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Java实现雪花算法获取id

news 来源：原创 2025/6/23 5:12:03

Java实现雪花算法获取id

在 Java 中实现雪花算法（Snowflake）时，通常会设计一个工具类来生成全局唯一的 ID。这个工具类可以封装雪花算法的逻辑，并提供简单的接口来生成 ID。

以下是一个完整的 Java 工具类实现雪花算法的例子：


public class SnowflakeIdGenerator {// 起始的时间戳 (自定义纪元时间，通常为某个固定日期)private final long epoch = 1728571440L; // 这个时间戳是Twitter的纪元时间戳，可以自己定义// 每个部分占用的位数private final long workerIdBits = 5L; // 机器ID所占的位数private final long datacenterIdBits = 5L; // 数据中心ID所占的位数private final long sequenceBits = 12L; // 序列号所占的位数// 最大值计算private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 机器ID最大值private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // 数据中心ID最大值private final long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 序列号最大值// 各部分左移的位数private final long workerIdShift = sequenceBits;private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;private final long timestampLeftShift = datacenterIdShift + datacenterIdBits;private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 序列号掩码，用于序列号部分private long workerId; // 机器IDprivate long datacenterId; // 数据中心IDprivate long sequence = 0L; // 序列号private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成ID的时间戳// 构造函数，传入机器ID和数据中心IDpublic SnowflakeIdGenerator(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;}// 生成下一个IDpublic synchronized long nextId() {long timestamp = System.currentTimeMillis();// 如果当前时间戳小于上次生成ID的时间戳，说明发生了时钟回拨if (timestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");}// 如果在同一毫秒内生成ID，序列号自增if (timestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;if (sequence == 0) {// 如果序列号溢出，等待下一毫秒timestamp = waitForNextMillis(lastTimestamp);}} else {// 如果时间戳不等于上次时间戳，说明进入了新的一毫秒，重置序列号sequence = 0L;}lastTimestamp = timestamp;// 组合各部分，生成最终的IDreturn ((timestamp - epoch) << timestampLeftShift) // 时间戳部分| (datacenterId << datacenterIdShift) // 数据中心ID部分| (workerId << workerIdShift) // 机器ID部分| sequence; // 序列号部分}// 等待直到下一毫秒private long waitForNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = System.currentTimeMillis();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = System.currentTimeMillis();}return timestamp;}// 获取当前时间戳public long currentTimestamp() {return System.currentTimeMillis();}}

这些 ID 是递增的，并且基于时间戳生成，具有全局唯一性。

说明：
时间戳：从 epoch 时间开始的毫秒数。
机器 ID：标识唯一机器的 ID，用于区分不同的机器。
数据中心 ID：标识唯一数据中心的 ID，用于分布式系统中不同数据中心的区分。
序列号：同一毫秒内生成多个 ID 时使用，确保生成的 ID 不会重复。
总结
这段代码实现了一个简单且高效的分布式 ID 生成器。它通过雪花算法将时间戳、机器 ID、数据中心 ID 和序列号进行组合生成唯一 ID，能够在分布式环境下避免冲突，且生成的 ID 具有时间递增的特性，非常适合用于数据库的主键生成。

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