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Java
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package io.github.ehlxr.did.core;
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/**
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* twitter 的 snowflake 算法 -- java 实现
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* <p>
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* SnowFlake 的优点是，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（由数据中心 ID 和机器 ID 作区分），并且效率较高，经测试，SnowFlake 每秒能够产生 26 万 ID 左右。
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* <p>
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* 协议格式：0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
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* 协议解释：0 - 41 位时间戳 - 5 位数据中心标识 - 5 位机器标识 - 12 位序列号
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* <p>
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* 1 位标识，由于 Long 基本类型在 Java 中是带符号的，最高位是符号位，正数是 0，负数是 1，所以 id 一般是正数，最高位是 0
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* <p>
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* 41 位时间截（毫秒级），注意，41 位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)得到的值，这里的的开始时间截。
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* 一般是我们的 id 生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序 START_STMP 属性）。41 位的时间截，可以使用 69 年，(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
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* <p>
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* 10 位的数据机器位，可以部署在 1024 个节点，包括 5 位数据中心标识，5 位机器标识
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* <p>
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* 12 位序列，毫秒内的计数，12 位的计数顺序号支持每个节点每毫秒（同一机器，同一时间截）产生 4096 个 ID 序号，加起来刚好 64 位，为一个 Long 型。
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*
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* @author ehlxr
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*/
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public class SnowFlake {
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/**
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* 起始的时间戳，可以修改为服务第一次启动的时间
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* 一旦服务已经开始使用，起始时间戳就不能改变
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* <p>
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* 2018/8/14 00:00:00
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*/
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private final static long START_STMP = 1534176000000L;
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/**
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* 序列号占用的位数
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*/
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private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
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/**
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* 机器标识占用的位数
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*/
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private final static long MACHINE_BIT = 5;
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/**
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* 数据中心占用的位数
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*/
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private final static long DATACENTER_BIT = 5;
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/**
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* 每一部分的最大值
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*/
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private final static long MAX_DATACENTER_NUM = ~(-1L << DATACENTER_BIT);
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private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
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private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
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/**
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* 每一部分向左的位移
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*/
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private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
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private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
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private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;
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/**
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* 数据中心
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*/
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private final long datacenterId;
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/**
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* 机器标识
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*/
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private final long machineId;
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/**
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* 序列号
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*/
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private long sequence = 0L;
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/**
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* 上一次时间戳
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*/
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private long lastStmp = -1L;
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/**
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* 通过单例模式来获取实例
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* 分布式部署服务时，数据节点标识和机器标识作为联合键必须唯一
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*
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* @param datacenterId 数据节点标识ID
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* @param machineId 机器标识ID
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*/
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public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
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if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {
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throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than " + MAX_DATACENTER_NUM + " or less than 0");
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}
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if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
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throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than " + MAX_MACHINE_NUM + " or less than 0");
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}
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this.datacenterId = datacenterId;
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this.machineId = machineId;
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}
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/**
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* 产生下一个ID
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*/
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public synchronized long nextId() {
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long currStmp = getNewstmp();
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if (currStmp < lastStmp) {
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throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
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}
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if (currStmp == lastStmp) {
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//相同毫秒内，序列号自增
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sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
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//同一毫秒的序列数已经达到最大
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if (sequence == 0L) {
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currStmp = getNextMill();
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}
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} else {
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//不同毫秒内，序列号置为0
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sequence = 0L;
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}
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lastStmp = currStmp;
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// 时间戳部分 | 数据中心部分 | 机器标识部分 | 序列号部分
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return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT | datacenterId << DATACENTER_LEFT | machineId << MACHINE_LEFT | sequence;
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}
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private long getNextMill() {
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long mill = getNewstmp();
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while (mill <= lastStmp) {
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mill = getNewstmp();
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}
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return mill;
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}
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private long getNewstmp() {
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return System.currentTimeMillis();
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}
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public static void main(String[] args) {
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SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);
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long start = System.currentTimeMillis();
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for (int i = 0; i < (1 << 18); i++) {
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System.out.println(i + ": " + snowFlake.nextId());
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}
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long end = System.currentTimeMillis();
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System.out.println(end - start);
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}
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}
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