雪花算法snowflake分布式id生成原理详解，以及对解决时钟回拨问题几种方案讨论

文章目录

一、前言
二、雪花算法snowflake
- 1、基本定义
- 2、snowflake的优缺点
三、Java代码实现snowflake
- 1、组装生成id
- 2、计算最大值的几种方式
- 3、反解析ID
- 4、ID生成器使用方式
四、时钟回拨问题和解决方案讨论
- 1、时间戳自增彻底解决时钟回拨问题
- 2、缓存历史序列号缓解时钟回拨问题
- 3、等待时钟校正
五、要点总结

一、前言

在日趋复杂的分布式系统中，数据量越来越大，数据库分库分表是一贯的垂直水平做法，但是需要一个全局唯一ID标识一条数据或者MQ消息，数据库id自增就显然不能满足要求了。因为场景不同，分布式ID需要满足以下几个条件：

全局唯一性，不能出现重复的ID。
趋势递增，在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
单调递增，保证下一个ID一定大于上一个ID。例如分布式事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
信息安全，对于特殊业务，如订单等，分布式ID生成应该是无规则的，不能从ID上反解析出流量等敏感信息。

市面上对分布式ID生成大致有几种算法（一些开源项目都是围着这几种算法进行实现和优化）：

UUID：因为是本地生成，性能极高，但是生成的ID太长，16字节128位，通常需要字符串类型存储，且无序，所以很多场景不适用，也不适用于作为MySQL数据库的主键和索引（MySql官方建议，主键越短越好；对于InnoDB引擎，索引的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能）。
数据库自增ID：每次获取ID都需要DB的IO操作，DB压力大，性能低。数据库宕机对外依赖服务就是毁灭性打击，不过可以部署数据库集群保证高可用。
数据库号段算法：对数据库自增ID的优化，每次获取一个号段的值。用完之后再去数据库获取新的号段，可以大大减轻数据库的压力。号段越长，性能越高，同时如果数据库宕机，号段没有用完，短时间还可以对外提供服务。（美团的Leaf、滴滴的TinyId）
雪花算法：Twitter开源的snowflake，以时间戳+机器+递增序列组成，基本趋势递增，且性能很高，因为强依赖机器时钟，所以需要考虑时钟回拨问题，即机器上的时间可能因为校正出现倒退，导致生成的ID重复。（百度的uid-generator、美团的Leaf）

雪花算法和数据库号段算法用的最多，本篇主要对雪花算法原理剖析和解决时钟回拨问题讨论。

二、雪花算法snowflake

1、基本定义

snowflake原理其实很简单，生成一个64bit（long）的全局唯一ID，标准元素以1bit无用符号位+41bit时间戳+10bit机器ID+12bit序列化组成，其中除1bit符号位不可调整外，其他三个标识的bit都可以根据实际情况调整：

41bit-时间可以表示（1L<<41）/(1000L360024*365)=69年的时间。
10bit-机器可以表示1024台机器。如果对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器。
12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s。

注：都是从0开始计数。

2、snowflake的优缺点

优点：

毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
可以不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也非常高。
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点：

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务处于不可用状态。

三、Java代码实现snowflake

如下示例，41bit给时间戳，5bit给IDC，5bit给工作机器，12bit给序列号，代码中是写死的，如果某些bit需要动态调整，可在成员属性定义。计算过程需要一些位运算基础。

