Twitter的雪花算法（snowflake）自增ID

前言

这个问题源自于，我想找一个分布式下的ID生成器。
　　这个最简单的方案是，数据库自增ID。为啥不用咧？有这么几点原因，一是，会依赖于数据库的具体实现，比如，mysql有自增，oracle没有，得用序列，mongo似乎也没有他自己有个什么ID，sqlserver貌似有自增等等，有些不稳定因素，因为ID生成是业务的核心基础。当然，还有就是性能，自增ID是连续的，它就依赖于数据库自身的锁，所以数据库就有瓶颈。当然了，多台数据库加某种间隔也是可用的，但是，运维维护会很复杂，因为它不是内聚的解决方案。而且，很难提前获得下一个ID。
　　后来，我用过一段时间在数据库表里进行记录来进行自增。这个的优势是，我可以提前获得下一个ID，而且，某个进程里可以一次获取一批，减少锁的依赖，虽然进程间的不重复依然是基于数据库事务隔离的，但是，依赖小了，瓶颈小了。这个方案其实挺好的，我依然也会继续用，主要是，它可以生成数字字母混合的编剧号，而且基本可控。但是，我数据库主键为了效率和空间成本，基本会选用long，基本顺序生成就可以了，所以，使用这种带持久化的方案，会显得很重。起项目的时候，也是，需要先建立对应的表，然后再把代码或者jar包引进去，然后再用，比较重。最好就是能够直接生成，没有那么多依赖。
　　然后，我从我上司那里听到了twitter的这个算法。其实，我上司有个实现，我这个就是基于他的改的，但是，他的有两个值是配置的，我还是嫌麻烦，于是就动手把那两个值变成了从机器与进程获取，就有了这个版本。

思路

说实话，我也就听了这么个算法的名字，没正经看过原算法，但是，我上司说他代码是网上抄的，所以，这个算法名字我还是不敢丢，下面我们说说整体的思路。
　　整个ID的构成大概分为这么几个部分，时间戳差值，机器编码，进程编码，序列号。java的long是64位的从左向右依次介绍是：时间戳差值，在我们这里占了42位；机器编码5位；进程编码5位；序列号12位。所有的拼接用位运算拼接起来，于是就基本做到了每个进程中不会重复了。

代码

package nature.framework.core.common;

import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.RuntimeMXBean;
import java.net.NetworkInterface;
import java.net.SocketException;
import java.util.Enumeration;

/**
 * 主键生成器
 *
 * @author nature
 * @create 2017-12-22 10:58
 */
public class KeyWorker {
	private final static long twepoch = 12888349746579L;
	// 机器标识位数
	private final static long workerIdBits = 5L;
	// 数据中心标识位数
	private final static long datacenterIdBits = 5L;

	// 毫秒内自增位数
	private final static long sequenceBits = 12L;
	// 机器ID偏左移12位
	private final static long workerIdShift = sequenceBits;
	// 数据中心ID左移17位
	private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
	// 时间毫秒左移22位
	private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
	//sequence掩码，确保sequnce不会超出上限
	private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
	//上次时间戳
	private static long lastTimestamp = -1L;
	//序列
	private long sequence = 0L;
	//服务器ID
	private long workerId = 1L;
	private static long workerMask= -1L ^ (-1L << workerIdBits);
	//进程编码
	private long processId = 1L;
	private static long processMask=-1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
	private static KeyWorker keyWorker = null;

	static{
		keyWorker=new KeyWorker();
	}
	public static synchronized long nextId(){
		return keyWorker.getNextId();
	}

	private KeyWorker() {

		//获取机器编码
		this.workerId=this.getMachineNum();
		//获取进程编码
		RuntimeMXBean runtimeMXBean = ManagementFactory.getRuntimeMXBean();
		this.processId=Long.valueOf(runtimeMXBean.getName().split("@")[0]).longValue();

