SnowFlake（雪花） 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。
在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的。
这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号
（这个我也不太懂知道就行）
举个例子，比如下面那个 64 bit 的 long 型数字：
第一个部分，是 1 个 bit：0，这个是无意义的。
第二个部分是 41 个 bit：表示的是时间戳。
第三个部分是 5 个 bit：表示的是机房 id，10001。
第四个部分是 5 个 bit：表示的是机器 id，1 1001。
第五个部分是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号。
解释：
1 bit：是不用的
因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。
41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。
10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器
但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），也可以根据自己公司的实际情况确定。
12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。
12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
简单来说，你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id，那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统，由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。代码逻辑非常简单，同一毫秒内，订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机，机器之间互不影响，每毫秒可以4百万的订单ID，非常强悍。
SnowFlake算法的优点：
1) 高性能高可用：生成时不依赖于数据库，完全在内存中生成。
2) 容量大：每秒中能生成数百万的自增ID。
3) ID自增：存入数据库中，索引效率高。
SnowFlake算法的缺点：
依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。
上代码：
package me.hekr.iotos.softgateway.subsystem.util;
import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import lombok.extern.log4j.Log4j2;
/**
* 雪花算法
**/
@Log4j2
public class SnowFlake {
/**
* 起始时间戳，从2021-12-01开始生成
* 初始化时间起点 ,后期修改会导致id重复,慎用
*/
private final static long START_STAMP = 1638288000000L;
/**
* 序列号占用的位数 12
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
/**
* 机器标识占用的位数
*/
private final static long MACHINE_BIT = 10;
/**
* 机器数量最大值
*/
private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
/**
* 序列号最大值
*/
private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
/**
* 机器标识
*/
private long machineId;
/**
* 序列号
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上一次时间戳
*/
private long lastStamp = -1L;
/**
* 构造方法
* @param machineId 机器ID
*/
private SnowFlake(long machineId) {
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
}
this.machineId = machineId;
}
/**
* 单例
*/
private static SnowFlake SNOW_FLAKE = null;
/**
* 获取雪花算法对象
*/
public static SnowFlake getSnowFlake(long machineId){
if(SNOW_FLAKE == null){
SNOW_FLAKE = new SnowFlake(machineId);
}
return SNOW_FLAKE;
}
/**
* 产生下一个ID
*/
public synchronized long nextId() {
long currStamp = getNewStamp();
if (currStamp < lastStamp) {
throw new RuntimeException("时钟后移，拒绝生成ID！");
}
if (currStamp == lastStamp) {
// 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) {
log.info("同一毫秒的序列数已经达到最大");
currStamp = getNextMill();
}
} else {
// 不同毫秒内，序列号置为0
sequence = 0L;
}
lastStamp = currStamp;
return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
| machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分
| sequence; // 序列号部分
}
/**
* 获取下一个时间
*/
private long getNextMill() {
long mill = getNewStamp();
while (mill <= lastStamp) {
mill = getNewStamp();
}
return mill;
}
/**
* 获取当前时间
*/
private long getNewStamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* 开始测试
*/
public static void main(String[] args) {
long l = System.currentTimeMillis();
// 订单ID生成测试，机器ID指定第1台
SnowFlake snowFlake = getSnowFlake(1);
for (int i = 0; i < 100;i++){
System.out.println(snowFlake.nextId());
}
System.out.println("用时："+ (System.currentTimeMillis()-l) + "毫秒");
}
}代码看看， 会用就行了
不想自己写的可以用hutool工具包 里边也实现了雪花算法 开箱即用
也可以参考百度开源的UidGenerator也是用雪花算法实现的 https://github.com/baidu/uid-generator
请添加链接描述