public class SnowflakeIdGenerator {public static final int TOTAL_BITS = 1 << 6;private static final long SIGN_BITS = 1;private static final long TIME_STAMP_BITS = 41L;private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;/*** 时间向左位移位数 22位*/private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS;/*** IDC向左位移位数 17位*/private static final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS;/*** 机器ID 向左位移位数 12位*/private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;/*** 序列掩码，用于限定序列最大值为4095*/private static final long SEQUENCE_MASK =  -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS);/*** 最大支持机器节点数0~31，一共32个*/private static final long MAX_WORKER_ID = -1L ^ (-1L << WORKER_ID_BITS);/*** 最大支持数据中心节点数0~31，一共32个*/private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);/*** 最大时间戳 2199023255551*/private static final long MAX_DELTA_TIMESTAMP = -1L ^ (-1L << TIME_STAMP_BITS);/*** Customer epoch*/private final long twepoch;private final long workerId;private final long dataCenterId;private long sequence = 0L;private long lastTimestamp = -1L;/**** @param workerId 机器ID* @param dataCenterId  IDC ID*/public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long dataCenterId) {this(workerId, dataCenterId, null);}/**** @param workerId  机器ID* @param dataCenterId IDC ID* @param epochDate 初始化时间起点*/public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long dataCenterId, Date epochDate) {if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than "+ MAX_WORKER_ID + " or less than 0");}if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) {throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than {" + MAX_DATA_CENTER_ID + "} or less than 0");}this.workerId = workerId;this.dataCenterId = dataCenterId;if (epochDate != null) {this.twepoch = epochDate.getTime();} else {//2010-10-11this.twepoch = 1286726400000L;}}public long genID() throws Exception {try {return nextId();} catch (Exception e) {throw e;}}public long getLastTimestamp() {return lastTimestamp;}/*** 通过移位解析出sequence，sequence有效位为[0,12]* 所以先向左移64-12，然后再像右移64-12，通过两次移位就可以把无效位移除了* @param id* @return*/public long getSequence2(long id) {return (id << (TOTAL_BITS - SEQUENCE_BITS)) >>> (TOTAL_BITS - SEQUENCE_BITS);}/*** 通过移位解析出workerId，workerId有效位为[13,17], 左右两边都有无效位* 先向左移 41+5+1，移除掉41bit-时间，5bit-IDC、1bit-sign，* 然后右移回去41+5+1+12，从而移除掉12bit-序列号* @param id* @return*/public long getWorkerId2(long id) {return (id << (TIME_STAMP_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS + SIGN_BITS)) >>> (TIME_STAMP_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS + SIGN_BITS);}/*** 通过移位解析出IDC_ID，dataCenterId有效位为[18,23]，左边两边都有无效位* 先左移41+1，移除掉41bit-时间和1bit-sign* 然后右移回去41+1+5+12，移除掉右边的5bit-workerId和12bit-序列号* @param id* @return*/public long getDataCenterId2(long id) {return (id << (TIME_STAMP_BITS + SIGN_BITS)) >>> (TIME_STAMP_BITS + WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS + SIGN_BITS);}/*** 41bit-时间，左边1bit-sign为0，可以忽略，不用左移，所以只需要右移，并加上起始时间twepoch即可。* @param id* @return*/public long getGenerateDateTime2(long id) {return (id >>> (DATA_CENTER_ID_BITS + WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS)) + twepoch;}public long getSequence(long id) {return id & ~(-1L << SEQUENCE_BITS);}public long getWorkerId(long id) {return id >> WORKER_ID_SHIFT & ~(-1L << WORKER_ID_BITS);}public long getDataCenterId(long id) {return id >> DATA_CENTER_ID_SHIFT & ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);}public long getGenerateDateTime(long id) {return (id >> TIMESTAMP_LEFT_SHIFT & ~(-1L << 41L)) + twepoch;}private synchronized long nextId() throws Exception {long timestamp = timeGen();// 1、出现时钟回拨问题，直接抛异常if (timestamp < lastTimestamp) {long refusedTimes = lastTimestamp - timestamp;// 可自定义异常类throw new UnsupportedOperationException(String.format("Clock moved backwards. Refusing for %d seconds", refusedTimes));}// 2、时间等于lastTimestamp，取当前的sequence + 1if (timestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;// Exceed the max sequence, we wait the next second to generate idif (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {// 3、时间大于lastTimestamp没有发生回拨， sequence 从0开始this.sequence = 0L;}lastTimestamp = timestamp;return allocate(timestamp - this.twepoch);}private long allocate(long deltaSeconds) {return (deltaSeconds << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (this.dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT) | (this.workerId << WORKER_ID_SHIFT) | this.sequence;}private long timeGen() {long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();// 时间戳超出最大值if (currentTimestamp - twepoch > MAX_DELTA_TIMESTAMP) {throw new UnsupportedOperationException("Timestamp bits is exhausted. Refusing ID generate. Now: " + currentTimestamp);}return currentTimestamp;}private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = timeGen();}return timestamp;}/*** 测试* @param args*/public static void main(String[] args) throws Exception {SnowflakeIdGenerator snowflakeIdGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1,2);long id = snowflakeIdGenerator.genID();System.out.println("ID=" + id + ", lastTimestamp=" + snowflakeIdGenerator.getLastTimestamp());System.out.println("ID二进制：" + Long.toBinaryString(id));System.out.println("解析ID:");System.out.println("Sequence=" + snowflakeIdGenerator.getSequence(id));System.out.println("WorkerId=" + snowflakeIdGenerator.getWorkerId(id));System.out.println("DataCenterId=" + snowflakeIdGenerator.getDataCenterId(id));System.out.println("GenerateDateTime=" + snowflakeIdGenerator.getGenerateDateTime(id));System.out.println("Sequence2=" + snowflakeIdGenerator.getSequence2(id));System.out.println("WorkerId2=" + snowflakeIdGenerator.getWorkerId2(id));System.out.println("DataCenterId2=" + snowflakeIdGenerator.getDataCenterId2(id));System.out.println("GenerateDateTime2=" + snowflakeIdGenerator.getGenerateDateTime2(id));}}

