生成ID之雪花算法
package com.shopping.test;
/**
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>
* 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)
* 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。
* 41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
* 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>
* 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>
* 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>
* 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作区分),并且效率较高,
* 经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
*/
public class SnowflakeIdWorker { /** 开始时间截 */
private final long twepoch = 1420041600000L; /** 机器id所占的位数 */
private final long workerIdBits = 5L; /** 数据标识id所占的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L; /** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); /** 支持的最大数据标识id,结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); /** 序列在id中占的位数 */
private final long sequenceBits = 12L; /** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits; /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; /** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); /** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId; /** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId; /** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L; /** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L; /**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < ) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < ) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
} /**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen(); //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
} //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + ) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == ) {
//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//时间戳改变,毫秒内序列重置
else {
sequence = 0L;
} //上次生成ID的时间截
lastTimestamp = timestamp; //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) //
| (workerId << workerIdShift) //
| sequence;
} /**
* 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
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
} /**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
* @return 当前时间(毫秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
} //==============================Test=============================================
/** 测试 */
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(, );
for (int i = ; i < ; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
}
}
生成ID之雪花算法的更多相关文章
- 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 ...
- 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 ...
- 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. ...
- 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. ...
- 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 ...
- 雪花算法生成分布式ID
分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占 ...
- Snowflake(雪花算法),什么情况下会冲突?
文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一 ID 的场景,这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUI ...
- 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 ...
随机推荐
- 【ARTS】01_26_左耳听风-201900506~201900512
ARTS: Algrothm: leetcode算法题目 Review: 阅读并且点评一篇英文技术文章 Tip/Techni: 学习一个技术技巧 Share: 分享一篇有观点和思考的技术文章 Algo ...
- 神经网络(NN)实现多分类-----Keras实现
IRIS数据集介绍 IRIS数据集(鸢尾花数据集),是一个经典的机器学习数据集,适合作为多分类问题的测试数据,它的下载地址为:http://archive.ics.uci.edu/ml/machi ...
- 生动详细解释javascript的冒泡和捕获
原文:Event order 翻译:hh54188的博客 前言:虽然精通jquery,但对它的原型javascript却不是很了解,最近在学习javascript中遇到了一些困难,比如冒泡和捕获,很多 ...
- imregionalmax imregionalmin imextendedmax imextendedmin imhmax imhmin 函数的详解 matlab中函数
BW = imregionalmax(I): 该函数获得灰度图像 I 的局部极大值,返回值BW为和原图像大小相同的二值图像,BW中元素1对应极大值,其他元素为0 BW = imregionalmax( ...
- c++学习笔记_5
前言:本笔记所对应的课程为中国大学mooc中北京大学的程序设计与算法(三)C++面向对象程序设计,主要供自己复习使用,且本笔记建立在会使用c和java的基础上,只针对与c和java的不同来写 继承 继 ...
- 【编程开发】非对称加密过程详解(基于RSA非对称加密算法实现)
1.非对称加密过程: 假如现实世界中存在A和B进行通讯,为了实现在非安全的通讯通道上实现信息的保密性.完整性.可用性(即信息安全的三个性质),A和B约定使用非对称加密通道进行通讯,具体 ...
- MySQL索引解析(联合索引/最左前缀/覆盖索引/索引下推)
本节内容: 1)索引基础 2)索引类型(Hash索引.有序数组.B+树) 3)索引的几个常见问题 1)联合索引 2)最左前缀原则 3)覆盖索引 4)索引下推 1. 索引基础 索引对查询的速度有着至关重 ...
- sqlmap(网站数据库注入)
*教程 http://www.nxadmin.com/tools/1241.html 一.ASP网站 1. sqlmap -u “http://www.czypjx.com/News_show.asp ...
- String类基础的那些事!
第三阶段 JAVA常见对象的学习 第一章 常见对象--String类 (一) String 类的概述及其构造方法 (1) 概述 多个字符组成的一串数据,例如 "abc" 也可以看成 ...
- 5个Linux性能命令
使用几个命令就可以管理Linux系统的性能了,下面列出了5个最常用的Linux性能命令,包括top.vmstat.iostat.free和sar,它们有助于系统管理员快速解决性能问题. (1)to ...