雪花算法的使用和对算法的理解
分布式id生成算法的有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。
算法原理
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：
结构图
-
1bit，不用，因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0。
-
41bit-时间戳，用来记录时间戳，毫秒级。
- 41位可以表示个数字，
- 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至
- 也就是说41位可以表示年
-
10bit-工作机器id，用来记录工作机器id。
- 可以部署在个节点，包括5位datacenterId和5位workerId
- 5位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId
-
12bit-序列号，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id。
- 12位（bit）可以表示的最大正整数是，即可以用0、1、2、3、....4094这4095个数字，来表示同一机器同一时间截（毫秒)内产生的4095个ID序号。
由于在Java中64bit的整数是long类型，所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
SnowFlake可以保证：
- 所有生成的id按时间趋势递增
- 整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分）
算法实现（Java）
Twitter官方给出的算法实现 是用Scala写的，这里不做分析，可自行查看。
Java版算法实现：搬运自煲煲菜的博客
package com.qingmu.mybaitsplus.util; public class IdWorker { //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id private static long workerId; //工作id private static long datacenterId; //数据id //12位的序列号 private static long sequence; public IdWorker(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)); } System.out.printf("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId); this.workerId = workerId; this.datacenterId = datacenterId; this.sequence = sequence; } //初始时间戳 private static long twepoch = 1288834974657L; //长度为5位 private static long workerIdBits = 5L; private static 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 static long sequenceBits = 12L; //序列号最大值 private static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); //工作id需要左移的位数，12位 private static long workerIdShift = sequenceBits; //数据id需要左移位数 12+5=17位 private static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳需要左移位数 12+5+5=22位 private static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; //上次时间戳，初始值为负数 private static long lastTimestamp = -1L; 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 static 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) { System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", 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 static long tilNextMillis(long lastTimestamp) { long timestamp = timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen(); } return timestamp; } //获取系统时间戳 private static long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } //---------------测试--------------- public static void main(String[] args) { IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1); for (int i = 0; i < 30; i++) { System.out.println(worker.nextId()); } } }
Talk is cheap, show you the code
以下是Twitter官方原版的，用Scala写的，（我也不懂Scala，当成Java看即可）：
/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/ package com.twitter.service.snowflake import com.twitter.ostrich.stats.Stats import com.twitter.service.snowflake.gen._ import java.util.Random import com.twitter.logging.Logger /** * An object that generates IDs. * This is broken into a separate class in case * we ever want to support multiple worker threads * per process */ class IdWorker( val workerId: Long, val datacenterId: Long, private val reporter: Reporter, var sequence: Long = 0L) extends Snowflake.Iface { private[this] def genCounter(agent: String) = { Stats.incr("ids_generated") Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent)) } private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions") private[this] val log = Logger.get private[this] val rand = new Random val twepoch = 1288834974657L private[this] val workerIdBits = 5L private[this] val datacenterIdBits = 5L private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits) private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits) private[this] val sequenceBits = 12L private[this] val workerIdShift = sequenceBits