自己写雪花算法IdWorker
package com.aiyusheng.shopping.util; import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date; /**
* <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
*/
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 WORKDER_ID_BITS = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long DATACENTER_ID_BITS = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long MAX_WORKDER_ID= -1L ^ (-1L << WORKDER_ID_BITS);
// 数据中心ID最大值
private final static long MAX_DATACENTER_ID= -1L ^ (-1L << DATACENTER_ID_BITS);
// 毫秒内自增位
private final static long SEQUENCE_BITS= 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long WORKDER_ID_SHIFT= SEQUENCE_BITS;
// 数据中心ID左移17位
private final static long DATACENTER_ID_SHIFT= SEQUENCE_BITS + WORKDER_ID_BITS;
// 时间毫秒左移22位
private final static long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKDER_ID_BITS + SEQUENCE_BITS; private final static long SEQUENCE_MASK= -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS);
/* 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(MAX_DATACENTER_ID);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, MAX_WORKDER_ID);
}
/**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > MAX_WORKDER_ID || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_WORKDER_ID));
}
if (datacenterId > MAX_WORKDER_ID || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_DATACENTER_ID));
}
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) & SEQUENCE_MASK;
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) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
| (datacenterId << DATACENTER_ID_SHIFT)
| (workerId << WORKDER_ID_SHIFT) | sequence; return nextId;
} /**
* 功能描述: 自动补全生成32位
* @Param:
* @Return: java.lang.String
* @Author: chenzhian
* @Date: 2020/12/2 17:24
* @Description:
*/
public synchronized String next32Id(){
String Id= nextId()+"";
String nowtime = new SimpleDateFormat("yyyyMMddHHmmss").format(new Date());
Integer surplusLength=32-Id.length()-nowtime.length();
if(surplusLength>0){
//自动补缺数字
String strsurplus = String.format("%0"+surplusLength+"d", 0);
return nowtime+strsurplus+Id;
}else if(surplusLength==0){
return nowtime+Id;
}else{
return nowtime.substring(0,(nowtime.length()+surplusLength))+Id;
}
} /**
* 阻塞到下一个毫秒,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
*/
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
} /**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
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;
} }
package com.aiyusheng.shopping.config; import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties; @ConfigurationProperties(prefix = "ly.worker")
public class IdWorkerProperties { private long workerId;// 当前机器id private long datacenterId;// 序列号 public long getWorkerId() {
return workerId;
} public void setWorkerId(long workerId) {
this.workerId = workerId;
} public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
} public void setDatacenterId(long datacenterId) {
this.datacenterId = datacenterId;
}
}
package com.aiyusheng.shopping.config; import com.aiyusheng.shopping.util.IdWorker;
import org.springframework.boot.context.properties.EnableConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration
@EnableConfigurationProperties(IdWorkerProperties.class)
public class IdWorkerConfig { @Bean
public IdWorker idWorker(IdWorkerProperties prop) {
return new IdWorker(prop.getWorkerId(), prop.getDatacenterId());
}
}
配置文件application.properties
ly.worker.workerId=1
ly.worker.datacenterId=1
自己写雪花算法IdWorker的更多相关文章
- 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 ...
- 分布式id的生成方式——雪花算法
雪花算法是twitter开源的一个算法. 由64位0或1组成,其中41位是时间戳,10位工作机器id,12位序列号,该类通过方法nextID()实现id的生成,用Long数据类型去存储. 我们使用id ...
- 【Java】分布式自增ID算法---雪花算法 (snowflake,Java版)
一般情况,实现全局唯一ID,有三种方案,分别是通过中间件方式.UUID.雪花算法. 方案一,通过中间件方式,可以是把数据库或者redis缓存作为媒介,从中间件获取ID.这种呢,优点是可以体现全局的递增 ...
- 分布式雪花算法获取id
实现全局唯一ID 一.采用主键自增 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据 ...
- 雪花算法(SnowFlake)Java实现
分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种. 算法原理 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 1bit,不用,因为二 ...
- 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 ...
- 分布式系统-主键唯一id,订单编号生成-雪花算法-SnowFlake
分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,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(由数据中心ID和机器ID作 ...
- 分布式Snowflake雪花算法
前言 项目中主键ID生成方式比较多,但是哪种方式更能提高的我们的工作效率.项目质量.代码实用性以及健壮性呢,下面作了一下比较,目前雪花算法的优点还是很明显的. 优缺点比较 UUID(缺点:太长.没法排 ...
- 一个类似 Twitter 雪花算法 的 连续序号 ID 产生器 SeqIDGenerator
项目地址 : https://github.com/kelin-xycs/SeqIDGenerator 今天 QQ 群 里有网友问起产生唯一 ID 的方法 有哪些, 讨论了各种方法 . 有网 ...
随机推荐
- vue package.json 详解
示例: { "name": "scrm", "version": "0.1.0", "private" ...
- spring盒springMVC整合父子容器问题:整合Spring时Service层为什么不做全局包扫描详解
整合Spring时Service层为什么不做全局包扫描详解 一.Spring和SpringMVC的父子容器关系 1.讲问题之前要先明白一个关系 一般来说,我们在整合Spring和SpringMVC这两 ...
- JS 中 对象 基础认识
俗话说:"万物皆对象",在 Javascript 中除了原始值几乎所有的东西都可以看做对象: 布尔是对象( new 关键词定义) 数字是对象( new 关键词定义) 字符串是对象 ...
- Linux操作系统基本知识
1.Linux开发环境 2.GCC 2.1GCC工作流程 预处理:只运行 C 预编译器. 宏去掉了,注释没有了 汇编 编译 链接 2.2GCC常用参数选择 选项 解释 -ansi 只支持 ANSI 标 ...
- 『现学现忘』Git基础 — 23、Git中的撤销操作
目录 1.撤销操作说明 2.撤销工作区中文件的修改 3.撤销暂存区中文件的修改 4.总结 1.撤销操作说明 我们在使用Git版本管理时,往往需要撤销某些操作.比如说我们想将某个修改后的文件撤销到上一个 ...
- Tenseal库
在此记录Tenseal的学习笔记 介绍 在张量上进行同态计算的库,是对Seal的python版实现,给开发者提供简单的python接口,无需深究底层密码实现. 当前最新版本:3.11 位置:A lib ...
- 浅析kubernetes中client-go structure01
Prepare Introduction 从2016年8月起,Kubernetes官方提取了与Kubernetes相关的核心源代码,形成了一个独立的项目,即client-go,作为官方提供的go客户端 ...
- ATM+购物车项目流程
目录 需求分析 架构设计 功能实现 搭建文件目录 conf配置文件夹 lib公共功能文件夹 db数据文件夹 interface业务逻辑层文件夹 core表现层文件夹 测试 最外层功能(src.py) ...
- typescript 的安装和检测是否安装成功
全局安装typescript npm install -g typescript 检查typescript是否安装成功 tsc -v
- Typecho博客转移服务器,数据备份.
目录 Typecho博客转移服务器,数据备份. 简述操作(有基础的mjj看这个简述就可以了.) 详细步骤(建议小白来看, 已经在很多详细方面进行说明了.) 备份篇 备份导入与数据库转移篇 重新部署ty ...