简介
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 雪花算法
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。
最高 1 位固定值 0，因为生成的 id 是正整数，如果是 1 就是负数了。
接下来 41 位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000*60*60*24*365)=69，大概可以使用 69 年。
再接下 10 位存储机器码，包括 5 位 datacenterId 和 5 位 workerId。最多可以部署 2^10=1024 台机器。
最后 12 位存储序列号。同一毫秒时间戳时，通过这个递增的序列号来区分。即对于同一台机器而言，同一毫秒时间戳下，可以生成 2^12=4096 个不重复 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。
算法实现
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 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 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 |
return
// 时间戳部分
((currentTimeMillis - INIT_EPOCH) > 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());
}
}算法优缺点：
雪花算法有以下几个优点：
1.高并发分布式环境下生成不重复 id，每秒可生成百万个不重复 id。
2.基于时间戳，以及同一时间戳下序列号自增，基本保证 id 有序递增。
3.不依赖第三方库或者中间件。
4.算法简单，在内存中进行，效率高。
雪花算法有如下缺点：
— 依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。
注意事项：
–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。
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