左移5位             11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11100000 

  [-1] 的补码         11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 11111111 

  异或                ----------------------------------------------------------------------- ^  

  结果的补码          00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00011111  （十进制数 2^0 + 2^1 + 2^2 + 2^3 + 2^4 = 31） 

这样就能计算出 5 bit 能表示的最大数值 n ， n 为整数并且 0 <= n <= 31 ，即 0、1、2、3...31 。 Worker ID 和 Data Center ID 部分的最大值就是运用这种组合运算得出的。

用固定位的最大值作为Mask避免溢出：

Snowflake 算法中有这样的代码：

var sequence = 0L 

...... 

private val sequenceBits = 12L 

// 这里失掉的是sequence的最大值4095 

private val sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits) 

...... 

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask 

最后这个算子其实就是 sequence = (sequence + 1) & 4095 ，假定 sequence 以后值为 4095 ，推演一下计算进程：

* [4095] 的补码                 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000111 11111111 

  [sequence + 1] 的补码         00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00001000 00000000 

  按位与                        ----------------------------------------------------------------------- & 

  计算结果                      00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000  （十进制数：0） 

可以编写一个 main 办法验证一下：

public static void main(String[] args) { 

    int mask = 4095; 

    System.out.println(0 & mask); // 0 

    System.out.println(1 & mask); // 1 

    System.out.println(2 & mask); // 2 

    System.out.println(4095 & mask); // 4095 

    System.out.println(4096 & mask); // 0 

    System.out.println(4097 & mask); // 1 

} 

也就是 x = (x + 1) & (-1L ^ (-1L << N)) 能保证最终失掉的 x 值不会超过 N ，这是应用了按位与中的"取指定位"的特性。

Snowflake算法完成源码剖析

Snowflake 虽然用 Scala 言语编写，语法其实和 Java 差不多，当成 Java 代码这样阅读就行，下面阅读代码的时分会跳过一些日志记载和度量统计的逻辑。先看 IdWorker.scala 的属性值：

// 定义基准纪元值，这个值是北京时间2010-11-04 09:42:54，估量就是2010年终版提交代码时分定义的一个时间戳 

val twepoch = 1288834974657L 

 

// 初始化序列号为0 

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