1、组装生成id

生成id的过程，就是把每一种标识（时间、机器、序列号）移到对应位置，然后相加。

long id = (deltaTime << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (this.dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT) | (this.workerId << WORKER_ID_SHIFT) | this.sequence;

deltaTime向左移22位（IDC-bit+机器bit+序列号bit）。
dataCenterId向左移17位（机器bit+序列号bit）。
workerId向左移12位（序列号bit）。
sequence不用移。
中间的|以运算规律就相当于+求和（1 | 1 = 1，1 | 0 = 1，0 | 1 = 1，0 | 0 = 0）。

2、计算最大值的几种方式

（1）注意到代码中分别对每个标识的最大值做了计算：

//序列掩码，用于限定序列最大值为4095 ((2^12)-1) ，从0开始算就有4096个序列
private static final long SEQUENCE_MASK =  -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS);//最大支持机器节点数0~31，一共32个  (2^5)-1
private static final long MAX_WORKER_ID = -1L ^ (-1L << WORKER_ID_BITS);//最大支持数据中心节点数0~31，一共32个   (2^5)-1
private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);//最大时间戳 2199023255551   (2^41)-1
private static final long MAX_DELTA_TIMESTAMP = -1L ^ (-1L << TIME_STAMP_BITS);

如上方式计算最大值并不好理解，就是利用二进制的运算逻辑，如果不了解根本看不懂。拿-1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS)举例：

先看看从哪个方向开始计算：-1L ^ (-1L << 12)，-1L和(-1L <<12)做^按位异或运算（1 ^ 1 = 0，1 ^ 0 = 1，0 ^ 1 = 1，0 ^ 0 = 0）。

-1L的二进制为64个1：1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111。
-1L左移12位得到：1111111111111111111111111111111111111111111111111111 000000 000000。
最后1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111和1111111111111111111111111111111111111111111111111111 000000 000000做^运算得到0000000000000000000000000000000000000000000000000000 111111 111111（前面有52个0），这就得到序列号的最大值（4095）了，也可以说是掩码。

（2）其实有一种更容易理解的计算最大值的方式，比如计算12bit-序列号的最大值，那就是(2^12 -1)呀，但是位运算性能更高，用位运算的方式就是((1 << 12) -1)。1左移12位得到1 0000 0000 0000，减1也是可以得到1111 1111 1111，即4095。

（3）还看到一种计算最大值的方式，继续拿12bit-序列号举例，~(-1L << 12)，~不知道怎么计算那就傻了：

-1L先向左移12位得到1111111111111111111111111111111111111111111111111111 000000 000000，然后进行~按位非运算（~ 1 = -2，~ 0 = -1 ，~n = - ( n+1 )），也可以理解为反转，1转为0,0转为1，然后也可以得到0000000000000000000000000000000000000000000000000000 111111 111111。

