雪花算法简单描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号. 看的出来,这个算法很简洁也很简单,但依旧是一个很好的ID生成策略.其中,10位器标识符一般是5位IDC+5位machine

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

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

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 . 有网友提到 Twitter 的 雪花算法 :       https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 我觉得 GUID 的 优点 是 简单 高效, 缺点 是 可读性 比较差 . 高效 是指 相比起 要到 数据库 读取 种子(当前最大

雪花算法简单描述: + 最高位是符号位,始终为0,不可用. + 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. + 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. + 12位的计数序列号,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号. 看的出来,这个算法很简洁也很简单,但依旧是一个很好的ID生成策略.其中,10位器标识符一般是5位IDC+5

概述 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求,这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序. 原理 SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型,结构如下(每一部分用“-”符号分隔): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 1位标识部分,在java中由于long的最高位是符

静态内部类单例模式实现雪花算法 在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点 主键自增:1.自增ID容易被爬虫遍历数据.2.分表分库会有ID冲突. UUID: 1.太长,并且有索引碎片,索引多占用空间的问题 2.无序. 雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序.为了提高生产雪花ID的效率, 在这里面数据的运算都采用的是位运算,如果对位运算不了解可以参考博客:[java提高](17)---Java 位运算符 一.概念 1.原理 Sn

在我们的工作中,数据库某些表的字段会用到唯一的,趋势递增的订单编号,我们将介绍两种方法,一种是传统的采用随机数生成的方式,另外一种是采用当前比较流行的“分布式唯一ID生成算法-雪花算法”来实现. 一.时间戳随机数生成唯一ID 我们写一个for循环,用RandomUtil.generateOrderCode()生成1000个唯一ID,执行结果我们会发现出现重复的ID. /** * 随机数生成util **/ public class RandomUtil { private static fina

0--前言 对于分布式系统环境,主键ID的设计很关键,什么自增intID那些是绝对不用的,比较早的时候,大部分系统都用UUID/GUID来作为主键,优点是方便又能解决问题,缺点是插入时因为UUID/GUID的不规则导致每插入一条数据就需要重新排列一次,性能低下:也有人提出用UUID/GUID转long的方式,可以很明确的告诉你,这种方式long不能保证唯一,大并发下会有重复long出现,所以也不可取,这个主键设计问题曾经是很多公司系统设计的一个头疼点,所以大部分公司愿意牺牲一部分性能而直接采用简

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idworker不建议每次都通过new的方式使用,如果在Spring中,可以通过如下方式将该bean注入到Spring容器中 <bean id="idWorker" class="utils.IdWorker"> <!-- 工作机器ID:值范围是0-31

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. 说明 程序snokeflake会生成一个64bit的数据,结构如下 最后12位的序列号容纳的大小为4096,同一毫秒,同个机器产生超过这个数的ID,就会自动等待一毫秒,进入下一个时间戳继续计数. 代码 import java.lang.management.ManagementFactory; im

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趋势(优点只能想到这个),缺点呢,倒是一大堆,比如,依赖中间件,假如中间件挂了,就不能提供服务了:依赖中间件的写入和事务,会影响效率:数据量大了的话,你还得考虑部署集群,考虑走代理.这样的话,感觉问题复杂化了 方案二,通过UUID的方式,java.util.UUID就提供了获取UUID的方法,使用U

JavaScript生成有序GUID或者UUID,这时就想到了雪花算法. 原理介绍: snowFlake算法最终生成ID的结果为一个64bit大小的整数,结构如下图: 解释: 1bit.二进制中最高位为1表示负数,但是我们最终生成的ID一般都是整数,所以这个最高位固定为0. 41bit.用于记录时间戳(毫秒) 41bit可以表示241-1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到241-1,减1是因为可表示的数值范围从0开始计算,而不是1. 即41bit可以表示

雪花算法(DELPHI实现) 生成ID能够按照时间有序生成. 分布式系统内不会产生重复id(用workerId来做区分). 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. 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即

/** * ID生成 雪花算法 */ public class SnowFlake { public static SnowFlake getInstance() { return SingletonSnowFlake.instance; } private static class SingletonSnowFlake { private static final SnowFlake instance = new SnowFlake(1,1); } /** * 起始的时间戳 */ privat

前言我们的数据库在设计时一般有两个ID,自增的id为主键,还有一个业务ID使用UUID生成.自增id在需要分表的情况下做为业务主键不太理想,所以我们增加了uuid作为业务ID,有了业务id仍然还存在自增id的原因具体我也说不清楚,只知道和插入的性能以及db的要求有关. 我个人一直想将这两个ID换成一个字段来处理,所以要求这个id是数字类似的,且是趋抛增长的,这样mysql创建索引以及查询时性能会比较好.于时网上找到了雪花算法.关于雪花算法大家可以看一下我后面引用的资料. ID生成器代码:从网上抄

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: 1. 机器ID(5位)和数据中心ID(5位)配置没有解决,分布式部署的时候会使用相同的配置,任然有ID重复的风险. 2. 使用的时候需要实例化对象,没有形成开箱即用的工具类. 本文针对上面两个问题进行解决,笔者的解决方案是,workId使用服务器hostName生成,dataCenterId使用

在springboot的启动类中引入 @Bean public IdWorker idWorkker(){ return new IdWorker(1, 1); } 在代码中调用 @Autowired private IdWorker idWorker; user.setId( idWorker.nextId()+"" ); snowflake(雪花)算法源码复制即用 package util; import java.lang.management.ManagementFactory

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