1.情景展示
snowflake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long类型的ID 。其核心思想：使用41bit作为毫秒数（41位的长度可以使用69年），10bit作为机器的ID（5bit数据中心，5bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每个毫秒可以产生4096个ID），最后还有一个符号位，永远是0。
2.方式一
使用mybatis-plus封装的雪花算法
Mybatis Plus如果不做任何主键策略配置，默认使用的是雪花算法。该策略会根据雪花算法生成主键ID，主键类型为Long或String（具体到MySQL数据库就是BIGINT和VARCHAR），该策略使用接口IdentifierGenerator的方法nextId（默认实现类为DefaultIdentifierGenerator雪花算法）
所需jar包：
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.baomidou/mybatis-plus-core -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-core</artifactId>
<version>3.4.3.4</version>
</dependency>源码展现：
我们可以看到：
DefaultIdentifierGenerator类里实际调用的是Sequence类的nextId()方法（也就是说：Sequence类实质上是雪花算法类）。
点击查看代码
/**
* 雪花算法工具类
* @description: 分布式自增ID算法
* 生成主键ID（具有唯一性）
* @author: Marydon
* @date: 2021/12/2 17:23
* @version: 1.0
* @email: marydon20170307@163.com
*/
public class SnowflakeUtils {
// 核心实现
private final Sequence sequence;
public SnowflakeUtils() {
this.sequence = new Sequence(null);
}
public SnowflakeUtils(InetAddress inetAddress) {
this.sequence = new Sequence(inetAddress);
}
public SnowflakeUtils(long workerId, long dataCenterId) {
this.sequence = new Sequence(workerId, dataCenterId);
}
public SnowflakeUtils(Sequence sequence) {
this.sequence = sequence;
}
/*
* 生成主键ID
* @description: 生成61位二进制数字（0和1）然后转成十进制
* @attention: 长度=19的十进制数字
* @date: 2021/12/2 17:24
* @param:
* @return: java.lang.Long
*/
public Long nextId() {
return this.sequence.nextId();
}
}调用：
public static void main(String[] args) {
SnowflakeUtils su = new SnowflakeUtils();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = su.nextId();
// 十进制转二进制
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
}3.方式二
自己封装算法
点击查看代码
/**
* Twitter_Snowflake<br>
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
* 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
* 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
* SnowFlake的优点是，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(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*/
public class SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/** 开始时间截 (2015-01-01) */
private final long twepoch = 1420041600000L;
/** 机器id所占的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;
/** 数据标识id所占的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;
/** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
private 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;
/** 数据标识id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;
/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;
/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;
/** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L;
//==============================Constructors=====================================
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(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;
}
// ==============================Methods==========================================
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变，毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
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
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
* @return 当前时间戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
/**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
//==============================Test=============================================
/** 测试 */
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
}
}代码源自https://www.cnblogs.com/h--d/p/11342741.html
这个工具类，生成的是：60位二进制数字，转成十进制后是：18位。
两种实现方式，代码都差不多。
写在最后
哪位大佬如若发现文章存在纰漏之处或需要补充更多内容，欢迎留言！！！