高性能生成ID的要求

全局唯一：ID不能重复
高性能：要做到高并发、低延迟。生成订单ID都成为瓶颈了，那还得了。
高可用：至少要做到4个9，不能经常死机
易用性：如果为了满足上述要求，搞了几百台服务器，复杂且难以维护。
数值且有序递增：数值占用的空间更小，有序递增能保证插入MySQL的时候更高性能。
嵌入业务含义：如果订单ID里面能嵌入业务含义，就能通过订单ID知道是哪个业务线生成的，便于排查问题。

数据库自增主键

并发量差，MySQL只能支持数百量级的并发，无法应对每天千万量级的需求。且会暴露数据总量

数据库集群

虽然提高了并发量，但是该方法不现实，成本过高。百万级并发就需要近千个节点

号段模式

提前从MySQL获取一批自增ID，加载到本地内存中，然后从内存中获取。虽然提高了并发能力但是还是使用了自增的ID，部分不能暴露总量的项目仍不能使用

Java自带的UUID

import java.util.UUID;

/**
 * @author SpringForest
 * @apiNote UUID示例
 */
public class UUID {
    public static void main(String[] args) {
        String orderId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
        System.out.println(orderId);
    }
}

输出

58e93ecab9c64295b15f7f4661edcbc1

32位字符串占用的空间过长，且无序字符串作为数据库的主键每次插入时，MySQL为了维护B+树结构会频繁调整节点顺序，会影响性能

雪花算法

雪花算法生成ID是Long类型，长度64位。

第 1 位： 符号位，暂时不用。
第 2~42 位： 共41位，时间戳，单位是毫秒，可以支撑大约69年
第 43~52 位： 共10位，机器ID，最多可容纳1024台机器
第 53~64 位： 共12位，序列号，是自增值，表示同一毫秒内产生的ID，单台机器每毫秒最多可生成4096个订单ID

/**
 * @author SpringForest
 * @apiNote 雪花算法
 **/
public class SnowFlake {

    /**
     * 起始时间戳，从2021-12-01开始生成
     */
    private final static long START_STAMP = 163****000000L;

    /**
     * 序列号占用的位数 12
     */
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12;

    /**
     * 机器标识占用的位数
     */
    private final static long MACHINE_BIT = 10;

    /**
     * 机器数量最大值
     */
    private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);

    /**
     * 序列号最大值
     */
    private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);

    /**
     * 每一部分向左的位移
     */
    private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;

    /**
     * 机器标识
     */
    private long machineId;
    /**
     * 序列号
     */
    private long sequence = 0L;
    /**
     * 上一次时间戳
     */
    private long lastStamp = -1L;

    /**
     * 构造方法
     * @param machineId 机器ID
     */
    public SnowFlake(long machineId) {
        if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
            throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
        }
        this.machineId = machineId;
    }

    /**
     * 产生下一个ID
     */
    public synchronized long nextId() {
        long currStamp = getNewStamp();
        if (currStamp < lastStamp) {
            throw new RuntimeException("时钟后移，拒绝生成ID！");
        }

        if (currStamp == lastStamp) {
            // 相同毫秒内，序列号自增
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            // 同一毫秒的序列数已经达到最大
            if (sequence == 0L) {
                currStamp = getNextMill();
            }
        } else {
            // 不同毫秒内，序列号置为0
            sequence = 0L;
        }

        lastStamp = currStamp;

        return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
                | machineId << MACHINE_LEFT             // 机器标识部分
                | sequence;                             // 序列号部分
    }

    private long getNextMill() {
        long mill = getNewStamp();
        while (mill <= lastStamp) {
            mill = getNewStamp();
        }
        return mill;
    }

    private long getNewStamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 订单ID生成测试，机器ID指定第0台
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0);
        System.out.println(snowFlake.nextId());
    }
}

同一毫秒内，订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机，机器之间互不影响，每毫秒可以生成四百万个订单ID。

生成规则不是固定的，可以根据自身的业务需求调整。如果你不需要那么大的并发量，可以把机器标识位拆出一部分，当作业务标识位，标识是哪个业务线生成的订单ID。

注意

雪花算法严重依赖系统时钟。如果时钟回拨，就会生成重复ID。