Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同。
Snowflake 核心代码：
/**
*
*/
package utility; /**
* @author Lumin(At Home)
* Twitter's Concurrent Id Generator -- SnowFlake
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
* 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;
* 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，即 T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69.
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括：
* 5位datacenter Id：数据中心机器号
* 5位worker Id：工作机器号，预分配不重复的ID
* 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
* 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 SnowFlakeIdGenerator {
//开始时间戳：2015-01-01
private final long twitEpoch = 1420041600000L; //机器ID的位数：5
private final long workerIdBits = 5L; //数据中心ID的位数：5
private final long datacenterIdBits = 5L; //机器ID的最大值：31
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); //数据中心ID的最大值：31
private final long maxDatacenterId = -1L ^ ( - 1L << datacenterIdBits); //序列所占的位数：12
private final long sequenceBits = 12L; //机器ID的偏移位数：12
private final long workerIdShift = sequenceBits; //数据中心的偏移位数：12 + 5 = 17
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳的偏移位数：12 + 5 + 5 = 22
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; //生成序列的掩码，这里为：0b111111111111=0xfff=4095
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //工作机器的ID
private long workerId; //数据中心的ID
private long datacenterId; //毫秒内的序列值
private long sequence = 0L; //上一次生成序列的时间戳
private long lastTimestamp = -1L; /***
* 构造器
* @param workerId 工作机器的ID
* @param datacenterId 数据中心的ID
*/
public SnowFlakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id cannot be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id cannot be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
} /***
* 获取下一个ID（线程安全的）
* @return SnowFlakeID
*/
public synchronized long getNextId() {
//获取时间戳
long timestamp = getTimeStamp(); //当前时间戳小于上一次分配时的时间戳，证明系统时钟经过了回退，此时直接抛出异常即可
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("clock moved backwards. Refused to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp));
} //如果是同一个时间戳内，则进行毫秒内的序列生成
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
//当前毫秒内的序列号用完了，等待至下一秒再分配
timestamp = waitForNextMillis(lastTimestamp);
}
// 时间戳改变，重置毫秒内的序列为0
} else {
sequence = 0L;
} lastTimestamp = timestamp; //拼接ID
return ((timestamp - twitEpoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift)
| sequence;
} /***
* 用循环进行当前毫秒的阻塞，直至新的时间戳
* @param lastTimestamp 上一次生成ID的时间戳
* @return 新的时间戳
*/
protected long waitForNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = getTimeStamp();
while(timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = getTimeStamp();
}
return timestamp;
} /***
* 当前时间
* @return 以毫秒为单位的当前时间
*/
protected long getTimeStamp() {
return System.currentTimeMillis() / 1000; //除以1000是为了将毫秒放大到秒，便于观察ID溢出
}
}
测试：
package test;
import utility.SnowFlakeIdGenerator;
public class SnowFlakeTest {
/***
* 测试Snowflake
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
SnowFlakeIdGenerator snowFlaker = new SnowFlakeIdGenerator(22, 11);
for(int i = 0; i < 100000; i++) {
System.out.println(Long.toBinaryString(snowFlaker.getNextId()));
}
}
}
结果：
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101000011
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101000100
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101000101
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101000110
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101000111
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001000
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001001
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001010
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001011
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001100
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001101
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001110
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101001111
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010000
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010001
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010010
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010011
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010100
1010110101101110001011111011001011100001110101110110101101010101
...