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Java 雪花算法：分布式唯一ID生成的魔法秘籍

news 2025/7/13 11:25:24

欢迎来到本次博客的旅程，今天我们要揭开一个神秘算法的面纱，它就是在分布式系统中广受欢迎的——雪花算法（Snowflake）。这个算法不是用来预测雪花的形状，而是用来生成唯一的ID，保证在分布式系统中，每一个ID都是独一无二的。接下来，我将带领大家一步一步深入了解这个神奇的算法，并教你如何在Java中实现它。准备好了吗？让我们开始吧！

一、什么是雪花算法？

雪花算法由Twitter在2010年发布，用于生成分布式系统中的唯一ID。想象一下，你有一大片雪花，每一片都独一无二，这就是雪花算法的工作原理。它生成的ID不仅唯一，还按时间有序。

雪花算法生成的ID是一个64位的整数，这个整数由以下几部分组成：

1位的符号位，总是0，表示正数。
41位的时间戳，精确到毫秒，可以使用约69年。
10位的机器ID，表示最多支持1024个节点。
12位的序列号，每毫秒可以生成4096个不同的ID。

这样组合在一起，就形成了一个唯一的ID。

二、为什么要用雪花算法？

在分布式系统中，生成唯一的ID是一个常见问题。常见的方法有UUID和数据库自增ID，但它们都有各自的缺点：

UUID：虽然唯一，但长度较长，不利于存储和索引。
数据库自增ID：需要依赖数据库，不利于分布式扩展。

相比之下，雪花算法生成的ID短小精悍，按时间有序，非常适合在分布式系统中使用。

三、雪花算法的工作原理

让我们通过一个示例，详细了解雪花算法是如何工作的。

假设我们在2024年1月1日开始使用雪花算法生成ID，机器ID为1，每毫秒生成的序列号从0开始。

获取当前时间戳：获取当前时间戳（以毫秒为单位），减去一个固定的时间起点（例如2024年1月1日的时间戳），得到时间差。
拼接机器ID和序列号：将机器ID和序列号拼接在时间戳之后，形成一个64位的ID。

举个例子，如果当前时间戳是1000毫秒，机器ID是1，序列号是0，那么生成的ID就是：

ID = 时间戳 << 22 | 机器ID << 12 | 序列号= 1000 << 22 | 1 << 12 | 0= 4194304000

四、Java实现雪花算法

接下来，我们在Java中实现雪花算法。这个实现包含了基本的ID生成逻辑，以及一些必要的同步控制，确保在高并发环境下的正确性。

public class SnowflakeIdGenerator {// 起始时间戳private final long twepoch = 1577836800000L; // 2020-01-01// 机器ID所占的位数private final long workerIdBits = 5L;// 数据中心ID所占的位数private final long datacenterIdBits = 5L;// 支持的最大机器IDprivate final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);// 支持的最大数据中心IDprivate final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);// 序列在ID中占的位数private final long sequenceBits = 12L;// 机器ID向左移12位private final long workerIdShift = sequenceBits;// 数据中心ID向左移17位private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;// 时间戳向左移22位private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;// 生成序列的掩码，这里为4095private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);private long workerId; // 机器IDprivate long datacenterId; // 数据中心IDprivate long sequence = 0L; // 序列号private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成ID的时间戳// 构造函数public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {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));}this.workerId = workerId;this.datacenterId = datacenterId;}// 生成IDpublic synchronized long nextId() {long timestamp = timeGen();if (timestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));}if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;if (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {sequence = 0L;}lastTimestamp = timestamp;return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |(datacenterId << datacenterIdShift) |(workerId << workerIdShift) |sequence;}// 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = timeGen();}return timestamp;}// 返回当前时间，以毫秒为单位protected long timeGen() {return System.currentTimeMillis();}
}

以上代码中，SnowflakeIdGenerator 类实现了雪花算法的核心逻辑。让我们来逐步解释每一个部分。

变量定义：定义了机器ID、数据中心ID、序列号以及时间戳等变量。
构造函数：初始化机器ID和数据中心ID，并进行合法性检查。
nextId 方法：生成唯一ID，使用同步关键字保证线程安全。
tilNextMillis 方法：阻塞直到下一毫秒，以防止生成重复ID。
timeGen 方法：获取当前时间戳。

五、使用示例

现在，我们可以创建 SnowflakeIdGenerator 的实例，并生成唯一ID了。

public class Main {public static void main(String[] args) {SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);for (int i = 0; i < 10; i++) {long id = idGenerator.nextId();System.out.println("Generated ID: " + id);}}
}

以上代码将生成10个唯一ID，并打印到控制台。