private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits) private[this] var lastTimestamp = -1L // sanity check for workerId if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { exceptionCounter.incr(1) throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId)) } if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { exceptionCounter.incr(1) throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId)) } log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId) def get_id(useragent: String): Long = { if (!validUseragent(useragent)) { exceptionCounter.incr(1) throw new InvalidUserAgentError } val id = nextId() genCounter(useragent) reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong)) id } def get_worker_id(): Long = workerId def get_datacenter_id(): Long = datacenterId def get_timestamp() = System.currentTimeMillis protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized { var timestamp = timeGen() if (timestamp < lastTimestamp) { exceptionCounter.incr(1) log.error("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds".format( lastTimestamp - timestamp)) } if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp) } } else { sequence = 0 } lastTimestamp = timestamp ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence } protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = { var timestamp = timeGen() while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen() } timestamp } protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis() val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match { case AgentParser(_) => true case _ => false } }
Scala是一门可以编译成字节码的语言，简单理解是在Java语法基础上加上了很多语法糖，例如不用每条语句后写分号，可以使用动态类型等等。抱着试一试的心态，我把Scala版的代码“翻译”成Java版本的，对scala代码改动的地方如下：
/** Copyright 2010-2012 Twitter, Inc.*/ package com.twitter.service.snowflake import com.twitter.ostrich.stats.Stats import com.twitter.service.snowflake.gen._ import java.util.Random import com.twitter.logging.Logger /** * An object that generates IDs. * This is broken into a separate class in case * we ever want to support multiple worker threads * per process */ class IdWorker( // | val workerId: Long, // | val datacenterId: Long, // |<--这部分改成Java的构造函数形式 private val reporter: Reporter,//日志相关，删 // | var sequence: Long = 0L) // | extends Snowflake.Iface { //接口找不到，删 // | private[this] def genCounter(agent: String) = { // | Stats.incr("ids_generated") // | Stats.incr("ids_generated_%s".format(agent)) // |<--错误、日志处理相关，删 } // | private[this] val exceptionCounter = Stats.getCounter("exceptions") // | private[this] val log = Logger.get // | private[this] val rand = new Random // | val twepoch = 1288834974657L private[this] val workerIdBits = 5L private[this] val datacenterIdBits = 5L private[this] val maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits) private[this] val maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits) private[this] val sequenceBits = 12L private[this] val workerIdShift = sequenceBits private[this] val datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits private[this] val timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits private[this] val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits) private[this] var lastTimestamp = -1L //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// // sanity check for workerId // if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) { // exceptionCounter.incr(1) //<--错误处理相关，删 // throw new IllegalArgumentException("worker Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxWorkerId)) //这 // |-->改成：throw new IllegalArgumentException //部 // (String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0",maxWorkerId)) //分 } //放 //到 if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) { //构 exceptionCounter.incr(1) //<--错误处理相关，删 //造 throw new IllegalArgumentException("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0".format(maxDatacenterId)) //函 // |-->改成：throw new IllegalArgumentException //数 // (String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0",maxDatacenterId)) //中 } // // log.info("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", // timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId) // // |-->改成：System.out.printf("worker...