001/*
002 *    Copyright 2024-2025, Warm-Flow (290631660@qq.com).
003 *
004 *    Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
005 *    you may not use this file except in compliance with the License.
006 *    You may obtain a copy of the License at
007 *
008 *       https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
009 *
010 *    Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
011 *    distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
012 *    WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
013 *    See the License for the specific language governing permissions and
014 *    limitations under the License.
015 */
016package org.dromara.warm.flow.core.keygen;
017
018/**
019 * Twitter_Snowflake<br>
020 * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
021 * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
022 * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>
023 * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)
024 * 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
025 * 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
026 * 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>
027 * 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>
028 * SnowFlake的优点是,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(由数据中心ID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。
029 *
030 * @author warm
031 */
032public class SnowFlakeId19 implements KenGen{
033
034    // ==============================Fields===========================================
035    /**
036     * 开始时间截 (2015-01-01)
037     */
038    private final long twepoch = 1420041600000L;
039
040    /**
041     * 机器id所占的位数
042     */
043    private final long workerIdBits = 5L;
044
045    /**
046     * 数据标识id所占的位数
047     */
048    private final long datacenterIdBits = 5L;
049
050    /**
051     * 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数)
052     */
053    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
054
055    /**
056     * 支持的最大数据标识id,结果是31
057     */
058    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
059
060    /**
061     * 序列在id中占的位数
062     */
063    private final long sequenceBits = 12L;
064
065    /**
066     * 机器ID向左移12位
067     */
068    private final long workerIdShift = sequenceBits;
069
070    /**
071     * 数据标识id向左移17位(12+5)
072     */
073    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
074
075    /**
076     * 时间截向左移22位(5+5+12)
077     */
078    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
079
080    /**
081     * 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
082     */
083    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
084
085    /**
086     * 工作机器ID(0~31)
087     */
088    private long workerId;
089
090    /**
091     * 数据中心ID(0~31)
092     */
093    private long datacenterId;
094
095    /**
096     * 毫秒内序列(0~4095)
097     */
098    private long sequence = 0L;
099
100    /**
101     * 上次生成ID的时间截
102     */
103    private long lastTimestamp = -1L;
104
105    //==============================Constructors=====================================
106
107    /**
108     * 构造函数
109     *
110     * @param workerId     工作ID (0~31)
111     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
112     */
113    public SnowFlakeId19(long workerId, long datacenterId) {
114        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
115            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
116        }
117        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
118            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
119        }
120        this.workerId = workerId;
121        this.datacenterId = datacenterId;
122    }
123
124    // ==============================Methods==========================================
125
126    /**
127     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
128     *
129     * @return SnowflakeId
130     */
131    @Override
132    public synchronized long nextId() {
133        long timestamp = timeGen();
134
135        // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
136        if (timestamp < lastTimestamp) {
137            throw new RuntimeException(
138                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
139        }
140
141        // 如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
142        if (lastTimestamp == timestamp) {
143            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
144            // 毫秒内序列溢出
145            if (sequence == 0) {
146                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
147                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
148            }
149        }
150        // 时间戳改变,毫秒内序列重置
151        else {
152            sequence = 0L;
153        }
154
155        // 上次生成ID的时间截
156        lastTimestamp = timestamp;
157
158        // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
159        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
160                | (datacenterId << datacenterIdShift) //
161                | (workerId << workerIdShift) //
162                | sequence;
163    }
164
165    /**
166     * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
167     *
168     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
169     * @return 当前时间戳
170     */
171    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
172        long timestamp = timeGen();
173        while (timestamp <= lastTimestamp) {
174            timestamp = timeGen();
175        }
176        return timestamp;
177    }
178
179    /**
180     * 返回以毫秒为单位的当前时间
181     *
182     * @return 当前时间(毫秒)
183     */
184    protected long timeGen() {
185        return System.currentTimeMillis();
186    }
187}