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解决方法：
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首先，SnowFlake的末尾12位是序列号，用来记录同一毫秒内产生的不同id，同一毫秒总共可以产生4096个id，每一毫秒的序列号都是从0这个基础序列号开始递增。假设我们的业务系统在单机上的QPS为3w/s，那么其实平均每毫秒只需要产生30个id即可，远没有达到设计的4096，也就是说通常情况下序列号的使用都是处在一个低水位，当发生时钟回拨的时候，这些尚未被使用的序号就可以派上用场了。
因此，可以对给定的基础序列号稍加修改，后面每发生一次时钟回拨就将基础序列号加上指定的步长，例如开始时是从0递增，发生一次时钟回拨后从1024开始递增，再发生一次时钟回拨则从2048递增，这样还能够满足3次的时钟回拨到同一时间点。
改变原来的末尾sequence生成方法：
snowflake算法给workerId预留了10位，即workId的取值范围为[0, 1023]，事实上实际生产环境不大可能需要部署1024个分布式ID服务，所以：将workerId取值范围缩小为[0, 511]，[512, 1023]这个范围的workerId当做备用workerId。workId为0的备用workerId是512，workId为1的备用workerId是513，以此类推……
用雪花算法的工具类,1秒内可以生成26万不重复的值,数据库的主键不要自增,手动设置
package entity;
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;
// 0，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;
}
public static void main(String[] args) {
//推特 26万个不重复的ID
IdWorker idWorker = new IdWorker(0,0);
for (int i = 0; i 2600 ; i++) {
System.out.println(idWorker.nextId());
}
}
}
(1)开源ID:Twitter开源开源的分布式ID生成算法
(2)64 bit自增:使用一个64位的long型数字作为一个全局ID,且引入了时间戳概念,基本上保证自增的
(3)64位中,第一位是不用的,其中的41位作为毫秒数,10位(5+5)作为机房机器id,剩下的12位作为序列号
第一个部分，是 1 个 bit: 如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
第二个部分是 41 个 bit: 表示的是时间戳。41 bit 可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。
第三个部分是 5 个 bit: 表示的是机房 id，10001。
第四个部分是 5 个 bit: 表示的是机器 id，11001。部署在 2^10 台机器上，也就是 1024 台机器。
第五个部分是 12 个 bit: 表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 0000 0000。记录同一个毫秒内产生的不同 id
(1)请求:某个微服务service需要生成一个全局唯一Id,那就可以给部署了snokeFlake算法的系统发送一个请求来生成唯一Id
(2)二进制生成:接着会用"二进制位运算"来生成一个64位的long型id,并且64位第一个bit无意义,算法系统当然知道当前的时间戳,自己的机房和机器
(3)毫秒内累加序号:最后在判断下这是这个毫秒下的第几个请求,给这次生成的Id的请求累加一个序号,作为最后的12个bit
(4)算法保证唯一:在同一毫秒下,同一个机房下的一台机器,生成一个唯一的id(12位=4096个), 如果一毫秒生成的Id数量超过了4095,就知会等待下一个毫秒在生成!但是估计没有请求能有这么频繁!