我的编程空间,编程开发者的网络收藏夹
学习永远不晚

Java实现雪花算法的示例代码

短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
省份

北京

  • 北京
  • 上海
  • 天津
  • 重庆
  • 河北
  • 山东
  • 辽宁
  • 黑龙江
  • 吉林
  • 甘肃
  • 青海
  • 河南
  • 江苏
  • 湖北
  • 湖南
  • 江西
  • 浙江
  • 广东
  • 云南
  • 福建
  • 海南
  • 山西
  • 四川
  • 陕西
  • 贵州
  • 安徽
  • 广西
  • 内蒙
  • 西藏
  • 新疆
  • 宁夏
  • 兵团
手机号立即预约

请填写图片验证码后获取短信验证码

看不清楚,换张图片

免费获取短信验证码

Java实现雪花算法的示例代码

一、介绍

SnowFlow算法是Twitter推出的分布式id生成算法,主要核心思想就是利用64bit的long类型的数字作为全局的id。在分布式系统中经常应用到,并且,在id中加入了时间戳的概念,基本上保持不重复,并且持续一种向上增加的方式。

在这64bit中,其中``第一个bit是不用的,然后用其中的41个bit作为毫秒数,用10bit作为工作机器id,12bit`作为序列号.具体如下图所示:

第一个部分:0,这个是个符号位,因为在二进制中第一个bit如果是1的话,那么都是负数,但是我们生成的这些id都是正数,所以第一个bit基本上都是0

第二个部分:41个bit,代表的是一个时间戳,41bit可以表示的数字多达$2^{41} $-1,也可以表示2^{41}-1个毫秒值,基本上差不多是69年。

第三个部分:5个bit 表示的是机房id。

第四个部分:5个bit 表示的是机器id。

第五个部分:12个bit 表示的是机房id,表示的序号,就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号,0000 00000000,如果是同一毫秒,那么这个雪花值就会递增

简单来说,你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id,那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统,由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。

这个算法可以保证说,一个机房的一台机器上,在同一毫秒内,生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id,但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。

下面我们就来简单看下这个算法的代码实现部分。

总之就是用一个64bit的数字中各个bit位置来设置不同的标志位

二、代码实现

package com.lhh.utils;


public class SnowFlow {
    //因为二进制里第一个 bit 为如果是 1,那么都是负数,但是我们生成的 id 都是正数,所以第一个 bit 统一都是 0。

    //机器ID  2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long workerId;
    //机房ID 2进制5位  32位减掉1位 31个
    private long datacenterId;
    //代表一毫秒内生成的多个id的最新序号  12位 4096 -1 = 4095 个
    private long sequence;
    //设置一个时间初始值    2^41 - 1   差不多可以用69年
    private long twepoch = 1585644268888L;
    //5位的机器id
    private long workerIdBits = 5L;
    //5位的机房id;。‘
    private long datacenterIdBits = 5L;
    //每毫秒内产生的id数 2 的 12次方
    private long sequenceBits = 12L;
    // 这个是二进制运算,就是5 bit最多只能有31个数字,也就是说机器id最多只能是32以内
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 这个是一个意思,就是5 bit最多只能有31个数字,机房id最多只能是32以内
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    // -1L 二进制就是1111 1111  为什么?
    // -1 左移12位就是 1111  1111 0000 0000 0000 0000
    // 异或  相同为0 ,不同为1
    // 1111  1111  0000  0000  0000  0000
    // ^
    // 1111  1111  1111  1111  1111  1111
    // 0000 0000 1111 1111 1111 1111 换算成10进制就是4095
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    //记录产生时间毫秒数,判断是否是同1毫秒
    private long lastTimestamp = -1L;
    public long getWorkerId(){
        return workerId;
    }
    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }
    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }


    public SnowFlow() {
    }

    public SnowFlow(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

        // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
        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;
        this.sequence = sequence;
    }

    // 这个是核心方法,通过调用nextId()方法,
    // 让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
    public synchronized long nextId() {
        // 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();
        // 判断是否小于上次时间戳,如果小于的话,就抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {

            System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
                            lastTimestamp - timestamp));
        }

        // 下面是说假设在同一个毫秒内,又发送了一个请求生成一个id
        // 这个时候就得把seqence序号给递增1,最多就是4096
        if (timestamp == lastTimestamp) {

            // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字,无论你传递多少进来,
            //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //当某一毫秒的时间,产生的id数 超过4095,系统会进入等待,直到下一毫秒,系统继续产生ID
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }

