分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。
有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。
而twitter的SnowFlake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。
原理
Twitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。
SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下（每一部分用“-”符号分隔）：
0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
1位标识部分，在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0；
41位时间戳部分，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年；
10位节点部分，Twitter实现中使用前5位作为数据中心标识，后5位作为机器标识，可以部署1024个节点；
12位序列号部分，支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID；
SnowFlake算法生成的ID大致上是按照时间递增的，用在分布式系统中时，需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一，这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的。或许我们不一定都需要像上面那样使用5位作为数据中心标识，5位作为机器标识，可以根据我们业务的需要，灵活分配节点部分，如：若不需要数据中心，完全可以使用全部10位作为机器标识；若数据中心不多，也可以只使用3位作为数据中心，7位作为机器标识。
snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。
源码
本机实测：100万个ID 耗时5秒
/**
* 描述: Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake (Java版)
* https://github.com/souyunku/SnowFlake
*
* @author yanpenglei
* @create 2018-03-13 12:37
**/public class SnowFlake { /**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 1480166465631L; /**
* 每一部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数
/**
* 每一部分的最大值
*/
private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT); private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT); private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT); /**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT; private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT; private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT; private long datacenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳
public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) { if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
} if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) { throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
} this.datacenterId = datacenterId; this.machineId = machineId;
} /**
* 产生下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() { long currStmp = getNewstmp(); if (currStmp < lastStmp) { throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
} if (currStmp == lastStmp) { //相同毫秒内，序列号自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; //同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStmp = getNextMill();
}
} else { //不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStmp = currStmp; return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
} private long getNextMill() { long mill = getNewstmp(); while (mill <= lastStmp) {
mill = getNewstmp();
} return mill;
} private long getNewstmp() { return System.currentTimeMillis();
} public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
}
}
循环生成的ID，运行结果如下：
170916032679263329170916032679263330170916032679263331170916032679263332170916032679263333170916032679263334170916032679263335170916032679263336170916032679263337170916032679263338170916032679263339170916032679263340170916032679263341170916032679263342
开源地址
Github:https://github.com/souyunku/SnowFlake
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