一、订单id的特殊性
订单数据非常庞大，将来一定会做分库分表。那么这种情况下， 要保证id的唯一，就不能靠数据库自增，而是自己来实现算法，生成唯一id。
二、雪花算法
这里的订单id是通过一个工具类生成的，而工具类所采用的生成id算法，是由Twitter公司开源的snowflake（雪花）算法。
三、简单原理
雪花算法会生成一个64位的二进制数据，为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19位) ，其基本结构：
第一位：为未使用
第二部分：41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)
第三部分：5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）
第四部分：最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）
snowflake生成的ID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datacenter和workerId作区分），并且效率较高。经测试snowflake每秒能够产生26万个ID。
四、算法实现
package com.leyou.utils;
import java.lang.management.ManagementFactory;
/*
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
/**
* <p>名称：IdWorker.java</p>
* <p>描述：分布式自增长ID</p>
* <pre>
* Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
* </pre>
* 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个0表示一位，用—分割开部分的作用：
* 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
* 在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间，
* 然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识），
* 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。
* 这样的好处是，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datacenter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，完全满足需要。
* <p>
* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
*
* @author Polim
*/
public class IdWorker {
/**
* 时间起始标记点，作为基准，一般取系统的最近时间（一旦确定不能变动）
*/
private final static long twepoch = 1288834974657L;
/**
* 机器标识位数
*/
private final static long workerIdBits = 5L;
/**
* 数据中心标识位数
*/
private final static long datacenterIdBits = 5L;
/**
* 机器ID最大值
*/
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/**
* 数据中心ID最大值
*/
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/**
* 毫秒内自增位
*/
private final static long sequenceBits = 12L;
/**
* 机器ID偏左移12位
*/
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
/**
* 数据中心ID左移17位
*/
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/**
* 时间毫秒左移22位
*/
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/**
* 上次生产id时间戳
*/
private static long lastTimestamp = -1L;
/**
* 并发控制
*/
private long sequence = 0L;
private final long workerId;
/**
* 数据标识id部分
*/
private final long datacenterId;
public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
}
/**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(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;
}
/**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内，则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了，则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID，并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
return nextId;
}
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* <p>
* 获取 maxWorkerId
* </p>
*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
/*
* GET jvmPid
*/
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
* MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
*/
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
}
/**
* <p>
* 数据标识id部分
* </p>
*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
}
}
五、配置
为了保证不重复，我们给每个部署的节点都配置机器id：
六、加载属性
package com.leyou.order.properties;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
/**
* @author: 98050
* @create: 2018-10-27
**/
@ConfigurationProperties(prefix = "leyou.worker")
public class IdWorkerProperties {
/**
* 当前机器id
*/
private long workerId;
/**
* 序列号
*/
private long dataCenterId;
public long getWorkerId() {
return workerId;
}
public void setWorkerId(long workerId) {
this.workerId = workerId;
}
public long getDataCenterId() {
return dataCenterId;
}
public void setDataCenterId(long dataCenterId) {
this.dataCenterId = dataCenterId;
}
}
七、编写配置类
package com.leyou.order.config;
import com.leyou.order.properties.IdWorkerProperties;
import com.leyou.utils.IdWorker;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
/**
* @author: 98050
* @create: 2018-10-27
**/
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(IdWorkerProperties.class)
public class IdWorkerConfig {
@Bean
public IdWorker idWorker(IdWorkerProperties prop) {
return new IdWorker(prop.getWorkerId(), prop.getDataCenterId());
}
}
八、使用说明
//获取orderId
long orderId = idworker.nextId();