一、概念

本文主要介绍 Twitter 的SnowFlake。

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：

1bit ，不用，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一般都是用整数，所以最高位固定为0。

41bit-时间戳 ，用来记录时间戳，毫秒级。
– 41位可以表示

个数字，
– 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至

，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。
– 也就是说41位可以表示

个毫秒的值，转化成单位年则是年

10bit-工作机器id ，用来记录工作机器id。
– 可以部署在

个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
– 5位（bit）可以表示的最大正整数是

，即可以用0、1、2、3、….31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId

12bit-序列号 ，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
– 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。

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。

SnowFlake可以保证：

1、所有生成的id按时间趋势递增

2、整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）

二、java实现

转载至

 public class IdWorker{
 
    //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id
     private  long workerId;    //工作id
    private long datacenterId;   //数据id
    //12位的序列号
    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;
    } 
    //初始时间戳
    private long twepoch = 1288834974657L; 
    //长度为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);    //序列号id长度
    private long sequenceBits = 12L;    //序列号最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);    
    //工作id需要左移的位数，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;   //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;    
    //上次时间戳，初始值为负数
    private long lastTimestamp = -1L; 
    public long getWorkerId(){        return workerId;
    } 
    public long getDatacenterId(){        return datacenterId;
    } 
    public long getTimestamp(){        return System.currentTimeMillis();
    } 
     //下一个ID生成算法
    public  synchronized  long nextId() {        long timestamp = timeGen(); 
        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        if (timestamp < last timestamp ) {
            System.err.printf("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);            throw new Runtime Exception (String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds",
                    lastTimestamp - timestamp));
        } 
        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }        
        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp; 
        /**
          * 返回结果：
          * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
          * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
          * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
          * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
          * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
        */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    } 
    //获取时间戳，并与上次时间戳比较
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {        long timestamp = timeGen();        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }        return timestamp;
    } 
    //获取系统时间戳
    private long timeGen(){        return System.currentTimeMillis();
    } 
    //---------------测试---------------
    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());
        }
    }
 
}