网上收集的一个java版的雪花算法，可以直接用

在分布式环境下，生成唯一ID有很多解决方案，比如美团的雪花算法，百度的雪花算法，还可以用redis, zookeeper 等中间件的帮助，都可以实现，但感觉都显得麻烦了一点，比如，百度还需要你部署一个mysql，太笨重了，因此想找一个简单的轻量级的雪花算法代码。在网上收集了一个，分享在这里:

public class SnowFlake {

    //工作id
    private long workerId;
    //数据中心 id
    private long datacenterId;
    //12位的序列号
    private long sequence;
    //初始时间戳
    private long twepoch = 1288834974657L;
    //长度为5位
    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //最大值
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    //序列号id长度
    private long sequenceBits = 12L;
    //序列号最大值
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    //工作id需要左移的位数，12位
    private long workerIdShift = sequenceBits;
    //数据id需要左移位数 12+5=17位
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    //上次时间戳，初始值为负数
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowFlake(long workerId, long datacenterId, long sequence){
        // sanity check for workerId
        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;
        this.sequence = sequence;
    }

    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId(){
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //下一个ID生成算法
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //获取当前时间戳如果小于上次时间戳，则表示时间戳获取出现异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds",
                    lastTimestamp - timestamp));
        }

        //获取当前时间戳如果等于上次时间戳（同一毫秒内），则在序列号加一；否则序列号赋值为0，从0开始。
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        //将上次时间戳值刷新
        lastTimestamp = timestamp;

        /**
         * 返回结果：
         * (timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) 表示将时间戳减去初始时间戳，再左移相应位数
         * (datacenterId << datacenterIdShift) 表示将数据id左移相应位数
         * (workerId << workerIdShift) 表示将工作id左移相应位数
         * | 是按位或运算符，例如：x | y，只有当x，y都为0的时候结果才为0，其它情况结果都为1。
         * 因为个部分只有相应位上的值有意义，其它位上都是0，所以将各部分的值进行 | 运算就能得到最终拼接好的id
         */
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    //获取时间戳，并与上次时间戳比较
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    //获取系统时间戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

}

使用也很简单:

// 参数需要自己定义，workId, 数据中心，sequence, 在分布式场景，workId 一定是不一样的
SnowFlake sf = new SnowFlake(1,1,1);
long id = sf.nextId();

如果需要在 spring boot 中使用这个雪花算法，也很简单，注入这个bean 就好了。

SnowFlake getIDGenerate() {
    SnowFlake(,,);
}

然后在其他类里，就可以用 @Autowired 注入使用了。