SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。
给大家举个例子吧，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：
第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。 第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。 第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。 第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。 第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 00000000。①1 bit：是不用的，为啥呢？
因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
②41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。
41 bit 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。
③10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。
但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。
④12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。
12 bit 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 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。
这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的，比如机房 id = 17，机器 id = 12。
接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后，首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id，64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。
接着 41 个 bit，就可以用当前时间戳（单位到毫秒），然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id，还有 5 个 bit 设置上机器 id。
最后再判断一下，当前这台机房的这台机器上这一毫秒内，这是第几个请求，给这次生成 id 的请求累加一个序号，作为最后的 12 个 bit。
最终一个 64 个 bit 的 id 就出来了，类似于：
这个算法可以保证说，一个机房的一台机器上，在同一毫秒内，生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id，但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。
下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现，这就是个示例，大家如果理解了这个意思之后，以后可以自己尝试改造这个算法。
总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位，区分每一个 id。
SnowFlake 算法的实现代码如下：
public class IdWorker { //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。 //机器ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long workerId ; //机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个 private long datacenterId ; //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号 12位 4096 -1 = 4095 个 private long sequence ; //设置一个时间初始值 2^41 - 1 差不多可以用69年 private long twepoch = 1585644268888L ; //5位的机器id private long workerIdBits = 5L ; //5位的机房id private long datacenterIdBits = 5L ; //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方 private long sequenceBits = 12L ; // 这个是二进制运算，就是5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内 private long maxWorkerId = - 1L ^ (- 1L << workerIdBits ); // 这个是一个意思，就是5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内 private long maxDatacenterId = - 1L ^ (- 1L << datacenterIdBits ); private long workerIdShift = sequenceBits ; private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits ; private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits ; private long sequenceMask = - 1L ^ (- 1L << sequenceBits ); //记录产生时间毫秒数，判断是否是同1毫秒 private long lastTimestamp = - 1L ; public long getWorkerId (){ return workerId ; } public long getDatacenterId () { return datacenterId ; } public long getTimestamp () { return System . currentTimeMillis (); } public IdWorker ( long workerId , long datacenterId , long sequence ) { // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0 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 ; this . sequence = sequence ; } // 这个是核心方法，通过调用nextId()方法，让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id public synchronized long nextId () { // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒 long timestamp = timeGen (); 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 )); } // 下面是说假设在同一个毫秒内，又发送了一个请求生成一个id // 这个时候就得把seqence序号给递增1，最多就是4096 if ( lastTimestamp == timestamp ) { // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字，无论你传递多少进来， //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围 sequence = ( sequence + 1 ) & sequenceMask ; //当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID if ( sequence == 0 ) { timestamp = tilNextMillis ( lastTimestamp ); } } else { sequence = 0 ; } // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒 lastTimestamp = timestamp ; // 这儿就是最核心的二进制位运算操作，生成一个64bit的id // 先将当前时间戳左移，放到41 bit那儿；将机房id左移放到5 bit那儿；将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字，转换成10进制就是个long型 return (( timestamp - twepoch ) << timestampLeftShift ) | ( datacenterId << datacenterIdShift ) | ( workerId << workerIdShift ) | sequence ; } /** * 当某一毫秒的时间，产生的id数 超过4095，系统会进入等待，直到下一毫秒，系统继续产生ID * @param lastTimestamp * @return */ private long tilNextMillis ( long lastTimestamp ) { long timestamp = timeGen (); while ( timestamp <= lastTimestamp ) { timestamp = timeGen (); } return timestamp ; } //获取当前时间戳 private long timeGen (){ return System . currentTimeMillis (); } /** * main 测试类 * @param args */ public static void main ( String [] args ) { System . out . println ( 1 & 4596 ); System . out . println ( 2 & 4596 ); System . out . println ( 6 & 4596 ); System . out . println ( 6 & 4596 ); System . out . println ( 6 & 4596 ); System . out . println ( 6 & 4596 ); // IdWorker worker = new IdWorker(1,1,1); // for (int i = 0; i < 22; i++) { // System.out.println(worker.nextId()); // } } }SnowFlake算法的优点：
（1）高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。
（2）容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。
（3）ID自增：存入数据库中，索引效率高。
SnowFlake算法的缺点：
依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。
实际中我们的机房并没有那么多，我们可以改进改算法，将10bit的机器id优化，成业务表或者和我们系统相关的业务。
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原文链接：https://blog.csdn.net/lq18050010830/article/details/89845790
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