Snowflake IDs 或 snowflakes 是一种应用于分布式系统的 id 形式，由 Twitter 创造并用于标记其内容 (tweets). Discard, Instagram 等互联网公司也采用了修改后的雪花id。

(wikipedia 对 Snowflake ID 的说明)

原理说明

雪花id的原理非常简单。一个 long 占用 64 digits, 将之划分成四个区段，分别存放不同的信息：

区段一

长度为 1 digit 且固定为 0，用于兼容无法使用 unsigned long 的语言（如 Java）, 否则 id 会显示成负数。

区段二 - timestamp

长度为 41 digits, 用于记录时间戳 timestamp。需要注意的是，该时间戳的起点不是通常的 1970-01-01，而是自定义的某个时间点。

例如：设置时间起点为 2010-01-01 00:00:00:0，则 timestamp=1000 时，对应的时间点为 2010-01-01 00:00:01:0。

使用 41 digits, 可表示约 69 年，即基于起点时间的 69 年以内可用：

// 验证 41 digits 的最大值为多少年
long timestamp = ~(-1L << 41);
long days = TimeUnit.DAYS.convert(timestamp, TimeUnit.MILLISECONDS);
long years = days / 365;

System.out.printf("days: %d, years: %d", days, years);
// days: 25451, years: 69

区段三 - instance

10 digits 用于表示实例的编号或索引值，即可用于区分 2^10 = 1024 个雪花id生成器的实例。理论上可部署多台服务器、每台服务器存在多个实例，只要总数在 1024 以内即可，这也是 Snowflake ID 支持分布式系统的关键。

网络上有些资料把 instance 区段再拆分开 datacenter 和 worker，实际上原理都是一样的，就不展开了。

区段四 - sequence

12 digits 用于表示序列号，且与 timestamp 相应。即理论上同一毫秒内，可生成 2^12 = 4096 个 sequence. (如果超出该数量，则等待直到下一毫秒)

缺点

个人认为最大缺点应该是不能直接反映生成日期。在业务上，将日期反映在订单编号上，对于运维来说应该是比较便利的。

定制版

基于以上原理，其他人均可修改区间定义以实现自己的定制版。例如：

把首个 digit 也加入有意义的区间
增加或减少 instance 的区间长度
缩减部分区间长度，用于自定义的区间，如版本号、业务模块索引等

代码示例

参考了网络资料，并作出部分优化、完善注释。

public class SnowflakeId {
    // 2018-01-01 00:00:00:0; 起始时间点，可随意设置
    private static final long SP_EPOCH = 1514736000000;

    /* 各区间的长度 */ 
    private static final int TOTAL_DIGITS = 64;
    private static final int TIMESTAMP_DIGITS = 41;
    private static final int INSTANCE_DIGITS = 10;
    private static final int SEQUENCE_DIGITS = 12;

    /**
     * "-1L"在补码中即为64个1，左移n位后再取反("~"操作符)，即可得到n个1的掩码，同时也是该区间的最大值。
     * 以 instance 区间为例，"-1L"左移10位后再取反，即可得到 "11 1111 1111" (及左侧的54个 leading zeros)
     * 
     * 网络资料中大多是左移后再与-1进行异或操作，如 INSTANCE_MASK = -1L ^ (-1L << INSTANCE_DIGITS) 与直接取反
     * 的方式是完全等价的。
     */
    private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_DIGITS);
    private static final long INSTANCE_MASK = ~(-1L << INSTANCE_DIGITS);
    private static final long TIMESTAMP_MASK = ~(-1L << TIMESTAMP_DIGITS);

    private static final int TIMESTAMP_MOVEMENT = SEQUENCE_DIGITS + INSTANCE_DIGITS;
    /**
     * 当前 instance 在 Snowflake ID 中的值是在实例创建时就已经确定好，后续无需反复操作
     */
    private final int instance;

    private long timestampMarker;
    private long sequence;

    /**
     * 创建 Snowflake ID 实例
     * @param instanceIndex 实例索引值，合法范围为[0, 1023]
     */
    public SnowflakeId(int instanceIndex) {
        if (instanceIndex < 0 || instanceIndex > INSTANCE_MASK) {
            throw new IllegalArgumentException("Illegal instanceIndex: less than 0 or greater than " + INSTANCE_MASK);
        }
        this.instance = instanceIndex << SEQUENCE_DIGITS;
    }

    /**
     * 生成雪花id, thread-safe
     */
    public synchronized long getNextId() {
        long currentTimestamp = this.getTimestamp();
        if (currentTimestamp < timestampMarker) {
            throw new IllegalStateException("Clock move backwards.");
        }

        // 同一毫秒之内，理论上最多可生成4096个id
        if (currentTimestamp == timestampMarker) {
            sequence = (++sequence) & SEQUENCE_MASK;
            if (sequence == 0) {
                // sequence自增后溢出，故等待直到毫秒数发生变更
                while (currentTimestamp <= timestampMarker) {
                    currentTimestamp = this.getTimestamp();
                }
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }
        timestampMarker = currentTimestamp;
        return (currentTimestamp << TIMESTAMP_MOVEMENT) | instance | sequence;
    }

    /**
     * 获取当前时间点距离起始时间点的毫秒数
     */
    private long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis() - SP_EPOCH;
    }

}

劳伦的奇妙冒险

雪花id的原理与实现

原理说明

区段一

区段二 - timestamp

区段三 - instance

区段四 - sequence

缺点

定制版

代码示例