概述
在生成表主键ID时，我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点
主键自增：1、自增ID容易被爬虫遍历数据。2、分表分库会有ID冲突。
UUID: 1、太长，并且有索引碎片，索引多占用空间的问题 2、无序。
雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序。为了提高生产雪花ID的效率，
在这里面数据的运算都采用的是位运算
一、概念
1、原理
SnowFlake算法生成ID的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：
算法描述：
1bit 因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的ID都是正整数，所以最高位固定为0。
41bit-时间戳 精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。
10bit-工作机器id 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。
12bit-序列号 序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号。
12位（bit）可以表示的最大正整数是
，即可以用0、1、2、3、….4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。
说明%20%20由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
二、静态类部类单例模式生产雪花ID代码
下面生成雪花ID的代码可以用于线上分布式项目中来生成分布式主键ID,因为设计采用的静态内部类的单例模式，通过加synchronized锁来保证在
同一个服务器线程安全。至于不同服务器其实是不相关的,因为它们的机器码是不一致的,所以就算同一时刻两台服务器都产生了雪花ID,那也不会一样的。
1、代码
public%20class%20SnowIdUtils%20{
%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20*%20私有的%20静态内部类
%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20private%20static%20class%20SnowFlake%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20内部类对象（单例模式）
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20static%20final%20SnowIdUtils.SnowFlake%20SNOW_FLAKE%20=%20new%20SnowIdUtils.SnowFlake();
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20起始的时间戳
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20START_TIMESTAMP%20=%201557489395327L;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20序列号占用位数
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20SEQUENCE_BIT%20=%2012;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20机器标识占用位数
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20MACHINE_BIT%20=%2010;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20时间戳位移位数
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20TIMESTAMP_LEFT%20=%20SEQUENCE_BIT%20+%20MACHINE_BIT;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20最大序列号%20%20（4095）
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20MAX_SEQUENCE%20=%20~(-1L%20<<%20SEQUENCE_BIT);
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20最大机器编号%20（1023）
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20final%20long%20MAX_MACHINE_ID%20=%20~(-1L%20<<%20MACHINE_BIT);
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20生成id机器标识部分
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20long%20machineIdPart;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20序列号
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20long%20sequence%20=%200L;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20上一次时间戳
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20long%20lastStamp%20=%20-1L;
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20构造函数初始化机器编码
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20SnowFlake()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//模拟这里获得本机机器编码
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20long%20localIp%20=%204321;
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//localIp%20&%20MAX_MACHINE_ID最大不会超过1023,在左位移12位
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20machineIdPart%20=%20(localIp%20&%20MAX_MACHINE_ID)%20<<%20SEQUENCE_BIT;
%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20获取雪花ID
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20public%20synchronized%20long%20nextId()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20long%20currentStamp%20=%20timeGen();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//避免机器时钟回拨
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20while%20(currentStamp%20<%20lastStamp)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20//服务器时钟被调整了,ID生成器停止服务.
