SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：

• 1bit，不用，因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0。
• 41bit时间戳，毫秒级。可以表示的数值范围是 （2^41-1），转换成单位年则是69年。
• 10bit工作机器ID，用来表示工作机器的ID，包括5位datacenterId和5位workerId。
• 12bit序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id，12位可以表示的最大整数为4095，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。

1. 产生背景，为什么要使用雪花算法

现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务，那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分，然后当数据量上来的时候也会进行分表，那么随之而来的就是分表以后id的问题。

例如之前单体项目中一个表中的数据主键id都是自增的，mysql是利用autoincrement来实现自增，而oracle是利用序列来实现的，但是当单表数据量上来以后就要进行水平分表，阿里java开发建议是单表大于500w的时候就要分表，但是具体还是得看业务，如果索引用的号的话，单表千万的数据也是可以的。水平分表就是将一张表的数据分成多张表，那么问题就来了如果还是按照以前的自增来做主键id，那么就会出现id重复，这个时候就得考虑用什么方案来解决分布式id的问题了。

1.1. 解决方法

1.1.1. 数据库表

可以在某个库中专门维护一张表，然后每次无论哪个表需要自增id的时候都去查这个表的记录，然后用for update锁表，然后取到的值加一，然后返回以后把再把值记录到表中，但是这个方法适合并发量比较小的项目，因此每次都得锁表。

1.1.2. redis

因为redis是单线程的，可以在redis中维护一个键值对，然后哪个表需要直接去redis中取值然后加一，但是这个跟上面一样由于单线程都是对高并发的支持不高，只适合并发量小的项目。

1.1.3. uuid

可以使用uuid作为不重复主键id，但是uuid有个问题就是其是无序的字符串，如果使用uuid当做主键，那么主键索引就会失效。

1.1.4.雪花算法

雪花算法是解决分布式id的一个高效的方案，大部分互联网公司都在使用雪花算法，当然还有公司自己实现其他的方案。

2. 雪花算法源码

package com.pxzf.website.utils;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

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
//    private Lock lock=new ReentrantLock(true);
    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();
    }
}

3. 缺点

由于雪花算法严重依赖时间，所以当发生服务器时钟回拨的问题是会导致可能产生重复的id。