百度uid-generator源码
https://github.com/baidu/uid-generator
snowflake算法
uid-generator是基于Twitter开源的snowflake算法实现的。
snowflake将long的64位分为了3部分，时间戳、工作机器id和序列号，位数分配如下。
其中，时间戳部分的时间单位一般为毫秒。也就是说1台工作机器1毫秒可产生4096个id（2的12次方）。
源码实现分析
与原始的snowflake算法不同，uid-generator支持自定义时间戳、工作机器id和序列号等各部分的位数，以应用于不同场景。默认分配方式如下。
sign(1bit)
固定1bit符号标识，即生成的UID为正数。delta seconds (28 bits)
当前时间，相对于时间基点"2016-05-20"的增量值，单位：秒，最多可支持约8.7年（注意：1. 这里的单位是秒，而不是毫秒！ 2.注意这里的用词，是“最多”可支持8.7年，为什么是“最多”，后面会讲）worker id (22 bits)
机器id，最多可支持约420w次机器启动。内置实现为在启动时由数据库分配，默认分配策略为用后即弃，后续可提供复用策略。sequence (13 bits)
每秒下的并发序列，13 bits可支持每秒8192个并发。（注意下这个地方，默认支持qps最大为8192个）
DefaultUidGenerator
DefaultUidGenerator的产生id的方法与基本上就是常见的snowflake算法实现，仅有一些不同，如以秒为为单位而不是毫秒。
DefaultUidGenerator的产生id的方法如下。
CachedUidGenerator
CachedUidGenerator支持缓存生成的id。
基本实现原理
关于CachedUidGenerator，文档上是这样介绍的。
在实现上, UidGenerator通过借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制; 采用RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和消费, 同时对CacheLine补齐，避免了由RingBuffer带来的硬件级「伪共享」问题. 最终单机QPS可达600万。
【采用RingBuffer来缓存已生成的UID, 并行化UID的生产和消费】
使用RingBuffer缓存生成的id。RingBuffer是个环形数组，默认大小为8192个，里面缓存着生成的id。
获取id
会从ringbuffer中拿一个id，支持并发获取
填充id
RingBuffer填充时机
程序启动时，将RingBuffer填充满，缓存着8192个id
在调用getUID()获取id时，检测到RingBuffer中的剩余id个数小于总个数的50%，将RingBuffer填充满，使其缓存8192个id
定时填充（可配置是否使用以及定时任务的周期）
【UidGenerator通过借用未来时间来解决sequence天然存在的并发限制】
因为delta seconds部分是以秒为单位的，所以1个worker 1秒内最多生成的id书为8192个（2的13次方）。
从上可知，支持的最大qps为8192，所以通过缓存id来提高吞吐量。
为什么叫借助未来时间？
因为每秒最多生成8192个id，当1秒获取id数多于8192时，RingBuffer中的id很快消耗完毕，在填充RingBuffer时，生成的id的delta seconds 部分只能使用未来的时间。
（因为使用了未来的时间来生成id，所以上面说的是，【最多】可支持约8.7年）
源码剖析
获取id
RingBuffer缓存已生成的id
（注意：这里的RingBuffer不是Disruptor框架中的RingBuffer，但是借助了很多Disruptor中RingBuffer的设计思想，比如使用缓存行填充解决伪共享问题）
RingBuffer为环形数组，默认容量为sequence可容纳的最大值（8192个），可以通过boostPower参数设置大小。
tail指针、Cursor指针用于环形数组上读写slot：
Tail指针
表示Producer生产的最大序号(此序号从0开始，持续递增)。Tail不能超过Cursor，即生产者不能覆盖未消费的slot。当Tail已赶上curosr，此时可通过rejectedPutBufferHandler指定PutRejectPolicyCursor指针
表示Consumer消费到的最小序号(序号序列与Producer序列相同)。Cursor不能超过Tail，即不能消费未生产的slot。当Cursor已赶上tail，此时可通过rejectedTakeBufferHandler指定TakeRejectPolicy
CachedUidGenerator采用了双RingBuffer，Uid-RingBuffer用于存储Uid、Flag-RingBuffer用于存储Uid状态(是否可填充、是否可消费)
由于数组元素在内存中是连续分配的，可最大程度利用CPU cache以提升性能。但同时会带来「伪共享」FalseSharing问题，为此在Tail、Cursor指针、Flag-RingBuffer中采用了CacheLine 补齐方式。
RingBuffer填充时机
程序启动时，将RingBuffer填充满，缓存着8192个id
在调用getUID()获取id时，检测到RingBuffer中的剩余id个数小于总个数的50%，将RingBuffer填充满，使其缓存8192个id
定时填充（可配置是否使用以及定时任务的周期）
填充RingBuffer
生成id（上面代码中的uidProvider.provide调用的就是这个方法）
填充缓存行解决“伪共享”
关于伪共享，可以参考这篇文章《伪共享（false sharing），并发编程无声的性能杀手》
PaddedAtomicLong为什么要这么设计？
可以参考下面文章
一个Java对象到底占用多大内存？https://www.cnblogs.com/magialmoon/p/3757767.html
写Java也得了解CPU--伪共享 https://www.cnblogs.com/techyc/p/3625701.html
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