分布式自增ID解决方案-Twitter Snowflake

在大型互联网应用中，随着用户数的增加，为了提高应用的性能，我们经常需要对数据库进行分库分表操作。在单表时代，我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一

个用户或数据对象。

   但是当我们对数据库进行了分库分表后，就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了。因为自增的id不能在分库分表的场景下，准确的路由到正确的数据。

   因此，我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境

    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。



    除了最高位bit标记为不可用以外，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持

1023台机器，序列号支持1毫秒产生4095个自增序列id。

    根据twitter的业务需求，snowflake系统生成64位的ID。由3部分组成：

41位的时间序列（精确到毫秒，41位的长度可以使用69年）

10位的机器标识（10位的长度最多支持部署1024个节点）

12位的计数顺序号（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）

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public class IdWorkerStandard {  

    private final long workerIdBits = 10L;  

    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);  

    private final long sequenceBits = 12L;  

    private final long workerIdShift = sequenceBits;  

    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;  

    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);  

  

    private long workerId;  

    private long sequence = 0L;  

    private long lastTimestamp = -1L;  

  

    public IdWorkerStandard(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;  

    }  

  

    public synchronized long nextId() {  

        long timestamp = timeGen();  

        if (timestamp < lastTimestamp) {  

            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));  

        }  

        if (lastTimestamp == timestamp) {  

            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;  

            if (sequence == 0) {  

                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);  

            }  

        } else {  

            sequence = 0L;  

            //sequence = Math.round(Math.random() * 4096);  

        }  

  

        lastTimestamp = timestamp;  

  

        return (timestamp << timestampLeftShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;  

    }  

  

    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {  

        long timestamp = timeGen();  

        while (timestamp <= lastTimestamp) {  

            timestamp = timeGen();  

        }  

        return timestamp;  

    }  

  

    protected long timeGen() {  

        return System.currentTimeMillis();  

    }  

  

    public static void main(String[] args) {  

        IdWorkerStandard idWorker = new IdWorkerStandard(0);  

        for (int i = 0; i < 10; i++) {  

            long id = idWorker.nextId();  

            System.out.println(id);  

        }  

    }  

}