java算法之静态内部类实现雪花算法

这篇文章主要介绍了java算法之静态内部类实现雪花算法，对算法感兴趣的同学，一定要看一下

概述

在生成表主键ID时，我们可以考虑主键自增或者 UUID,但它们都有很明显的缺点

主键自增：1、自增ID容易被爬虫遍历数据。2、分表分库会有ID冲突。

UUID: 1、太长，并且有索引碎片，索引多占用空间的问题 2、无序。

雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序。为了提高生产雪花ID的效率，

在这里面数据的运算都采用的是位运算

一、概念

1、原理

SnowFlake算法生成ID的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

算法描述：

1bit 因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的ID都是正整数，所以最高位固定为0。

41bit-时间戳精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。

10bit-工作机器id 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。

12bit-序列号序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号。
12位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。

说明由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。

二、静态类部类单例模式生产雪花ID代码

下面生成雪花ID的代码可以用于线上分布式项目中来生成分布式主键ID,因为设计采用的静态内部类的单例模式，通过加synchronized锁来保证在

同一个服务器线程安全。至于不同服务器其实是不相关的,因为它们的机器码是不一致的,所以就算同一时刻两台服务器都产生了雪花ID,那也不会一样的。

1、代码

 public class SnowIdUtils { /** * 私有的 静态内部类 */ private static class SnowFlake { /** * 内部类对象（单例模式） */ private static final SnowIdUtils.SnowFlake SNOW_FLAKE = new SnowIdUtils.SnowFlake(); /** * 起始的时间戳 */ private final long START_TIMESTAMP = 1557489395327L; /** * 序列号占用位数 */ private final long SEQUENCE_BIT = 12; /** * 机器标识占用位数 */ private final long MACHINE_BIT = 10; /** * 时间戳位移位数 */ private final long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT; /** * 最大序列号  （4095） */ private final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT); /** * 最大机器编号 （1023） */ private final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_BIT); /** * 生成id机器标识部分 */ private long machineIdPart; /** * 序列号 */ private long sequence = 0L; /** * 上一次时间戳 */ private long lastStamp = -1L; /** * 构造函数初始化机器编码 */ private SnowFlake() { //模拟这里获得本机机器编码 long localIp = 4321; //localIp & MAX_MACHINE_ID最大不会超过1023,在左位移12位 machineIdPart = (localIp & MAX_MACHINE_ID) << SEQUENCE_BIT; } /** * 获取雪花ID */ public synchronized long nextId() { long currentStamp = timeGen(); //避免机器时钟回拨 while (currentStamp  map = new ConcurrentHashMap(); for (int i = 0; i <100; i++) { //创建100个线程 new Thread(() -> { for (int s = 0; s <2000; s++) { long snowID = SnowIdUtils.uniqueLong(); log.info("生成雪花ID={}",snowID); Integer put = map.put(snowID, 1); if (put != null) { throw new RuntimeException("主键重复"); } } latch.countDown(); }).start(); } //让上面100个线程执行结束后，在走下面输出信息 latch.await(); log.info("生成20万条雪花ID总用时={}", System.currentTimeMillis() - start); } }

2、测试结果

从图中我们可以得出

1、在100个线程并发下，生成20万条雪花ID的时间大概在1.6秒左右，所有所性能还是蛮ok的。
2、生成20万条雪花ID并没有一条相同的ID,因为有一条就会抛出异常了。

3、为什么说41位时间戳最长只能有69年

我们思考41的二进制，最大值也就41位都是1，也就是也就是说41位可以表示个毫秒的值，转化成单位年则是

年

我们可以通过代码泡一下就知道了。

 public static void main(String[] args) { //41位二进制最小值 String minTimeStampStr = "00000000000000000000000000000000000000000"; //41位二进制最大值 String maxTimeStampStr = "11111111111111111111111111111111111111111"; //转10进制 long minTimeStamp = new BigInteger(minTimeStampStr, 2).longValue(); long maxTimeStamp = new BigInteger(maxTimeStampStr, 2).longValue(); //一年总共多少毫秒 long oneYearMills = 1L * 1000 * 60 * 60 * 24 * 365; //算出最大可以多少年 System.out.println((maxTimeStamp - minTimeStamp) / oneYearMills); }

运行结果