因为Snowflake算法的极限是每毫秒的每一个节点生成4059个id值，也就是说每毫秒的极限是生成023*4059=4 152 357个id值，这样生成id值的速度对于twitter公司来说是很符合标准的(毕竟人家公司大嘛)，但是对于咱们中小公司来说是不需要的，所以我们可以根据Snowflake算法来修改一下分布式id的创建，让每秒创建的id少一些，但是把可以使用的时间扩大一些
这里我看廖雪峰老师的文章之后，采用了53位作为分布式id值的位数，因为如果后端和前端的JavaScript打交道的话，由于JavaScript支持的最大整型就是53位，超过这个位数，JavaScript将丢失精度。因此，使用53位整数可以直接由JavaScript读取，而超过53位时，就必须转换成字符串才能保证JavaScript处理正确，所以我们的分布式id就用53位来生成
这53位里面，第一位还是0，然后剩下的52位，33位作为秒数，4位作为节点数，15位作为每一个节点在每一秒的生成序列值
33位的二进制111111111111111111111111111111111转换成10进制的秒就是8589934591，然后我们把 8589934591转换成时间就是2242-03-16，也就是说可以用220年的，足够我们的使用了
然后4位节点，所以最多就是4位的1111，也就是最多可以支持15个节点，
然后15位表示每一个节点每一秒自增序列值，这里最多就是10位的11111111111111111，也就是说每一个节点可以每一秒可以最多生成131071个不重复id值
这样算起来，就是说每一秒每一个节点生成131071个不重复的节点，所以极限就是每秒生成15*131071=1 966 065个分布式id，够我们在开发里面的日常使用了
所以代码就可以变成下面这样，这里主要讲一下下面的nextId()方法， 首先蓝色代码是获取当前秒，然后进行校验，就是把当前时间和上一个时间戳进行比较，如果当前时间比上一个时间戳要小，那就说明系统时钟回退，所以此时应该抛出异常 然后是下面的红色代码，首先如果是同一秒生成的，那么就把这一秒的生成序列id值一直增加，一直增加到131071个，如果在增加，那么下面的红色代码里面的sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;的值就会是0，那么就会执行红色代码里面的tilNextMillis()方法进行阻塞，直到获取到下一秒继续执行 然后下面的绿色代码表示每一秒过去之后，都要把这个生成序列的id值都变成0，这样在新的一秒里面就可以在继续生成1到131071个分布式id值了 然后下面的黄色代码就是把咱们的秒，节点值，节点每秒生成序列id值加起来组成一个分布式id返回
package com.hello;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
public class Test {
/**
* 开始时间截 (1970-01-01)
*/
private final long twepoch = 0L;
/**
* 机器id，范围是1到15
*/
private final long workerId;
/**
* 机器id所占的位数，占4位
*/
private final long workerIdBits = 4L;
/**
* 支持的最大机器id，结果是15
*/
private final long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
/**
* 生成序列占的位数
*/
private final long sequenceBits = 15L;
/**
* 机器ID向左移15位
*/
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/**
* 生成序列的掩码，这里为最大是32767 (1111111111111=32767)
*/
private final long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);
/**
* 时间截向左移19位(4+15)
*/
private final long timestampLeftShift = 19L;
/**
* 秒内序列(0~32767)
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上次生成ID的时间截
*/
private long lastTimestamp = -1L;
public Test(long workerId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
this.workerId = workerId;
}
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
*
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
//蓝色代码注释开始
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));
}
//蓝色代码注释结束
//红色代码注释开始
//如果是同一时间生成的，则进行秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个秒,获得新的秒值
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
//时间戳改变，秒内序列重置
}
//红色代码注释结束
//绿色代码注释开始
else {
sequence = 0L;
}
//绿色代码注释结束
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//黄色代码注释开始
//移位并通过或运算拼到一起组成53 位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (workerId << workerIdShift)
| sequence;
//黄色代码注释结束
}
/**
* 阻塞到下一个秒，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;
}
/**
* 返回以秒为单位的当前时间
*
* @return 当前时间(秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis()/1000L;
}
public static void parseId(long id) {
long second = id >>> 19;
System.err.println("分布式id-"+id+"生成的时间是："+new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date(second*1000)));
}
public static void main(String[] args) {
Test idWorker = new Test(0);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(id);
parseId(id);
}
}
}
此时结果如下所示：
820870564020224
分布式id-820870564020224生成的时间是：2019-08-13
820870564020225
分布式id-820870564020225生成的时间是：2019-08-13
820870564020226
分布式id-820870564020226生成的时间是：2019-08-13
820870564020227
分布式id-820870564020227生成的时间是：2019-08-13
820870564020228
分布式id-820870564020228生成的时间是：2019-08-13
820870564020229
分布式id-820870564020229生成的时间是：2019-08-13
820870564020230
分布式id-820870564020230生成的时间是：2019-08-13
820870564020231
分布式id-820870564020231生成的时间是：2019-08-13
820870564020232
分布式id-820870564020232生成的时间是：2019-08-13
820870564020233
分布式id-820870564020233生成的时间是：2019-08-13
根据一系列的分布式id讲解，雪法算法Snowflake是目前网上最适合做分布式Id的了，大家如果想用的话，可以根据我上面的缩小版的Snowflake算法来作为我们开发中的使用。 转载自分布式id系列：www.itqiankun.com/article/156…