		//避免编码超出最大值
		this.workerId=workerId & workerMask;
		this.processId=processId & processMask;
	}

	public synchronized long getNextId() {
		//获取时间戳
		long timestamp = timeGen();
		//如果时间戳小于上次时间戳则报错
		if (timestamp < lastTimestamp) {
			try {
				throw new Exception("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
			} catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}
		//如果时间戳与上次时间戳相同
		if (lastTimestamp == timestamp) {
			// 当前毫秒内，则+1，与sequenceMask确保sequence不会超出上限
			sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
			if (sequence == 0) {
				// 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
				timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
			}
		} else {
			sequence = 0;
		}
		lastTimestamp = timestamp;
		// ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
		long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (processId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
		return nextId;
	}

	/**
	 * 再次获取时间戳直到获取的时间戳与现有的不同
	 * @param lastTimestamp
	 * @return 下一个时间戳
	 */
	private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
		long timestamp = this.timeGen();
		while (timestamp <= lastTimestamp) {
			timestamp = this.timeGen();
		}
		return timestamp;
	}

	private long timeGen() {
		return System.currentTimeMillis();
	}

	/**
	 * 获取机器编码
	 * @return
	 */
	private long getMachineNum(){
		long machinePiece;
		StringBuilder sb = new StringBuilder();
		Enumeration e = null;
		try {
			e = NetworkInterface.getNetworkInterfaces();
		} catch (SocketException e1) {
			e1.printStackTrace();
		}
		while (e.hasMoreElements()) {
			NetworkInterface ni = e.nextElement();
			sb.append(ni.toString());
		}
		machinePiece = sb.toString().hashCode();
		return machinePiece;
	}
}

代码解读

整体设计

为了最大程度的减少配置，方便实用，这个模块，我设计成了单例模式。之所以没有直接使用static方法，还是希望可以控制整个模块的生命周期，但是，模块的初始化，我使用了static块，因为它没有任何依赖。
　　有个static的nextId方法，可以直接获得下一个ID，这个方法是线程安全的。同时这个模块的使用就是这么简单粗暴，也不用配置bean。

ID生成逻辑

我们先看最后一步：long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (processId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
　　这句话什么意思呢？
　　timestamp - twepoch：时间戳减去一个时间戳，获得一个差值。
　　((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)：timestampLeftShift是22，这个操作是将这个差值向左移22位，左移空出来的会自动补0，我们就有了22位的空间了。
　　后面可以看到三个|符号，与操作会把1都加进来，而我们后面的数也都在各自的位上才有1，那么|操作就把这些数合进来了。
　　(processId << datacenterIdShift)：进程编码左移datacenterIdShift，这个是17位，而processId最多是5位，于是刚好填满空位
　　(workerId << workerIdShift)：与进程编码类似，机器编码也是5位，左移12位
　　sequence最大12位。

如何确保不超出位数限制

前面的逻辑中，我们说了很多不超出位数限制啥的内容，那么，具体是怎么做到的呢？我们拿workerId举个例子：
　　this.workerId=workerId & workerMask;
　　这是我们确保workerId不超过5位的语句，什么意思呢？不经常操作位运算真看不懂。我们先看看workerMask是啥。
　　private static long workerMask= -1L ^ (-1L << workerIdBits);
　　。。。什么意思呀？它先执行的是-1L << workerIdBits，workerIdBits是5。这又是什么意思呢？注意，这是位运算，long用的是补码，-1L，就是64个1，这里使用-1是为了格式化所有位数，<<是左移运算，-1L左移五位，低位补零，也就是左移空出来的会自动补0，于是就低位五位是0，其余是1。然后^这个符号，是异或，也是位运算，位上相同则为0，不通则为1，和-1做异或，则把所有的0和1颠倒了一下。这时候，我们再看，workerId & workerMask，与操作，两个位上都为1的才能唯一，否则为零，workerMask高位都是0，所以，不管workerId高位是什么，都是0,；而workerMask低位都是1，所以，不管workerId低位是什么，都会被保留，于是，我们就控制了workerId的范围。

最后的异常

这里，时间戳，保证了不通毫秒不同，然后机器编码进程编码保证了不同进程不通，再然后，序列，在统一毫秒内，如果获取第二个ID，则序列号+1，到下一毫秒后重置。至此，唯一性ok。但是，还有问题，序列号用完了怎么办？代码里的解决方案是，等到下一毫秒。

补充

其实，这个方案中，机器码和进程编码是可能相同的，只是概率比较小，我们就凑合着用吧。如果有更好地获取这两位的方式，欢迎沟通。