3、反解析ID

（1）通过已经生成的ID解析出时间、机器和序列号：

public long getSequence(long id) {return id & ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
}public long getWorkerId(long id) {return id >> WORKER_ID_SHIFT & ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
}public long getDataCenterId(long id) {return id >> DATA_CENTER_ID_SHIFT & ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
}public long getGenerateDateTime(long id) {return (id >> TIMESTAMP_LEFT_SHIFT & ~(-1L << 41L)) + twepoch;
}

因为sequence本身就在低位，所以不需要移动，其他机器和时间都是需要将id向右移动，使得自己的有效位置在低位，至于和自己的最大值做&运算，是为了让不属于自己bit的位置无效，即都转为0。

例如：生成的id为1414362783486840832，转为二进制1001110100000110100110111010100111101010001000001000000000000，想解析出workerId，workerId有效位为[13, 17]，那就将id向右移12位，移到低位得到0000000000001001110100000110100110111010100111101010001000001，workerId有5-bit，那么除了低位5-bit，其他位置都是无效bit，转为0。0000000000001001110100000110100110111010100111101010001000001和11111做&运算得到1（左边都是0可以省掉）。

（2）不过还有一种解析的思路更易于理解，就是运用两次移位运算，把无效位置移除：

1bit-sign + 41bit-time + 5bit-IDC + 5bit-workerId + 12bit-sequence

/*** 通过移位解析出sequence，sequence有效位为[0,12]* 所以先向左移64-12，然后再像右移64-12，通过两次移位就可以把无效位移除了* @param id* @return*/
public long getSequence2(long id) {return (id << (TOTAL_BITS - SEQUENCE_BITS)) >>> (TOTAL_BITS - SEQUENCE_BITS);
}
/*** 通过移位解析出workerId，workerId有效位为[13,17], 左右两边都有无效位* 先向左移 41+5+1，移除掉41bit-时间，5bit-IDC、1bit-sign，* 然后右移回去41+5+1+12，从而移除掉12bit-序列号* @param id* @return*/
public long getWorkerId2(long id) {return (id << (TIME_STAMP_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS + SIGN_BITS)) >>> (TIME_STAMP_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS + SIGN_BITS);
}
/*** 通过移位解析出IDC_ID，dataCenterId有效位为[18,23]，左边两边都有无效位* 先左移41+1，移除掉41bit-时间和1bit-sign* 然后右移回去41+1+5+12，移除掉右边的5bit-workerId和12bit-序列号* @param id* @return*/
public long getDataCenterId2(long id) {return (id << (TIME_STAMP_BITS + SIGN_BITS)) >>> (TIME_STAMP_BITS + WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS + SIGN_BITS);
}
/*** 41bit-时间，左边1bit-sign为0，可以忽略，不用左移，所以只需要右移，并加上起始时间twepoch即可。* @param id* @return*/
public long getGenerateDateTime2(long id) {return (id >>> (DATA_CENTER_ID_BITS + WORKER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS)) + twepoch;
}

4、ID生成器使用方式

主要有两种方式，一种是发号器，一种是本地生成：

发号器，就是把雪花算法ID生成封装成一个服务，部署在多台机器上，由外界请求发号器服务获取ID。这样做的好处，是机器不需要那么多，1024台完全足够了，相对ID的时间戳和序列号的bit就可以调大一些。但是因为需要远程请求获取ID，所以会受到网络波动的影响，性能上肯定是没有直接从本地生成获取高的，同时发号器一旦挂了，很多服务就不能对外提供服务了，所以发号器服务需要高可用，多实例，异地部署和容灾，发号器在发号的时候，也可以发布一段时间的ID，服务本地缓存起来，这样不仅提高性能，不需要每次都去请求发号器，也在一定程度上缓解了发号器故障带来的影响。
本地生成ID，没有网络延迟，性能极高。只能通过机器id来保证生成的ID唯一性，所以需要提供足够多的机器id，每台机器可能部署多个服务，每个服务可能部署在多台机器，都需要分配不同的机器id，并且服务重启了也需要重新分配机器id。这样机器id就有了用后即毁的特点。需要足够多的机器id，就必须缩减时间bit和序列号bit。

