分布式id生成器,雪花算法IdWorker
/**
* <p>名称:IdWorker.java</p>
* <p>描述:分布式自增长ID</p>
* <pre>
* Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
* </pre>
* 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用:
* 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
* 在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,
* 然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),
* 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。
* 这样的好处是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由datacenter和机器ID作区分),
* 并且效率较高,经测试,snowflake每秒能够产生26万ID左右,完全满足需要。
* <p>
* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
*
* @author Polim
*/
@Configuration
public class IdWorker {
// 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动)
private final static long twepoch = 1288834974657L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 数据中心ID最大值
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
// 毫秒内自增位
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/* 上次生产id时间戳 */
private static long lastTimestamp = -1L;
// 0,并发控制
private long sequence = 0L; private final long workerId;
// 数据标识id部分
private final long datacenterId; public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
} /**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
} /**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
} if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内,则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了,则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence; return nextId;
} private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
} private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
} /**
* <p>
* 获取 maxWorkerId
* </p>
*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
/*
* GET jvmPid
*/
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
/*
* MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
*/
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
} /**
* <p>
* 数据标识id部分
* </p>
*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
}
}
使用时,用自动注入即可
@Autowired
private IdWorker idWorker;
分布式id生成器,雪花算法IdWorker的更多相关文章
- 生成主键ID,唯一键id,分布式ID生成器雪花算法代码实现
工具类: package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net. ...
- ID 生成器 雪花算法
https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/80843248 ID 生成器 雪花算法 2018年06月28日 14:58:43 wan ...
- 适用于分布式ID的雪花算法
基于Java实现的适用于分布式ID的雪花算法工具类,这里存一下日后好找 /** * 雪花算法生成ID */ public class SnowFlakeUtil { private final sta ...
- 分布式ID的雪花算法及坑
分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一 ...
- 分布式ID生成 - 雪花算法
雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的经典算法,关于雪花算法的解读网上多如牛毛,大多抄来抄去,这里请参考耕耘的小象大神的博客ID生成器,Twitter的雪花算法(Java) 网上的教程一般存在两个问题 ...
- 唯一ID生成器--雪花算法
在微服务架构,分布式系统中的操作会有一些全局性ID的需求,所以我们不能用数据库本身的自增功能来产生主键值,只能由程序来生成唯一的主键值.我们采用的是twitter的snokeflake(雪花)算法. ...
- id生成器,分布式ID自增算法(Snowflake 算法)
接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * ...
- 来吧,自己动手撸一个分布式ID生成器组件
在经过了众多轮的面试之后,小林终于进入到了一家互联网公司的基础架构组,小林目前在公司有使用到架构组研究到分布式id生成器,前一阵子大概看了下其内部的实现,发现还是存在一些架构设计不合理之处.但是又由于 ...
- 全局ID生成--雪花算法
分布式ID常见生成策略: 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID. UUID生成. Redis的原子自增方式. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长. 批量申请自增ID. 雪花算法 ...
- 常用的分布式ID生成器
为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 ...
随机推荐
- 工具分享:清理 Markdown 中没有引用的图片
前言: 之前,我写笔记的工具一直都是 notion,而且没有写博客的习惯.但是一是由于 notion 的服务器在国外,有时候很不稳定:二是由于 notion 的分享很不方便,把笔记分享给别人点开链接之 ...
- vue项目经常遇到的Error: Loading chunk * failed
vue项目随着代码量.业务组件.路由页面等的丰富,出于性能要求考虑不得不使用代码分割技术实现路由和组件的懒加载,这看似没什么问题 当每次通过npm run build构建生产包并部署到服务器后,操作页 ...
- 【Golang】创建有配置参数的结构体时,可选参数应该怎么传?
写在前面的话 Golang中构建结构体的时候,需要通过可选参数方式创建,我们怎么样设计一个灵活的API来初始化结构体呢. 让我们通过如下的代码片段,一步一步说明基于可选参数模式的灵活 API 怎么设计 ...
- 30.Mysql主从复制、读写分离
Mysql主从复制.读写分离 目录 Mysql主从复制.读写分离 读写分离 读写分离概述 为什么要读写分离 什么时候要读写分离 主从复制与读写分离 mysql支持的复制类型 主从复制的工作过程 初始环 ...
- JavaGUI——Java图形用户界面
1.Java GUI 概述 GUI(Graphical User Interface,简称 GUI,图形用户界面)是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面,与早期计算机使用的命令行界面相比,图形界面对 ...
- 6. RDD综合练习:更丰富的操作
集合运算练习 union(), intersection(),subtract(), cartesian() 内连接与外连接 join(), leftOuterJoin(), rightOuterJo ...
- leetcode教程系列——Binary Tree
tree是一种常用的数据结构用来模拟真实物理世界里树的层级结构.每个tree有一个根(root)节点和指向其他节点的叶子(leaf)节点.从graph的角度看,tree也可以看作是有N个节点和N-1个 ...
- 静态static关键字概述和静态static关键字修饰成员变量
static关键字 概述 关于 static 关键字的使用,它可以用来修饰的成员变量和成员方法,被修饰的成员是属于类的,而不是单单是属 于某个对象的.也就是说,既然属于类,就可以不靠创建对象来调用了 ...
- 如何用天气预警API接口进行快速开发
天气预警能够指导人们出行.同一种类的气象灾害预警信号级别不同,对应的防御措施也不尽相同,人们通过气象灾害预警信号,合理安排出行.公众要提高防范意识,养成接收和关注预警信息的习惯,了解预警信息背后的意义 ...
- Codeforces Round #768 (Div. 2) D. Range and Partition // 思维 + 贪心 + 二分查找
The link to problem:Problem - D - Codeforces D. Range and Partition time limit per test: 2 second ...