snowflake java_雪花算法(SnowFlake)实现——Java与PHP

算法原理

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：

snowflake算法来源于Twitter，使用scala语言实现，snowflake算法的特性是有序、唯一，并且要求高性能，低延迟(每台机器每秒至少生成10k条数据，并且响应时间在2ms以内)，要在分布式环境(多集群，跨机房)下使用，因此snowflake算法得到的ID是分段组成的：

1bit：符号位，固定是0，表示全部ID都是正整数41bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。

41 bits 可以表示的数字多达 2^41 - 1 ，也就是可以标识 2^41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示69年的时间。

10bit：机器ID，有异地部署，多集群的也可以配置，需要线下规划好各地机房，各集群，各实例ID的编号

12bit：序列ID，用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 bits 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096 ，也就是说可以用这个 12 bits 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

优点

毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。

不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。

可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

代码

class SnowFlake

{

const EPOCH = 1591610968000; //开始时间,固定一个小于当前时间的毫秒数

const max12bit = 4096;

const max41bit = 1099511627775;

static $LAST_TIME_MID = 0; // 上次的机器id

static $SEQUENCE_NUM = 0; //

public static function createOnlyId()

{

// 时间戳 42字节

$time = floor(microtime(true) * 10000);

// 当前时间 与 开始时间 差值

$time -= self::EPOCH;

// 二进制的 毫秒级时间戳

$base = decbin(self::max41bit + $time);

// 获取序列数

self::get_num();

// 获取机器id

self::get_mid();

// 机器id 10 字节

$machineid = str_pad(decbin(self::$LAST_TIME_MID), 10, "0", STR_PAD_LEFT);

// 序列数 12字节

$random = str_pad(decbin(self::$SEQUENCE_NUM), 12, "0", STR_PAD_LEFT);

// 拼接

$base = $base . $machineid . $random;

if (strpos(PHP_OS, "WIN") !== false)

{

//win下会科学计数 格式化

return number_format(bindec($base), 0, '', ''); //输出16位id 4369796497932289

}

return bindec($base); // 输出19位id 4940315248386113537

}

//机器id 10位 1-1023

public static function get_mid()

{

if (self::$SEQUENCE_NUM >= 4095)

{

self::$LAST_TIME_MID++;

if (self::$LAST_TIME_MID > 1023)

{

self::$LAST_TIME_MID = 0;

}

}

}

//序列号 12位 1-4095

public static function get_num()

{

self::$SEQUENCE_NUM++;

if (self::$SEQUENCE_NUM > 4095)

{

self::$SEQUENCE_NUM = 0;

}

}

}

Java

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 < 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());

}

}

}