package com.zy.acs.framework.common;
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/**
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* Twitter_Snowflake<br>
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* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
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* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 -
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* 000000000000 <br>
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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<br>
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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)
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* 得到的值），这里的的开始时间截，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IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T
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* = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
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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datacenterId和5位workerId<br>
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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<br>
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* 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
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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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*/
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public class SnowflakeIdWorker {
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// ==============================Fields===========================================
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/** 开始时间截 (2015-01-01) */
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private final long twepoch = 1420041600000L;
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/** 序列值所占的位数 */
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private final long sequenceBits = 12L;
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/** 机器id所占的位数 */
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private final long workerIdBits = 5L;
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/** 机房id所占的位数 */
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private final long datacenterIdBits = 5L;
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/** 机器id向左移12位 */
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private final long workerIdLeftShift = sequenceBits;
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/** 机房id向左移17位(5+12) */
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private final long datacenterIdLeftShift =workerIdLeftShift + workerIdBits;
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/** 时间截向左移22位(5+5+12) */
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private final long timestampLeftShift = datacenterIdLeftShift + datacenterIdBits;
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/** 支持的最大机器id (位数二进制值) */
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private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
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/** 支持的最大数据标识id (位数二进制值) */
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private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
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/**生成序列的掩码 */
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private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
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/** 工作机器ID(0~31) */
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private long workerId;
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/** 数据中心ID(0~31) */
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private long datacenterId;
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/** 毫秒内序列 */
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private long sequence = 0L;
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/** 上次生成ID的时间截 */
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private long lastTimestamp = -1L;
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// ==============================Constructors=====================================
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/**
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* 构造函数
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*
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* @param workerId
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* 工作ID (0~31)
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* @param datacenterId
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* 数据中心ID (0~31)
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*/
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public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
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throw new IllegalArgumentException(
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String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
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}
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if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
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throw new IllegalArgumentException(
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String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
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}
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this.workerId = workerId;
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this.datacenterId = datacenterId;
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}
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public SnowflakeIdWorker(){
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this(0L, 0L);
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}
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// ==============================Methods==========================================
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/**
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* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
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*
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* @return SnowflakeId
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*/
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public synchronized long nextId() {
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long timestamp = timeGen();
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// 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
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if (timestamp < lastTimestamp) {
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throw new RuntimeException(String.format(
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"Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
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}
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// 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
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if (lastTimestamp == timestamp) {
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sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
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// 毫秒内序列溢出
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if (sequence == 0) {
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// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
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timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
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}
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}
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// 时间戳改变，毫秒内序列重置
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else {
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sequence = 0L;
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}
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// 上次生成ID的时间截
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lastTimestamp = timestamp;
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// 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
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return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
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| (datacenterId << datacenterIdLeftShift) //
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| (workerId << workerIdLeftShift) //
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| sequence;
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}
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/**
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* 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
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*
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* @param lastTimestamp
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* 上次生成ID的时间截
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* @return 当前时间戳
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*/
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protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
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long timestamp = timeGen();
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while (timestamp <= lastTimestamp) {
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timestamp = timeGen();
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}
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return timestamp;
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}
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/**
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* 返回以毫秒为单位的当前时间
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*
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* @return 当前时间(毫秒)
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*/
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protected long timeGen() {
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return System.currentTimeMillis();
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}
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// ==============================Test=============================================
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/** 测试 */
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public static void main(String[] args) {
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SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
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for (int i = 0; i < 1000; i++) {
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long id = idWorker.nextId();
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System.out.println(Long.toBinaryString(id));
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System.out.println(id);
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}
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}
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}
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