%d...",timestampLeftShift,...); // //----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------// //-------------------------------------------------------------------// //这个函数删除错误处理相关的代码后，剩下一行代码：val id = nextId() // //所以我们直接调用nextId()函数可以了，所以在“翻译”时可以删除这个函数 // def get_id(useragent: String): Long = { // if (!validUseragent(useragent)) { // exceptionCounter.incr(1) // throw new InvalidUserAgentError //删 } //除 // val id = nextId() // genCounter(useragent) // // reporter.report(new AuditLogEntry(id, useragent, rand.nextLong)) // id // } // //-------------------------------------------------------------------// def get_worker_id(): Long = workerId // | def get_datacenter_id(): Long = datacenterId // |<--改成Java函数 def get_timestamp() = System.currentTimeMillis // | protected[snowflake] def nextId(): Long = synchronized { // 改成Java函数 var timestamp = timeGen() if (timestamp < lastTimestamp) { exceptionCounter.incr(1) // 错误处理相关，删 log.error("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp); // 改成System.err.printf(...) throw new InvalidSystemClock("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds".format( lastTimestamp - timestamp)) // 改成RumTimeException } if (lastTimestamp == timestamp) { sequence = (sequence + 1) & sequenceMask if (sequence == 0) { timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp) } } else { sequence = 0 } lastTimestamp = timestamp ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | // |<--加上关键字return (datacenterId << datacenterIdShift) | // | (workerId << workerIdShift) | // | sequence // | } protected def tilNextMillis(lastTimestamp: Long): Long = { // 改成Java函数 var timestamp = timeGen() while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = timeGen() } timestamp // 加上关键字return } protected def timeGen(): Long = System.currentTimeMillis() // 改成Java函数 val AgentParser = """([a-zA-Z][a-zA-Z\-0-9]*)""".r // | // | def validUseragent(useragent: String): Boolean = useragent match { // |<--日志相关，删 case AgentParser(_) => true // | case _ => false // | } // | }
最上面的代码是改出来的java版代码:
代码理解
上面的代码中，有部分位运算的代码，如：
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
为了能更好理解，我对相关知识研究了一下。
负数的二进制表示
在计算机中，负数的二进制是用补码来表示的。
假设我是用Java中的int类型来存储数字的，
int类型的大小是32个二进制位（bit），即4个字节（byte）。（1 byte = 8 bit）
那么十进制数字3在二进制中的表示应该是这样的：
00000000 00000000 00000000 00000011 // 3的二进制表示，就是原码
那数字-3在二进制中应该如何表示？
我们可以反过来想想，因为-3+3=0，
在二进制运算中把-3的二进制看成未知数x来求解，
求解算式的二进制表示如下：
00000000 00000000 00000000 00000011 //3，原码 + xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx //-3，补码 ----------------------------------------------- 00000000 00000000 00000000 00000000
反推x的值，3的二进制加上什么值才使结果变成00000000 00000000 00000000 00000000？：
00000000 00000000 00000000 00000011 //3，原码 + 11111111 11111111 11111111 11111101 //-3，补码 ----------------------------------------------- 1 00000000 00000000 00000000 00000000
反推的思路是3的二进制数从最低位开始逐位加1，使溢出的1不断向高位溢出，直到溢出到第33位。然后由于int类型最多只能保存32个二进制位，所以最高位的1溢出了，剩下的32位就成了（十进制的）0。
补码的意义就是可以拿补码和原码（3的二进制）相加，最终加出一个“溢出的0”
以上是理解的过程，实际中记住公式就很容易算出来：
- 补码 = 反码 + 1
- 补码 = （原码 - 1）再取反码
因此-1的二进制应该这样算：
00000000 00000000 00000000 00000001 //原码：1的二进制 11111111 11111111 11111111 11111110 //取反码：1的二进制的反码 11111111 11111111 11111111 11111111 //加1：-1的二进制表示（补码）
用位运算计算n个bit能表示的最大数值
比如这样一行代码：
private long workerIdBits = 5L; private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
上面代码换成这样看方便一点：long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)
