现在的服务基本是分布式、微服务形式的，而且大数据量也导致分库分表的产生，对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性。
对于 MySQL 而言，一个表中的主键 id 一般使用自增的方式，但是如果进行水平分表之后，多个表中会生成重复的 id 值。那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢？
如果还是借助数据库主键自增的形式，那么可以让不同表初始化一个不同的初始值，然后按指定的步长进行自增。例如有3张拆分表，初始主键值为1，2，3，自增步长为3。
当然也有人使用 UUID 来作为主键，但是 UUID 生成的是一个无序的字符串，对于 MySQL 推荐使用增长的数值类型值作为主键来说不适合。
也可以使用 Redis 的自增原子性来生成唯一 id，但是这种方式业内比较少用。
当然还有其他解决方案，不同互联网公司也有自己内部的实现方案。雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案，也是许多互联网公司在推荐使用的。
SnowFlake 中文意思为雪花，故称为雪花算法。最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。在2014年开源 scala 语言版本。
雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位的 long 类型的唯一 id。
可以将雪花算法作为一个单独的服务进行部署，然后需要全局唯一 id 的系统，请求雪花算法服务获取 id 即可。
对于每一个雪花算法服务，需要先指定 10 位的机器码，这个根据自身业务进行设定即可。例如机房号+机器号，机器号+服务号，或者是其他可区别标识的 10 位比特位的整数值都行。
package util;
import java.util.Date;
/**
* @ClassName: SnowFlakeUtil
* @Author: jiaoxian
* @Date: 2022/4/24 16:34
* @Description:
*/
public class SnowFlakeUtil {
private static SnowFlakeUtil snowFlakeUtil;
static {
snowFlakeUtil = new SnowFlakeUtil();
}
// 初始时间戳(纪年)，可用雪花算法服务上线时间戳的值
// 1650789964886：2022-04-24 16:45:59
private static final long INIT_EPOCH = 1650789964886L;
// 时间位取&
private static final long TIME_BIT = 0b1111111111111111111111111111111111111111110000000000000000000000L;
// 记录最后使用的毫秒时间戳，主要用于判断是否同一毫秒，以及用于服务器时钟回拨判断
private long lastTimeMillis = -1L;
// dataCenterId占用的位数
private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;
// dataCenterId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
// dataCenterId
private long dataCenterId;
// workId占用的位数
private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;
// workId占用5个比特位，最大值31
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000011111
private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
// workId
private long workerId;
// 最后12位，代表每毫秒内可产生最大序列号，即 2^12 - 1 = 4095
private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;
// 掩码（最低12位为1，高位都为0），主要用于与自增后的序列号进行位与，如果值为0，则代表自增后的序列号超过了4095
// 0000000000000000000000000000000000000000000000000000111111111111
private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
// 同一毫秒内的最新序号，最大值可为 2^12 - 1 = 4095
private long sequence;
// workId位需要左移的位数 12
private static final long WORK_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
// dataCenterId位需要左移的位数 12+5
private static final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;
// 时间戳需要左移的位数 12+5+5
private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;
/**
* 无参构造
*/
public SnowFlakeUtil() {
this(1, 1);
}
/**
* 有参构造
* @param dataCenterId
* @param workerId
*/
public SnowFlakeUtil(long dataCenterId, long workerId) {
// 检查dataCenterId的合法值
if (dataCenterId < 0 || dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("dataCenterId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_DATA_CENTER_ID));
}
// 检查workId的合法值
if (workerId < 0 || workerId > MAX_WORKER_ID) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("workId 值必须大于 0 并且小于 %d", MAX_WORKER_ID));
}
this.workerId = workerId;
this.dataCenterId = dataCenterId;
}
/**
* 获取唯一ID
* @return
*/
public static Long getSnowFlakeId() {
return snowFlakeUtil.nextId();
}
/**
* 通过雪花算法生成下一个id，注意这里使用synchronized同步
* @return 唯一id
*/
public synchronized long nextId() {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
System.out.println(currentTimeMillis);
// 当前时间小于上一次生成id使用的时间，可能出现服务器时钟回拨问题
if (currentTimeMillis < lastTimeMillis) {
throw new RuntimeException(
String.format("可能出现服务器时钟回拨问题，请检查服务器时间。当前服务器时间戳：%d，上一次使用时间戳：%d", currentTimeMillis,
lastTimeMillis));
}
if (currentTimeMillis == lastTimeMillis) {
// 还是在同一毫秒内，则将序列号递增1，序列号最大值为4095
// 序列号的最大值是4095，使用掩码（最低12位为1，高位都为0）进行位与运行后如果值为0，则自增后的序列号超过了4095
// 那么就使用新的时间戳
sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
if (sequence == 0) {
currentTimeMillis = getNextMillis(lastTimeMillis);
}
} else { // 不在同一毫秒内，则序列号重新从0开始，序列号最大值为4095
sequence = 0;
}
// 记录最后一次使用的毫秒时间戳
lastTimeMillis = currentTimeMillis;
// 核心算法，将不同部分的数值移动到指定的位置，然后进行或运行
// <<：左移运算符, 1 << 2 即将二进制的 1 扩大 2^2 倍
// |：位或运算符, 是把某两个数中, 只要其中一个的某一位为1, 则结果的该位就为1
// 优先级：<< > |
return
// 时间戳部分
((currentTimeMillis - INIT_EPOCH) << TIMESTAMP_SHIFT)
// 数据中心部分
| (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT)
// 机器表示部分
| (workerId << WORK_ID_SHIFT)
// 序列号部分
| sequence;
}
/**
* 获取指定时间戳的接下来的时间戳，也可以说是下一毫秒
* @param lastTimeMillis 指定毫秒时间戳
* @return 时间戳
*/
private long getNextMillis(long lastTimeMillis) {
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
while (currentTimeMillis <= lastTimeMillis) {
currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
}
return currentTimeMillis;
}
/**
* 获取随机字符串,length=13
* @return
*/
public static String getRandomStr() {
return Long.toString(getSnowFlakeId(), Character.MAX_RADIX);
}
/**
* 从ID中获取时间
* @param id 由此类生成的ID
* @return
*/
public static Date getTimeBySnowFlakeId(long id) {
return new Date(((TIME_BIT & id) >> 22) + INIT_EPOCH);
}
public static void main(String[] args) {
SnowFlakeUtil snowFlakeUtil = new SnowFlakeUtil();
long id = snowFlakeUtil.nextId();
System.out.println(id);
Date date = SnowFlakeUtil.getTimeBySnowFlakeId(id);
System.out.println(date);
long time = date.getTime();
System.out.println(time);
System.out.println(getRandomStr());
}
}
雪花算法有以下几个优点：
雪花算法有如下缺点：
其实雪花算法每一部分占用的比特位数量并不是固定死的。例如你的业务可能达不到 69 年之久，那么可用减少时间戳占用的位数，雪花算法服务需要部署的节点超过1024 台，那么可将减少的位数补充给机器码用。
注意，雪花算法中 41 位比特位不是直接用来存储当前服务器毫秒时间戳的，而是需要当前服务器时间戳减去某一个初始时间戳值，一般可以使用服务上线时间作为初始时间戳值。
对于机器码，可根据自身情况做调整，例如机房号，服务器号，业务号，机器 IP 等都是可使用的。对于部署的不同雪花算法服务中，最后计算出来的机器码能区分开来即可。
本文参考自：SnowFlake 雪花算法详解与实现 - 掘