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  • twitter的snowflake算法(C#版本)

    转自:http://blog.csdn.net/kinwyb/article/details/50238505

    使用twitter的snowflake算法生成唯一ID。

    在分布式系统中,需要生成全局UID的场合还是比较多的,twitter的snowflake解决了这种需求,实现也还是很简单的,除去配置信息,核心代码就是毫秒级时间41位+机器ID 10位+毫秒内序列12位。

    /// <summary>
        /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID
        /// snowflake算法 64 位
        /// 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
        /// 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。
        /// 其中datacenter标识位起始是机器位,机器ID其实是线程标识,可以同一一个10位来表示不同机器
        /// </summary>
        public class IdWorker
        {
            //机器ID
            private static long workerId;
            private static long twepoch = 687888001020L; //唯一时间,这是一个避免重复的随机量,自行设定不要大于当前时间戳
            private static long sequence = 0L;
            private static int workerIdBits = 4; //机器码字节数。4个字节用来保存机器码
            public static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; //最大机器ID
            private static int sequenceBits = 10; //计数器字节数,10个字节用来保存计数码
            private static int workerIdShift = sequenceBits; //机器码数据左移位数,就是后面计数器占用的位数
            private static int timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳左移动位数就是机器码和计数器总字节数
            public static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; //一微秒内可以产生计数,如果达到该值则等到下一微妙在进行生成
            private long lastTimestamp = -1L;
    
            public IdWorker(long workerId)
            {
                if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0)
                    throw new Exception(string.Format("worker Id can't be greater than {0} or less than 0 ", workerId));
                IdWorker.workerId=workerId;
            }
    
            public long nextId()
            {
                lock (this)
                {
                    long timestamp = timeGen();
                    if(this.lastTimestamp == timestamp){ //同一微妙中生成ID
                        IdWorker.sequence = (IdWorker.sequence + 1) & IdWorker.sequenceMask; //用&运算计算该微秒内产生的计数是否已经到达上限
                        if(IdWorker.sequence == 0){
                            //一微妙内产生的ID计数已达上限,等待下一微妙
                            timestamp = tillNextMillis(this.lastTimestamp);
                        }
                    }
                    else{ //不同微秒生成ID
                        IdWorker.sequence = 0; //计数清0
                    }
                    if(timestamp < lastTimestamp)
                    { //如果当前时间戳比上一次生成ID时时间戳还小,抛出异常,因为不能保证现在生成的ID之前没有生成过
                        throw new Exception(string.Format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for {0} milliseconds",
                            this.lastTimestamp - timestamp));
                    }
                    this.lastTimestamp = timestamp; //把当前时间戳保存为最后生成ID的时间戳
                    long nextId = (timestamp - twepoch << timestampLeftShift) | IdWorker.workerId << IdWorker.workerIdShift | IdWorker.sequence;
                    return nextId;
                }
            }
    
            /// <summary>
            /// 获取下一微秒时间戳
            /// </summary>
            /// <param name="lastTimestamp"></param>
            /// <returns></returns>
            private long tillNextMillis(long lastTimestamp)
            {
                long timestamp = timeGen();
                while(timestamp <= lastTimestamp)
                {
                    timestamp = timeGen();
                }
                return timestamp;
            }
    
            /// <summary>
            /// 生成当前时间戳
            /// </summary>
            /// <returns></returns>
            private long timeGen()
            {
                return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
            }
    
        }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fangyuan303687320/p/5743688.html
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