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SnowFlake 雪花算法和原理（分布式 id 生成算法）

news 2025/8/11 18:46:25

一、概述

SnowFlake 算法：是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。

核心思想：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。

算法原理

最高位是符号位，始终为0，不可用。

41位的时间序列，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。

10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点

12位的计数序列号，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位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号

算法优缺点

优点

高并发分布式环境下生成不重复 id，每秒可生成百万个不重复 id。

基于时间戳，以及同一时间戳下序列号自增，基本保证 id 有序递增。

不依赖第三方库或者中间件。

算法简单，在内存中进行，效率高。

缺点

依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。

二、算法实现

<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.8.11</version>
</dependency>

public class IdWorker {//下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器idprivate long workerId;    //工作idprivate 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 workerIdif (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 < 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));}//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());}}}