咋一看真的看不准哪个部分先计算，于是查了一下Java运算符的优先级表:
所以上面那行代码中，运行顺序是：
- -1 左移 5，得结果a
- -1 异或 a
long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)的二进制运算过程如下：
-1 左移 5，得结果a ：
11111111 11111111 11111111 11111111 //-1的二进制表示（补码）
11111 11111111 11111111 11111111 11100000 //高位溢出的不要，低位补0
11111111 11111111 11111111 11100000 //结果a-1 异或 a ：
11111111 11111111 11111111 11111111 //-1的二进制表示（补码） ^ 11111111 11111111 11111111 11100000 //两个操作数的位中，相同则为0，不同则为1 --------------------------------------------------------------------------- 00000000 00000000 00000000 00011111 //最终结果31
最终结果是31，二进制00000000 00000000 00000000 00011111转十进制可以这么算：
24+23+22+21+20=16+8+4+2+1=31
那既然现在知道算出来long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << 5L)中的maxWorkerId = 31，有什么含义？为什么要用左移5来算？如果你看过概述部分，请找到这段内容看看：
5位（bit）可以表示的最大正整数是$2^{5}-1 = 31$，即可以用0、1、2、3、....31这32个数字，来表示不同的datecenterId或workerId
-1L ^ (-1L << 5L)结果是31，$2^{5}-1$的结果也是31，所以在代码中，-1L ^ (-1L << 5L)的写法是利用位运算计算出5位能表示的最大正整数是多少
用mask防止溢出
有一段有趣的代码：
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
分别用不同的值测试一下，你就知道它怎么有趣了：
long seqMask = -1L ^ (-1L << 12L); //计算12位能耐存储的最大正整数，相当于：2^12-1 = 4095 System.out.println("seqMask: "+seqMask); System.out.println(1L & seqMask); System.out.println(2L & seqMask); System.out.println(3L & seqMask); System.out.println(4L & seqMask); System.out.println(4095L & seqMask); System.out.println(4096L & seqMask); System.out.println(4097L & seqMask); System.out.println(4098L & seqMask); /** seqMask: 4095 1 2 3 4 4095 0 1 2 */
这段代码通过位与运算保证计算的结果范围始终是 0-4095 ！
用位运算汇总结果
还有另外一段诡异的代码：
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
为了弄清楚这段代码，
首先 需要计算一下相关的值：
private long twepoch = 1288834974657L; //起始时间戳，用于用当前时间戳减去这个时间戳，算出偏移量 private long workerIdBits = 5L; //workerId占用的位数：5 private long datacenterIdBits = 5L; //datacenterId占用的位数：5 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // workerId可以使用的最大数值：31 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // datacenterId可以使用的最大数值：31 private long sequenceBits = 12L;//序列号占用的位数：12 private long workerIdShift = sequenceBits; // 12 private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // 12+5 = 17 private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // 12+5+5 = 22 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);//4095 private long lastTimestamp = -1L;
其次 写个测试，把参数都写死，并运行打印信息，方便后面来核对计算结果：
//---------------测试--------------- public static void main(String[] args) { long timestamp = 1505914988849L; long twepoch = 1288834974657L; long datacenterId = 17L; long workerId = 25L; long sequence = 0L; System.out.printf("\ntimestamp: %d \n",timestamp); System.out.printf("twepoch: %d \n",twepoch); System.out.printf("datacenterId: %d \n",datacenterId); System.out.printf("workerId: %d \n",workerId); System.out.printf("sequence: %d \n",sequence); System.out.println(); System.out.printf("(timestamp - twepoch): %d \n",(timestamp - twepoch)); System.out.printf("((timestamp - twepoch) << 22L): %d \n",((timestamp - twepoch) << 22L)); System.out.printf("(datacenterId << 17L): %d \n" ,(datacenterId << 17L)); System.out.printf("(workerId << 12L): %d \n",(workerId << 12L)); System.out.printf("sequence: %d \n",sequence); long result = ((timestamp - twepoch) << 22L) | (datacenterId << 17L) | (workerId << 12L) | sequence; System.out.println(result); } /** 打印信息： timestamp: 1505914988849 twepoch: 1288834974657 datacenterId: 17 workerId: 25 sequence: 0 (timestamp - twepoch): 217080014192 ((timestamp - twepoch) << 22L): 910499571845562368 (datacenterId << 17L): 2228224 (workerId << 12L): 102400 sequence: 0 910499571847892992 */
代入位移的值得之后，就是这样：
return ((timestamp - 1288834974657) << 22) | (datacenterId << 17) | (workerId << 12) | sequence;
对于尚未知道的值，我们可以先看看概述 中对SnowFlake结构的解释，再代入在合法范围的值(windows系统可以用计算器方便计算这些值的二进制)，来了解计算的过程。
当然，由于我的测试代码已经把这些值写死了，那直接用这些值来手工验证计算结果即可：