可以利用MySql或者zk进行机器id的分配和管理。

四、时钟回拨问题和解决方案讨论

首先看看时钟为什么会发生回拨？机器本地时钟可能会因为各种原因发生不准的情况，网络中提供了NTP服务来做时间校准，做校准的时候就会发生时钟的跳跃或者回拨的问题。

因为雪花算法强依赖机器时钟，所以难以避免受到时钟回拨的影响，有可能产生ID重复。原标准实现代码中是直接抛异常，短暂停止对外服务，这样在实际生产中是无法忍受的。所以要尽量避免时钟回拨带来的影响，解决思路有两个：

不依赖机器时钟驱动，就没时钟回拨的事儿了。即定义一个初始时间戳，在初始时间戳上自增，不跟随机器时钟增加。时间戳何时自增？当序列号增加到最大时，此时时间戳+1，这样完全不会浪费序列号，适合流量较大的场景，如果流量较小，可能出现时间断层滞后。
依然依赖机器时钟，如果时钟回拨范围较小，如几十毫秒，可以等到时间回到正常；如果流量不大，前几百毫秒或者几秒的序列号肯定有剩余，可以将前几百毫秒或者几秒的序列号缓存起来，如果发生时钟回拨，就从缓存中获取序列号自增。

（时钟回拨问题，可通过手动调整电脑上的时钟进行模拟测试。）

1、时间戳自增彻底解决时钟回拨问题

private long sequence = -1L;
private long startTimestamp = 1623947387000L;
private synchronized  long nextId2() {long sequenceTmp = sequence;sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;// sequence =0 有可能是初始+1=0，也可能是超过了最大值等于0// 所以把 初始+1=0排除掉if (sequence == 0 && sequenceTmp >= 0) {// sequence自增到最大了，时间戳自增1startTimestamp += 1;}// 生成idreturn allocate(startTimestamp - twepoch);
}

起始时间可以构造器里指定，也可以用默认的，而sequence初始为-1，是为了不想浪费sequence+1=0这一序列号。

sequence = 0排除掉初始sequence=-1 +1 = 0的情况就是sequence超过最大值了，此时时间戳startTimestamp自增。

代码和思路都很简单，就是完全脱离机器时钟，彻底解决了时钟回拨问题。显而易见的优点，每一毫秒4096个序列号（[0,4095]）没有浪费，同时因为时间自增由程序自己掌控，所以可以利用未来时间，预先生成一些ID放在缓存里，外界从缓存中直接获取ID，快消费完了再生产，这样就形成了永动的生产-消费者模式，获取ID省去了生成的过程，性能也会大大提升。

但是时间戳完全自控，也有很明显的缺点，ID生成的时间，并不是真实的时间，如果流量较小，时间可能会滞后很多。如果对从ID解析出来的时间戳没有什么利用意义，这个缺点也不需要关心。

2、缓存历史序列号缓解时钟回拨问题

// 记录近2S的毫秒数的sequence的缓存
private int LENGTH = 2000;
// sequence缓存
private long[] sequenceCycle = new long[LENGTH];private synchronized long nextId() throws Exception {long timestamp = timeGen();int index = (int)(timestamp % LENGTH);// 1、出现时钟回拨问题，获取历史序列号自增if (timestamp < lastTimestamp) {long sequence = 0;do {if ((lastTimestamp - timestamp) > LENGTH) {// 可自定义异常、告警等，短暂不能对外提供，故障转移，将请求转发到正常机器。throw new UnsupportedOperationException("The timeback range is too large and exceeds 2000ms caches");}long preSequence = sequenceCycle[index];sequence = (preSequence + 1) & SEQUENCE_MASK;if (sequence == 0) {// 如果取出的历史序列号+1后已经达到超过最大值，// 则重新获取timestamp,重新拿其他位置的缓存timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);index = (int)(timestamp % LENGTH);} else {// 更新缓存sequenceCycle[index] = this.sequence;            return allocate((timestamp - this.twepoch), sequence);}} while (timestamp < lastTimestamp);// 如果在获取缓存的过程中timestamp恢复正常了，就走正常流程}// 2、时间等于lastTimestamp，取当前的sequence + 1if (timestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;// Exceed the max sequence, we wait the next second to generate idif (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);index = (int)(timestamp % LENGTH);}} else {// 3、时间大于lastTimestamp没有发生回拨， sequence 从0开始this.sequence = 0L;}// 缓存sequence + 更新lastTimestampsequenceCycle[index] = this.sequence;lastTimestamp = timestamp;// 生成idreturn allocate(timestamp - this.twepoch);
}

