1、雪花算法介绍

(1) 雪花算法(SnowFlake)是分布式微服务下生成全局唯一ID，并且可以做到去中心化的常用算法，最早是Twitter公司在其内部的分布式环境下生成ID的方式。 雪花算法的名字可以这么理解，世界上没有两片完全相同的雪花，而雪花算法希望自己生成的ID是独一无二的。

去中心化可以理解成不需要依赖某一个中间件，比如可以用Redis来生成全局唯一的ID，但Redis此时就属于中心，同时还会需要依赖网络。 而雪花算法通过10位bit的本地标识实现去中心化。

(2) 雪花算法生成的ID特点

• 64bit位的正整数，即java中的long类型；
• 整体结构是有序的。

(3) 64个bit位

• 最高位：0， 代表是 一个正整数；
• 41位：存储毫秒级的时间戳，在java中可以使用 System.currentMillons()获取，并且保证了自增特性；
• 10位：存储机房/机器/操作系统/容器/服务的ID；
• 12位：存储一个自增的序列。

说明：雪花算法内部的bit位数可以进行微调，比如5位机器id和5位服务id组合成10位。

2、Java方式实现雪花算法

（1）整体实现逻辑

64个bit位的long类型的值

第一位：占 1 个bit位，就是0

第二位：占 41 个bit位， 代表时间戳

第三位：占 5 个bit位， 代表机器id （这里将 10 bit 位 做了调整）

第四位：占 5 个bit位，服务id

第五位：占 12 个bit位， 自增序列

（2) 具备知识

• java实现bit位移运算以及异或运算，用于计算固定bit位代表的最大数值，以及将bit位移动到固定位置。

例如：java中41个bit位的最大数值

long max41Bit = (1L << 41) - 1; // 41 bit 位 可以表示的最大数值 2的42次方减1, 即 1往左移41位减1

(3) 核心逻辑

1. 先是定义5个位数对应的变量， 以及对应的偏移量，因为需要通过偏移后变量的bit位才能到达固定的位置；
2. 再是计算自定义的机器id和服务id的最大值，用于严谨校验；
3. 分别拿到对应的值，然后做位移运算；
4. 做位移运算时的时间戳不从1900-01-01开始算起，因为41bit位的时间戳大概可用70年。

逻辑难点：在同一毫秒生成多个ID时，当前时间戳 与 自增序列的关系

1. 拿到当前系统的毫秒值，记录生成上一个ID的毫秒值；
2. 如果是同一毫秒生成ID，则自增序列递增（递增时要注意不能超出递增序列允许的最大值，超出需要等待下一毫秒）；不同毫秒自增序列还原为初始值；
3. 对于时针回拨问题，需要注意将当前的时间戳与生成的上一个ID的时间戳进行比较。

(4) Java代码具体实现

import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * 雪花算法生成全局唯一的ID
 * 64个bit位的long类型的值
 * 第一位：占 1 个bit位，就是0
 * 第二位：占 41 个bit位， 代表时间戳
 * 第三位：占 5 个bit位， 代表机器id （这里将 10 bit 位 做了调整）
 * 第四位：占 5 个bit位，服务id
 * 第五位：占 12 个bit位， 自增序列
 */
public class SnowFlakeUtil {

    /**
     * 41 个bit位存储时间戳， 从0开始计算， 最多可以存储 69.7年。
     * 如果从默认使用， 从1970年到现在，最多可以用到2040年。
     * 按照从 2023-12-28号开始计算，存储41个bit位， 最多可以使用到2093年
     */
    private long timeStart = 1703692800000L;

    /**
     * 机器id， 通过yml配置的方式声明
     */
    @Value("${snowflake.machineId:0}")
    private long machineId = 0;

    /**
     * 服务id， 通过yml配置的方式声明
     */
    @Value("${snowflake.serviceId:0}")
    private long serviceId = 0;

    /**
     * 自增序列
     */
    private long sequence;