long timestamp = 1505914988849L; long twepoch = 1288834974657L; long datacenterId = 17L; long workerId = 25L; long sequence = 0L; 设：timestamp = 1505914988849，twepoch = 1288834974657 1505914988849 - 1288834974657 = 217080014192 (timestamp相对于起始时间的毫秒偏移量)，其(a)二进制左移22位计算过程如下： |<--这里开始左右22位 00000000 00000000 000000|00 00110010 10001010 11111010 00100101 01110000 // a = 217080014192 00001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|000000 00000000 00000000 // a左移22位后的值(la) |<--这里后面的位补0
设：datacenterId = 17，其（b）二进制左移17位计算过程如下： |<--这里开始左移17位 00000000 00000000 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00010001 // b = 17 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0010001|0 00000000 00000000 // b左移17位后的值(lb) |<--这里后面的位补0
设：workerId = 25，其（c）二进制左移12位计算过程如下： |<--这里开始左移12位 00000000 0000|0000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00011001 // c = 25 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000001 1001|0000 00000000 // c左移12位后的值(lc) |<--这里后面的位补0
设：sequence = 0，其二进制如下： 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 // sequence = 0
现在知道了每个部分左移后的值(la,lb,lc)，代码可以简化成下面这样去理解：
return ((timestamp - 1288834974657) << 22) | (datacenterId << 17) | (workerId << 12) | sequence; ----------------------------- | |简化 \|/ ----------------------------- return (la) | (lb) | (lc) | sequence;
上面的管道符号|在Java中也是一个位运算符。其含义是：x的第n位和y的第n位 只要有一个是1，则结果的第n位也为1，否则为0，因此，我们对四个数的位或运算如下：
1 | 41 | 5 | 5 | 12
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //la
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //lb
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //lc
or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|0000 00000000 //sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|0000 00000000 //结果：910499571847892992
结果计算过程：
1) 从至左列出1出现的下标（从0开始算）：
0000 1 1 00 1 0 1 000 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 000 1 00 1 0 1 0 1 1 1 0000 1 000 1 1 1 00 1 0000 0000 0000
59 58 55 53 49 47 45 44 43 42 41 39 35 32 30 28 27 26 21 17 16 15 12
2) 各个下标作为2的幂数来计算，并相加：
$ 2^{59}+2^{58}+2^{55}+2^{53}+2^{49}+2^{47}+2^{45}+2^{44}+2^{43}+
2^{42}+2^{41}+2^{39}+2^{35}+2^{32}+2^{30}+2^{28}+2^{27}+2^{26}+
2^{21}+2^{17}+2^{16}+2^{15}+2^{2} $
2^59} : 576460752303423488
2^58} : 288230376151711744
2^55} : 36028797018963968
2^53} : 9007199254740992
2^49} : 562949953421312
2^47} : 140737488355328
2^45} : 35184372088832
2^44} : 17592186044416
2^43} : 8796093022208
2^42} : 4398046511104
2^41} : 2199023255552
2^39} : 549755813888
2^35} : 34359738368
2^32} : 4294967296
2^30} : 1073741824
2^28} : 268435456
2^27} : 134217728
2^26} : 67108864
2^21} : 2097152
2^17} : 131072
2^16} : 65536
2^15} : 32768
+ 2^12} : 4096
----------------------------------------
910499571847892992
计算截图：
跟测试程序打印出来的结果一样，手工验证完毕！
观察
1 | 41 | 5 | 5 | 12
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00| | | //la
0| |10001| | //lb
0| | |1 1001| //lc
or 0| | | |0000 00000000 //sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|0000 00000000 //结果：910499571847892992
-
纵向观察发现:- 在41位那一段，除了la一行有值，其它行（lb、lc、sequence）都是0，（我爸其它）
- 在左起第一个5位那一段，除了lb一行有值，其它行都是0
- 在左起第二个5位那一段，除了lc一行有值，其它行都是0
- 按照这规律，如果sequence是0以外的其它值，12位那段也会有值的，其它行都是0
-
横向观察发现:- 在la行，由于左移了5+5+12位，5、5、12这三段都补0了，所以la行除了41那段外，其它肯定都是0
- 同理，lb、lc、sequnece行也以此类推
- 正因为左移的操作，使四个不同的值移到了SnowFlake理论上相应的位置，然后四行做
位或运算（只要有1结果就是1），就把4段的二进制数合并成一个二进制数。
结论：
所以，在这段代码中
return ((timestamp - 1288834974657) << 22) | (datacenterId << 17) | (workerId << 12) | sequence;
左移运算是为了将数值移动到对应的段(41、5、5，12那段因为本来就在最右，因此不用左移)。
然后对每个左移后的值(la、lb、lc、sequence)做位或运算，是为了把各个短的数据合并起来，合并成一个二进制数。
最后转换成10进制，就是最终生成的id
扩展
在理解了这个算法之后，其实还有一些扩展的事情可以做：
- 根据自己业务修改每个位段存储的信息。算法是通用的，可以根据自己需求适当调整每段的大小以及存储的信息。
- 解密id，由于id的每段都保存了特定的信息，所以拿到一个id，应该可以尝试反推出原始的每个段的信息。反推出的信息可以帮助我们分析。比如作为订单，可以知道该订单的生成日期，负责处理的数据中心等等。
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