前面的內容把雪花演算法的時間部分和機器資訊部分都生成了，下面來生成最後一部分，就是毫秒內的序列。什麼意思呢？我們在生成時間部分獲取時間戳的時候，使用 long now = System.currentTimeMillis(); 獲取，是個毫秒級的時間戳，但是即使是這麼短的時間，對於電腦來說也足夠生成很多個id，所以很多id可能會在同一個毫秒內生成，也就是時間部分的數值一樣。這個時候就要讓同一個毫秒內生成的id加上數字序列標識，就是第三部分的序列。第三部分佔的長度是12位，轉成整數值就是4095，所以最後一部分的範圍就是4095到0之間的數字。如果毫秒內訪問的數量超過了這個限制怎麼辦？沒法解決，只能強制等到下一毫秒再生產id。這就是第三部分的作用。

下面先定義一個序列初始值：

序列由於和時間戳有關係，所以要載入時間戳真正開始使用之前：

上面的邏輯做了判斷，同一毫秒內就讓序列加1，超過4095，就強制獲取下一毫秒的值，等時間戳不是同一毫秒的時候，序列從新開始計算。看下如何強制獲取下一毫秒：

簡單粗暴，就是while迴圈等下一毫秒就可以。這樣毫秒內的序列數就算獲取成功了。

我們三大部分的數字都獲取成功了，最後直接位移加合併就行：

這樣雪花演算法就寫完了，下面執行一下測試：

是一個18位的long型別數字，確實是我們要的結果。等等！是不是有問題？如果此時多個執行緒訪問，會產生重複的id！現在的程式確實有多併發問題，需要加上鎖：

這樣我們的雪花演算法算是初步完成了。基本也符合專案對唯一id的要求！現在的寫法和網上的例子還有些差別，下面我們講講差別相關的內容。

程式碼地址：https://gitee.com/blueses/snowflake-demo 05
<