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  • 雪花算法

    分布式ID生成器(雪花算法)

    1、主键ID生成方案

    • 数据库自增
    • UUID
    • 借助全局redis
    • 雪花算法

    2、雪花算法

    1)、概述

    雪花算法生成的ID是纯数字且具有时间顺序的。其原始版本是scala版,后面出现了许多其他语言的版本如Java、C++等。

    2)、组成结构

    分布式ID生成--雪花算法

    大致由:首位无效符、时间戳差值,机器(进程)编码,序列号四部分组成。

    3)、特点(自增、有序、适合分布式场景)

    • 时间位:可以根据时间进行排序,有助于提高查询速度。
    • 机器id位:适用于分布式环境下对多节点的各个节点进行标识,可以具体根据节点数和部署情况设计划分机器位10位长度,如划分5位表示进程位等。
    • 序列号位:是一系列的自增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

    snowflake算法可以根据项目情况以及自身需要进行一定的修改

    4)、雪花算法的缺点

    雪花算法在单机系统上ID是递

    增的,但是在分布式系统多节点的情况下,所有节点的时钟并不能保证不完全同步,所以有可能会出现不是全局递增的情况

    3、完整代码

    import java.lang.management.ManagementFactory;
    import java.net.InetAddress;
    import java.net.NetworkInterface;
    
    //雪花算法代码实现
    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;
        }
    }
    
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/apebro/p/12573862.html
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