雪花算法基本情况
雪花算法是一个分布式的唯一ID生成器。它应该具有高并发，以及高性能优点。基于时间戳，ID具有有序性，同时分布式下机器间时间差异过大（类似同一台机器时间回拨，一定会重复），会导致重复ID。基于机器码和操作中心id，ID具有不可重复性。它的ID是8字节64bit的一个Long长整型数据。ID基本组成
ID基本组成：
不用：1bit，因为最高位是符号位，0表示正，1表示负，所以这里固定为0
时间戳：41bit，服务上线的时间毫秒级的时间戳（为当前时间-服务第一次上线时间），这里为（2^41-1）/1000/60/60/24/365 = 49.7年
工作机器id：10bit，表示工作机器id，用于处理分布式部署id不重复问题，可支持2^10 = 1024个节点
序列号：12bit，用于离散同一机器同一毫秒级别生成多条Id时，可允许同一毫秒生成2^12 = 4096个Id，则一秒就可生成4096*1000 = 400w个Id
这样看，在分布式时，通过时间戳+工作机器ID+散列序列号，几乎不会重复，当然你必须保证工作机器ID的准确配置。
源码简易分析以及注意事项
我们以mybatisplus实现的雪花算法为例：
IdWorker类:
注意：DefaultIdentifierGenerator()这个必须是单例模式的，否者在多线程高并发下，会有重复ID，而且很多。详见IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity)这个方法实现
package com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit;import com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.DefaultIdentifierGenerator;import com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.IdentifierGenerator;import java.time.LocalDateTime;import java.time.format.DateTimeFormatter;import java.util.UUID;import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;public class IdWorker {/**单例模式，否者会多个重复Id,详见IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).longValue()*/private static IdentifierGenerator IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator();public static final DateTimeFormatter MILLISECOND = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMddHHmmssSSS");public IdWorker() {}/**获取Id*/public static long getId() {return getId(new Object());}/**获取Id，最终都会走这一步*/public static long getId(Object entity) {return IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).longValue();}/**机器码和数据中心的ID，参数不能重复*/public static void initSequence(long workerId, long dataCenterId) {IDENTIFIER_GENERATOR = new DefaultIdentifierGenerator(workerId, dataCenterId);}}
IDENTIFIER_GENERATOR.nextId(entity).longValue() 方法
nextId是一个线程安全的方法，这也是多线程唯一Id生成的必要之一。
synchronized并不会直接转成重量级锁，因为java在1.6已经优化，因此在资源上没有过分占用，是从偏向锁，轻量级锁，再到重量级锁的过程。
public synchronized long nextId() {/** long timestamp = this.timeGen();这步代码一定要注意当你DefaultIdentifierGenerator是多例时，这里获取的timestamp不具有真正的唯一性，因为多个实例一起在工作，所以写工具类时不要写成多例 */long timestamp = this.timeGen();// 这里是时间异常，针对分布式下，不同机器时间的差异过大if (timestamp < this.lastTimestamp) {long offset = this.lastTimestamp - timestamp;if (offset > 5L) {throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));}try {this.wait(offset << 1);timestamp = this.timeGen();if (timestamp < this.lastTimestamp) {throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", offset));}} catch (Exception var6) {throw new RuntimeException(var6);}}if (this.lastTimestamp == timestamp) {this.sequence = this.sequence + 1L & 4095L;if (this.sequence == 0L) {// 散列序列号没了，必须转到下一毫秒，采用阻塞timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp);}} else {// 散列序列号this.sequence = ThreadLocalRandom.current().nextLong(1L, 3L);}this.lastTimestamp = timestamp;// 或运算连接运算后的时间戳，数据中心，工作中心，序列号的bit位，会被自动返回为一个长整型的数据。return timestamp - 1288834974657L << 22 | this.datacenterId << 17 | this.workerId << 12 | this.sequence;}
雪花算法很好用，让我了解了更多的东西，学习了。
