分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。

有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。

而twitter的SnowFlake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

原理

Twitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。

SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下（每一部分用“-”符号分隔）：

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 

1位标识部分，在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0；

41位时间戳部分，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年；

10位节点部分，Twitter实现中使用前5位作为数据中心标识，后5位作为机器标识，可以部署1024个节点；

12位序列号部分，支持同一毫秒内同一个节点可以生成4096个ID；

SnowFlake算法生成的ID大致上是按照时间递增的，用在分布式系统中时，需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一，这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的。或许我们不一定都需要像上面那样使用5位作为数据中心标识，5位作为机器标识，可以根据我们业务的需要，灵活分配节点部分，如：若不需要数据中心，完全可以使用全部10位作为机器标识；若数据中心不多，也可以只使用3位作为数据中心，7位作为机器标识。

snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerId作区分），并且效率较高。据说：snowflake每秒能够产生26万个ID。

源码

本机实测：100万个ID 耗时5秒

/**  * 描述: Twitter的分布式自增ID雪花算法snowflake (Java版)  * https://github.com/souyunku/SnowFlake  *  * @author yanpenglei  * @create 2018-03-13 12:37  **/ public class SnowFlake {      /**      * 起始的时间戳      */     private final static long START_STMP = 1480166465631L;      /**      * 每一部分占用的位数      */     private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数     private final static long MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数     private final static long DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数      /**      * 每一部分的最大值      */     private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);     private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);     private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);      /**      * 每一部分向左的位移      */     private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;     private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;     private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;      private long datacenterId;  //数据中心     private long machineId;     //机器标识     private long sequence = 0L; //序列号     private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳      public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {         if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {             throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");         }         if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {             throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");         }         this.datacenterId = datacenterId;         this.machineId = machineId;     }      /**      * 产生下一个ID      *      * @return      */     public synchronized long nextId() {         long currStmp = getNewstmp();         if (currStmp < lastStmp) {             throw new RuntimeException("Clock moved backwards.  Refusing to generate id");         }          if (currStmp == lastStmp) {             //相同毫秒内，序列号自增             sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;             //同一毫秒的序列数已经达到最大             if (sequence == 0L) {                 currStmp = getNextMill();             }         } else {             //不同毫秒内，序列号置为0             sequence = 0L;         }          lastStmp = currStmp;          return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分                 | datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分                 | machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分                 | sequence;                             //序列号部分     }      private long getNextMill() {         long mill = getNewstmp();         while (mill <= lastStmp) {             mill = getNewstmp();         }         return mill;     }      private long getNewstmp() {         return System.currentTimeMillis();     }      public static void main(String[] args) {         SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);          long start = System.currentTimeMillis();         for (int i = 0; i < 1000000; i++) {             System.out.println(snowFlake.nextId());         }          System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);       } } 

循环生成的ID，运行结果如下：

170916032679263329 170916032679263330 170916032679263331 170916032679263332 170916032679263333 170916032679263334 170916032679263335 170916032679263336 170916032679263337 170916032679263338 170916032679263339 170916032679263340 170916032679263341 170916032679263342 

开源地址

Github:https://github.com/souyunku/SnowFlake

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