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20throw%20new%20RuntimeException(String.format(“时钟已经回拨.%20%20Refusing%20to%20generate%20id%20for%20%d%20milliseconds”,%20lastStamp%20-%20currentStamp));
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(currentStamp%20==%20lastStamp)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20每次+1
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sequence%20=%20(sequence%20+%201)%20&%20MAX_SEQUENCE;
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20毫秒内序列溢出
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(sequence%20==%200)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//%20阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20currentStamp%20=%20getNextMill();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}%20else%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//不同毫秒内，序列号置0
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sequence%20=%200L;
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lastStamp%20=%20currentStamp;
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//时间戳部分+机器标识部分+序列号部分
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20(currentStamp%20-%20START_TIMESTAMP)%20<<%20TIMESTAMP_LEFT%20|%20machineIdPart%20|%20sequence;
%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20private%20long%20getNextMill()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20long%20mill%20=%20timeGen();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20while%20(mill%20<=%20lastStamp)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20mill%20=%20timeGen();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20mill;
%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*%20返回以毫秒为单位的当前时间
%20%20%20%20%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20%20%20%20%20protected%20long%20timeGen()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20System.currentTimeMillis();
%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20}
%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20*%20获取long类型雪花ID
%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20public%20static%20long%20uniqueLong()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20return%20SnowIdUtils.SnowFlake.SNOW_FLAKE.nextId();
%20%20%20%20}
%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20*%20获取String类型雪花ID
%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20public%20static%20String%20uniqueLongHex()%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20return%20String.format(“%016x”,%20uniqueLong());
%20%20%20%20}
%20%20%20%20/**
%20%20%20%20%20*%20测试
%20%20%20%20%20*/
%20%20%20%20public%20static%20void%20main(String[]%20args)%20throws%20InterruptedException%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20//计时开始时间
%20%20%20%20%20%20%20%20long%20start%20=%20System.currentTimeMillis();
%20%20%20%20%20%20%20%20//让100个线程同时进行
%20%20%20%20%20%20%20%20final%20CountDownLatch%20latch%20=%20new%20CountDownLatch(100);
%20%20%20%20%20%20%20%20//判断生成的20万条记录是否有重复记录
%20%20%20%20%20%20%20%20final%20Map<Long,%20Integer>%20map%20=%20new%20ConcurrentHashMap();
%20%20%20%20%20%20%20%20for%20(int%20i%20=%200;%20i%20<%20100;%20i++)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//创建100个线程
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20new%20Thread(()%20->%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20for%20(int%20s%20=%200;%20s%20<%202000;%20s++)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20long%20snowID%20=%20SnowIdUtils.uniqueLong();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20log.info(“生成雪花ID={}”,snowID);
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20Integer%20put%20=%20map.put(snowID,%201);
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(put%20!=%20null)%20{
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20throw%20new%20RuntimeException(“主键重复”);
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20latch.countDown();
%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}).start();
%20%20%20%20%20%20%20%20}
%20%20%20%20%20%20%20%20//让上面100个线程执行结束后，在走下面输出信息
%20%20%20%20%20%20%20%20latch.await();
%20%20%20%20%20%20%20%20log.info(“生成20万条雪花ID总用时={}”,%20System.currentTimeMillis()%20-%20start);
%20%20%20%20}
}
2、测试结果
从图中我们可以得出
1、在100个线程并发下，生成20万条雪花ID的时间大概在1.6秒左右，所有所性能还是蛮ok的。
2、生成20万条雪花ID并没有一条相同的ID,因为有一条就会抛出异常了。
3、为什么说41位时间戳最长只能有69年
我们思考41的二进制，最大值也就41位都是1，也就是也就是说41位可以表示
个毫秒的值，转化成单位年则是
年
我们可以通过代码泡一下就知道了。
public%20static%20void%20main(String[]%20args)%20{
%20%20%20%20//41位二进制最小值
%20%20%20%20String%20minTimeStampStr%20=%20″00000000000000000000000000000000000000000″;
%20%20%20%20//41位二进制最大值
%20%20%20%20String%20maxTimeStampStr%20=%20″11111111111111111111111111111111111111111″;
%20%20%20%20//转10进制
%20%20%20%20long%20minTimeStamp%20=%20new%20BigInteger(minTimeStampStr,%202).longValue();
%20%20%20%20long%20maxTimeStamp%20=%20new%20BigInteger(maxTimeStampStr,%202).longValue();
%20%20%20%20//一年总共多少毫秒
%20%20%20%20long%20oneYearMills%20=%201L%20*%201000%20*%2060%20*%2060%20*%2024%20*%20365;
%20%20%20%20//算出最大可以多少年
%20%20%20%20System.out.println((maxTimeStamp%20-%20minTimeStamp)%20/%20oneYearMills);
}
运行结果
所以说雪花算法生成的ID,只能保证69年内不会重复，如果超过69年的话，那就考虑换个服务器部署吧，并且要保证该服务器的ID和之前都没有重复过。
以上就是java算法之静态内部类实现雪花算法的详细内容，更多关于java算法的资料请关注其它相关文章！
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。
评论(0)