java算法之静态内部类实现雪花算法

概述

在生成表主键ID时，我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点

主键自增：1、自增ID容易被爬虫遍历数据。2、分表分库会有ID冲突。

UUID: 1、太长，并且有索引碎片，索引多占用空间的问题 2、无序。

雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序。为了提高生产雪花ID的效率，

在这里面数据的运算都采用的是位运算

一、概念

1、原理

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：

算法描述：

1bit 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都是正整数，所以最高位固定为0。

41bit-时间戳 精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。

10bit-工作机器id 10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。

12bit-序列号 序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号。
12位（bit）可以表示的最大正整数是

从图中我们可以得出

1、在100个线程并发下，生成20万条雪花ID的时间大概在1.6秒左右，所有所性能还是蛮ok的。

2、生成20万条雪花ID并没有一条相同的ID,因为有一条就会抛出异常了。

3、为什么说41位时间戳最长只能有69年

我们思考41的二进制，最大值也就41位都是1，也就是也就是说41位可以表示

所以说雪花算法生成的ID,只能保证69年内不会重复，如果超过69年的话，那就考虑换个服务器部署吧，并且要保证该服务器的ID和之前都没有重复过。

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