以用0、1、2、3、....4094這4095個數字，來表示同一機器同一時間截（毫秒)內產生的4095個ID序號。

由於在Java中64bit的整數是long型別，所以在Java中SnowFlake演算法生成的id就是long來儲存的。
SnowFlake可以保證：

1. 所有生成的id按時間趨勢遞增
2. 整個分散式系統內不會產生重複id（因為有datacenterId和workerId來做區分）

Java實現

Twitter官方給出的演算法實現 是用Scala寫的，這裡不做分析，可自行檢視。

public class IdWorker{

    //下面兩個每個5位，加起來就是10位的工作機器id
    private long workerId;    //工作id
    private long datacenterId;   //資料id
    //12位的序列號
    private long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence){
        // sanity check for workerId
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId));
        }
        System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);

        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    //初始時間戳
    private long twepoch = 1288834974657L;

    //長度為5位
    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //最大值
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    //序列號id長度
    private long sequenceBits = 12L;
    //序列號最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
    //工作id需要左移的位數，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;
   //資料id需要左移位數 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //時間戳需要左移位數 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
    //上次時間戳，初始值為負數
    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId(){
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

     //下一個ID生成演算法
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //獲取當前時間戳如果小於上次時間戳，則表示時間戳獲取出現異常
        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));
        }

        //獲取當前時間戳如果等於上次時間戳（同一毫秒內），則在序列號加一；否則序列號賦值為0，從0開始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        
        //將上次時間戳值重新整理
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
          * 返回結果：
          * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示將時間戳減去初始時間戳，再左移相應位數
          * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示將資料id左移相應位數
          * (workerId << workerIdShift) 表示將工作id左移相應位數
          * | 是按位或運算子，例如：x | y，只有當x，y都為0的時候結果才為0，其它情況結果都為1。
          * 因為個部分只有相應位上的值有意義，其它位上都是0，所以將各部分的值進行 | 運算就能得到最終拼接好的id
        */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    //獲取時間戳，並與上次時間戳比較
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //獲取系統時間戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //---------------測試---------------
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }

}
 

演算法中大量使用位運算，計算機對位運算操作非常快，這裡不對位運算做過多解釋。