Snowflake是Twitter开发的一个分布式ID生成算法，有以下几个特点：
1）默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年，10bit的工作机器id可以支持1023台机器，序列号支持1毫秒产生4095个自增序列id，即理论上1秒产生409万id
2）高性能，不依赖其他第三方服务，稳定性高
3）强依赖于机器时钟
下面看看它的算法结构图：
可以看到它是由三部分组成
1）当前时间戳
2）工作机器ID：包括dataCenterId和workId，可自己配置
3）12bit序列号，即从0增长到4095
算法其实很简单，因为不依赖于其它服务器，都是做时间比较和位移操作，流程图如下：
下面针对JAVA版的算法具体分析
// ==============================Fields===========================================
/** 开始时间截 (2015-01-01) */
private final long twepoch = 1420041600000L;
/** 机器id所占的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;
/** 数据标识id所占的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;
/** 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/** 序列在id中占的位数 */
private final long sequenceBits = 12L;
/** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/** 数据标识id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;
/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;
/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;
/** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L;
因为算法都是基于二进制的位移操作，所以上面定义了一大堆变量，基本都是一些需要位移的长度
如序列IDsequenceBits在定义了它的二进制长度，序列号最大为4095，它的二进制占用长度就是12
同样datacenterId和workId最大数为31，二进制占用的长度就是5，workerIdShift，datacenterIdShift，timestampLeftShift定义了他们需要的位移数
为啥都要基于二进制的位移来操作呢？因为这样对于机器来说计算更快
核心方法生成ID
// ==============================Methods==========================================
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变，毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
}
/**
* 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
* @return 当前时间戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
/**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
1）首先调用timeGen()获取当前时间戳
2）如果当前时间戳小于上次记录的时间戳，则抛出异常，表示始终回拨了（所以要保证每台机器上时间统一）
3）如果当前时间戳等于上一次时间戳，表示同一秒内有多个并发请求，此时序列号就发挥作用了，递增+1，这里有一个操作(sequence + 1) & sequenceMask，就是要与最大序列号4095做&操作，即如果它大于了最大的序列号，那么sequence就等于0了，此时调用tilNextMillis()方法做等待操作，直到生成的时间戳大于上一次时间戳，因为同一秒只支持4095个并发
4）如果当前时间戳大于上一次，则直接把sequence置0
5）将上一次时间戳更新为当前时间戳
6）最后一步也是关键，通过位移操作，把sequence（序列号），workId(工作ID)，datacenterId(数据中心ID)，timestamps(时间戳)拼到一起
说明这里还有一个twepoch，表示起始的时间点，这里的作用主要是控制生成ID的大小，如果你想从较小的ID开始递增，那么twepoch就可以设置的大一些，可以等于当前的时间戳，因为(timestamp – twepoch)的值就越小，反之则时间越往前ID越大
构造方法
传入一个datacenterId和workId就可以了，说明下不同机器可以使用不同的datacenterId，一台机器上不同的项目可以使用不同的wokId
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
最后说说snowflake的优缺点：
优点：
1）毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
2）不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
3）可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
使用场景如：生成订单ID，因为ID不是连续递增的，所以可以保证订单数的隐蔽性
缺点：
1）强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
2）分布式部署时，服务器最好开启Network Time Protocol (NTP)服务，保证每个机器时间一致
下次说说如何使用zookeeper调度生成ID及保证服务的高可用。