这里缓存了2000ms的序列号，如果发生时钟回拨，且回拨范围在2000ms内，就从缓存中取序列号自增，超过2000ms回拨，就抛异常，故障转移，将请求分配到正常机器。

若获取的历史sequence+1之后超过了最大值，则重新获取时间戳，重新获取缓存sequence。
极端情况下，获取很多次缓存sequence+1都超过了最大值，就会一直循环获取，这样可能会影响性能，所以实际生产中可以限定重新获取次数。
在这个重新获取的过程中，时钟可能恢复正常了，则此时也要退出循环，走正常流程。

3、等待时钟校正

private synchronized  long nextId3() {long timestamp = timeGen();// 1、出现时钟回拨问题，如果回拨幅度不大，等待时钟自己校正if (timestamp < lastTimestamp) {int sleepCntMax = 2;int sleepCnt = 0;do {long sleepTime = lastTimestamp - timestamp;if (sleepCnt > sleepCntMax) {// 可自定义异常类throw new UnsupportedOperationException(String.format("Clock moved backwards. Refusing for %d seconds", sleepTime));}if (sleepTime <= 500) {try {Thread.sleep(sleepTime);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {sleepCnt++;timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {// 可自定义异常类throw new UnsupportedOperationException(String.format("Clock moved backwards. Refusing for %d seconds", sleepTime));}} while (timestamp < lastTimestamp);}// 2、时间等于lastTimestamp，取当前的sequence + 1if (timestamp == lastTimestamp) {sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;// Exceed the max sequence, we wait the next second to generate idif (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}} else {// 3、时间大于lastTimestamp没有发生回拨， sequence 从0开始this.sequence = 0L;}lastTimestamp = timestamp;// 生成idreturn allocate(timestamp - this.twepoch);
}

等待时钟自己校正来解决时钟回拨问题，适用于回拨幅度小的场景。比如回拨时长小于500ms，那就睡眠500ms，等时间恢复到正常，如果这个过程中又发生了时钟回拨，不可能一直等它校正，实际生产中可限定校正的次数，超过最大校正次数，那就抛异常吧，这属于极端情况。

解决时钟回拨问题的方法还有很多，无非就是避免和缓解。每种方式有各自的特点和适用场景，可以两两结合使用，比如时钟回拨幅度小，就休眠校正，回拨幅度大或者出现多次回拨，也不抛异常，获取缓存sequence对外提供服务。也可以当发生时钟回拨时，用备用机器id生成ID等。

五、要点总结

生成全局唯一的分布式ID的方式有很多，常用的有数据库号段算法和雪花算法，这两个算法的实践，大厂也有开源的项目，如百度的uid-generator、美团的Leaf、滴滴的TinyId等。
雪花算法的原理很简单，主要由时间戳+机器id+序列号生成64bit的ID，整体趋势递增，且全局唯一，性能也不错。每种组成标识的bit都可以自定义，灵活性很高，如果需要更高的QPS，可以相对的把序列号bit调大一些。
因为雪花算法强依赖机器时钟，就难以避免时钟回拨问题，解决的方式很多，无非从避免和缓解两个角度出发，常用的方式有，时间戳自增脱离机器时钟依赖，利用缓存序列号，或者等待时钟校正等，各有各的特点，正确利用其优点，才能最大提高性能。
雪花算法ID生成器的使用方式有两种，一种是远程发号器，需要做到高可用。另一种就是直接本地生成ID，省去了远程请求过程，性能自然也是比远程发号器高的，但是机器id用后即毁，需要分配足够多的机器id。机器id的管理和分配可以利用MySql或者ZK。

参考：

Leaf——美团点评分布式ID生成系统
http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
https://segmentfault.com/a/1190000011282426
https://www.yuque.com/simonalong/butterfly/tul824

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