怎么实现缩小版雪花算法与多线程并发测试

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我们设计数据表的时候，一般都会有ID字段，ID的生成方法有多种，比如数据库自增，UUID，雪花算法等。

考虑到以后数据的增长，分库分表，分布式等要求，我们选择雪花算法来生成ID。

开发Web系统需要后端跟前端交互，前端JavaScript支持的最大整型是53位，超过53位会丢失精度，原版的雪花算法会超过53位，我们使用缩小版的雪花算法，把位数减小到53位。

原版Snowflake算法的极限是每毫秒的每一个节点生成4059个id值，也就是说每毫秒的极限是生成023*4059=4 152 357个id值，缩小后极限是每秒生成15*131071=1 966 065个分布式id，够我们在开发里面的日常使用了。

package cn.gintone.asso.util;

/**
 * @description:缩小版的雪花算法
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class SnowflakeMini {
    /**
     * 开始时间截 (1970-01-01)
     */
    private final static long twepoch = 0L;
    /**
     * 机器id，范围是1到15
     */
    private final static long workerId =1L;
    /**
     * 机器id所占的位数，占4位
     */
    private final static long workerIdBits = 4L;
    /**
     * 支持的最大机器id，结果是15
     */
    private final static long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
    /**
     * 生成序列占的位数
     */
    private final static long sequenceBits = 15L;
    /**
     * 机器ID向左移15位
     */
    private final static long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * 生成序列的掩码，这里为最大是32767 (1111111111111=32767)
     */
    private final static long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);
    /**
     * 时间截向左移19位(4+15)
     */
    private final static long timestampLeftShift = 19L;
    /**
     * 秒内序列(0~32767)
     */
    private static long sequence = 0L;
    /**
     * 上次生成ID的时间截
     */
    private static long lastTimestamp = -1L;

    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public static synchronized long nextId() {
        //返回以秒为单位的当前时间
        long timestamp = timeGen();
        //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
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //蓝色代码注释结束
        //红色代码注释开始
        //如果是同一时间生成的，则进行秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个秒,获得新的秒值
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
            //时间戳改变，秒内序列重置
        }
        //红色代码注释结束
        //绿色代码注释开始
        else {
            sequence = 0L;
        }
        //绿色代码注释结束
        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;
        //黄色代码注释开始
        //移位并通过或运算拼到一起组成53 位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (workerId << workerIdShift)
                | sequence;
        //黄色代码注释结束
    }
    /**
     * 阻塞到下一个秒，直到获得新的时间戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected static long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    /**
     * 返回以秒为单位的当前时间
     *
     * @return 当前时间(秒)
     */
    protected static long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis()/1000L;
    }

}

创建两个线程，同时测试ID获取。
测试线程类A

package cn.gintone.asso;


import cn.gintone.asso.util.SnowflakeMini;

/**
 * @description:线程A
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class ThreadA extends Thread{

    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = SnowflakeMini.nextId();
            System.out.println("A:"+id);
        }
    }
}

测试线程类B

package cn.gintone.asso;

import cn.gintone.asso.util.SnowflakeMini;

/**
 * @description:线程B
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class ThreadB extends  Thread{

    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = SnowflakeMini.nextId();
            System.out.println("B:"+id);
        }
    }
}

测试类（注释掉的代码是修改成静态方法前的测试方法）

package cn.gintone.asso;

/**
 * @description:雪花算法测试类
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class TestSnowflake {
    public static void main(String[] args) {
        //不同线程使用同一个对象，不重复
//        SnowflakeMini idWorker = new SnowflakeMini(0);
//        ThreadA t1 = new ThreadA(idWorker);
//        ThreadB t2 = new ThreadB(idWorker);
//        t1.start();
//        t2.start();
        //不同线程使用不同对象，会重复
//        SnowflakeMini idWorker1 = new SnowflakeMini(0);
//        SnowflakeMini idWorker2 = new SnowflakeMini(0);
//        ThreadA t1 = new ThreadA(idWorker1);
//        ThreadB t2 = new ThreadB(idWorker2);
//        t1.start();
//        t2.start();

        //nextId修改成静态方法后测试，不重复
        ThreadA t1 = new ThreadA();
        ThreadB t2 = new ThreadB();
        t1.start();
        t2.start();

    }
}

测试结果

怎么实现缩小版雪花算法与多线程并发测试

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