前面已经讲过了雪花算法,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中).我们可以看到它调用的是native 方法: // 返回当前时间,以毫秒为单位.注意,虽然返回值的时间单位是毫秒,但值的粒度取决于底层操作系统,可能更大…
package xxx; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p> * System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100…
高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 package cn.ucaner.alpaca.common.util.key; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p>…
一.前言 System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我也不知道,不过听说在100倍左右),然而该方法又是一个常用方法, 有时不得不使用,比如生成wokerId.打印日志什么的,在高并发情形下肯定存在性能问题的,但怎么做才好呢? System.currentTimeMillis()之所以慢是因为 去跟系统打了一次交道.那什么快?内存!如果该方法从内存直接取数,那不就美滋滋了. 二.代码实现 public class SystemClo…
一.介绍 雪花算法的原始版本是scala版,用于生成分布式ID(纯数字,时间顺序),订单编号等. 自增ID:对于数据敏感场景不宜使用,且不适合于分布式场景.GUID:采用无意义字符串,数据量增大时造成访问过慢,且不宜排序. 1 1bit,不用,因为二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数.生成的id一般都是用整数,所以最高位固定为0. 41bit-时间戳,用来记录时间戳,毫秒级. - 41位可以表示个数字, - 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 ,减…
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 wangxiaoming 阅读数:928   我们的业务需求中通常有需要一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识: 某个用户的ID 某个订单的单号 某个信息的ID 看图理解 详细的看代码注释 1bit:一般是符号位,不做处理 41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是20…
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作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4…
1.snowflake简介         互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据…
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. 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳). 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK). 本文主要介绍SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法. 其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id.在分布式系统中…
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.没法排序.使数据库性能降低) Redis(缺点:必须依赖Redis) Oracle序列号(缺点:用Oracle才能使用) Snowflake雪花算法,优点:生成有顺序的id,提高数据库的性能 Snowflake雪花算法解析 雪花算法解析 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开):0 - 000…