        } else {
            sequence = 0;
        }
        // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;
        // 这儿就是最核心的二进制位运算操作,生成一个64bit的id
        // 先将当前时间戳左移,放到41 bit那儿;将机房id左移放到5 bit那儿;将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit
        // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字,转换成10进制就是个long型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

        long timestamp = timeGen();

        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    //获取当前时间戳
    private long timeGen(){
        return System.currentTimeMillis();
    }

    
    public static void main(String[] args) {
//        System.out.println(1&4596);
//        System.out.println(2&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
//        System.out.println(6&4596);
        SnowFlow snowFlow = new SnowFlow(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 22; i++) {
            System.out.println(snowFlow.nextId());
//		}
        }
    }
}

三、算法优缺点

优点:

(1)高性能高可用:生成时不依赖于数据库,完全在内存中生成。

(2)容量大:每秒中能生成数百万的自增ID。

(3)ID自增:存入数据库中,索引效率高。

缺点:

依赖与系统时间的一致性,如果系统时间被回调,或者改变,可能会造成id冲突或者重复(时钟重播造成的id重复问题)

到此这篇关于Java实现雪花算法的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Java雪花算法内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网!

免责声明:

① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的,并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据,供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。

② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341

Java实现雪花算法的示例代码

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档

猜你喜欢

Java实现雪花算法的代码怎么写

这篇文章主要介绍了Java实现雪花算法的代码怎么写的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇Java实现雪花算法的代码怎么写文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。一、介绍SnowFlow算法是Twitte
2023-06-29

利用mysql实现的雪花算法案例

一、为何要用雪花算法 1、问题产生的背景 现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务,那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分,然后当数据量上来的时候也会进行分表,那么随之而来的就是分表以后id的问题。 例如之前单体项目中一个表中的数据主键
2022-05-18

Java如何实现雪花算法的原理

这篇文章主要介绍了Java如何实现雪花算法的原理,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。java基本数据类型有哪些Java的基本数据类型分为:1、整数类型,用来表示整数
2023-06-14

Android自定义view实现雪花特效实例代码

实现雪花的效果其实也可以通过自定义View的方式来实现的,而且操作上也相对简单一些,下面这篇文章主要给大家介绍了关于Android自定义view实现雪花特效的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
2022-12-28

java实现的各种排序算法代码示例

折半插入排序折半插入排序是对直接插入排序的简单改进。此处介绍的折半插入,其实就是通过不断地折半来快速确定第i个元素的插入位置,这实际上是一种查找算法:折半查找。Java的Arrays类里的binarySearch()方法,就是折半查找的实现
2023-05-31

Java实现常见的排序算法的示例代码

这篇文章主要为大家详细介绍了Java实现常见的排序算法(选择排序、插入排序、希尔排序等)的相关资料,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的可以了解一下
2022-11-13

PHP实现LRU算法的示例代码

本篇文章主要给大家介绍了PHP的相关知识,LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法, 内存管理的一种页面置换算法,下面将详解LRU算法的原理以及实现,下面一起来看一下,希望对大家有帮助。(推荐教程:PHP视频教程)原理LRU是Least Recently Used 近期最少使用算法。 内存管理的一种页面置换算法,对于在内存中但又不用的数据块(内存块)叫做LRU,操作系统会根据
2022-08-08

编程热搜

  • Python 学习之路 - Python
    一、安装Python34Windows在Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载安装包并安装。Python的默认安装路径是:C:\Python34配置环境变量:【右键计算机】--》【属性】-
    Python 学习之路 - Python
  • chatgpt的中文全称是什么
    chatgpt的中文全称是生成型预训练变换模型。ChatGPT是什么ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列
    chatgpt的中文全称是什么
  • C/C++中extern函数使用详解
  • C/C++可变参数的使用
    可变参数的使用方法远远不止以下几种,不过在C,C++中使用可变参数时要小心,在使用printf()等函数时传入的参数个数一定不能比前面的格式化字符串中的’%’符号个数少,否则会产生访问越界,运气不好的话还会导致程序崩溃
    C/C++可变参数的使用
  • css样式文件该放在哪里
  • php中数组下标必须是连续的吗
  • Python 3 教程
    Python 3 教程 Python 的 3.0 版本,常被称为 Python 3000,或简称 Py3k。相对于 Python 的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容。 Python
    Python 3 教程
  • Python pip包管理
    一、前言    在Python中, 安装第三方模块是通过 setuptools 这个工具完成的。 Python有两个封装了 setuptools的包管理工具: easy_install  和  pip , 目前官方推荐使用 pip。    
    Python pip包管理
  • ubuntu如何重新编译内核
  • 改善Java代码之慎用java动态编译

目录