    // 需要做机器id和服务id的兼容性校验， 不能超过了5位的最大值

    /**
     * 机器id占用的bit位数
     */
    private long machineIdBits = 5L;

    /**
     * 服务id占用的bit位数
     */
    private long serviceIdBits = 5L;

    /**
     * 序列占用的bit位数
     */
    private long sequenceBits = 12L;

    /**
     * 计算出机器id的最大值 -1 往左移 machineIdBits 位， 再做亦或运算
     */
    private long maxMachineId = -1 ^ (-1 << machineIdBits); // -1 往左移 machineIdBits 位， 再做亦或运算
    // 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111
    // 11111111 11111111 11111111 11111111 11100000
    // 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111

    /**
     * 计算出服务id的最大值
     */
    private long maxServiceId = -1 ^ (-1 << serviceIdBits);

    /**
     * 校验 机器id 和 服务id 是否超过最大范围值
     */
    @PostConstruct
    public void init() {
        if (machineId > maxMachineId || serviceId > maxServiceId) {
            System.out.println("机器id或服务id超过最大范围值");
        }
    }

    /**
     * 服务id需要位移的位数， 即从右侧开始， 将数字左移 sequenceBits 到固定的位置
     */
    private long serviceIdShift = sequenceBits;

    /**
     * 机器id需要位移的位数， 即从右侧开始， 将数字左移 sequenceBits + serviceIdBits  到固定的位置
     */
    private long machineIdShift = sequenceBits + serviceIdBits;

    /**
     * 时间戳需要位移的位数, 即从右侧开始， 将数字左移 sequenceBits + serviceIdBits + machineIdBits 到固定的位置
     */
    private long timestampShift = sequenceBits + serviceIdBits + machineIdBits;

    /**
     * 序列的最大值 -1 往左移 sequenceBits 位， 再做亦或运算
     */
    private long maxSequenceId = -1 ^ (-1 << sequenceBits);

    /**
     * 记录最近一次获取id的时间
     */
    private long lastTimestamp = -1;

    /**
     * 拿到当前系统时间的毫秒值
     *
     * @return
     */
    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 生成全局唯一id
     * 因为有很多服务调用这个方法， 所以需要加sychronized锁
     */
    public synchronized long nextId() {
        //1. 拿到当前系统时间的毫秒值
        long timestamp = timeGen();
        // 避免时间回拨造成出现重复的id
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            // 说明出现了时间回拨
            System.out.println("当前服务出现时间回拨");
        }

            //2. 41个bit的时间知道了存什么了， 但是序列也需要计算一下。 如果是同一毫秒，序列就需要 还原 或者 ++
            // 判读当前生成的id的时间 和 上一次生成的时间
        if (timestamp == lastTimestamp) {
            // 同一毫秒值生成id
            sequence = (sequence + 1) & maxSequenceId; // 加1最大值进行与运算， 结果是如果超过了maxSequenceId则为0， 小于则不变
            if (sequence == 0) {
                // 进到这个if，说明已经超出了sequence序列的最大取值范围
                // 需要等到下一个毫秒值再回来生成具体的值
                timestamp = timeGen();
                // 写 <= 而不 写 == 是为了避免出现时间回拨的问题
                while (timestamp <= lastTimestamp) {
                    // 时间还没动
                    timestamp = timeGen();
                }
            }
        } else {
            // 另一个时间点生成id
            sequence = 0;
        }
        //3. 重新给 lastTimestamp 赋值
        lastTimestamp = timestamp;

        //4. 计算id，将几位值拼接起来， 41bit位的时间， 5位的机器， 5位的服务， 12位的序列
        return ((timestamp - timeStart) << timestampShift) | // 相减的差值 往左移  timestampShift
                (machineId << machineIdShift) |  // machineId 往左移  machineIdShift
                (serviceId << serviceIdShift) |  // serviceId 往左移  serviceIdShift
                sequence &
                Long.MAX_VALUE;
    }
}