Das Ergebnis der vom SnowFlake-Algorithmus generierten ID ist eine 64-Bit-Ganzzahl. Seine Struktur ist wie folgt:
ist in vier Abschnitte unterteilt:
Erster Abschnitt: 1 Bit ist unbenutzt und ist immer auf 0 festgelegt.
(Da das höchste Bit im Binärformat das Vorzeichenbit ist, stellt 1 eine negative Zahl und 0 eine positive Zahl dar. Die generierten IDs sind im Allgemeinen positive Ganzzahlen, daher ist das höchste Bit auf 0 festgelegt)
Zweiter Absatz: 41 Bits sind Millisekunden-Zeiten (die Länge von 41 Bits kann 69 Jahre lang verwendet werden)
Der dritte Absatz: 10 Bits ist die Worker-ID (die Länge von 10 Bits unterstützt die Bereitstellung von bis zu 1024 Knoten)
(Die 10 Bits hier sind in zwei Teile unterteilt, der erste Teil wird durch 5 Bits dargestellt. Der 5-stellige zweite Teil der Rechenzentrums-ID (0-31) stellt die Maschinen-ID (0-31) dar)
Der vierte Absatz: 12-Bit-Anzahl innerhalb von Millisekunden (die 12-Bit-Zählsequenznummer unterstützt jeden Knoten, der 4096 pro Millisekunde ID-Seriennummer generiert)
Code-Implementierung:
import java.util.HashSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class SnowFlake {
//时间 41位
private static long lastTime = System.currentTimeMillis();
//数据中心ID 5位(默认0-31)
private long datacenterId = 0;
private long datacenterIdShift = 5;
//机房机器ID 5位(默认0-31)
private long workerId = 0;
private long workerIdShift = 5;
//随机数 12位(默认0~4095)
private AtomicLong random = new AtomicLong();
private long randomShift = 12;
//随机数的最大值
private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);
public SnowFlake() {
}
public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){
if (workerIdShift < 0 ||
datacenterIdShift < 0 ||
workerIdShift + datacenterIdShift > 22) {
throw new IllegalArgumentException("参数不匹配");
}
this.workerIdShift = workerIdShift;
this.datacenterIdShift = datacenterIdShift;
this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift;
this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);
}
//获取雪花的ID
private long getId() {
return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) |
workerId << (datacenterIdShift + randomShift) |
datacenterId << randomShift |
random.get();
}
//生成一个新的ID
public synchronized long nextId() {
long now = System.currentTimeMillis();
//如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回
if (now > lastTime) {
lastTime = now;
random.set(0);
return getId();
}
//将最后的随机数，进行+1操作
if (random.incrementAndGet() < maxRandom) {
return getId();
}
//自选等待下一毫秒
while (now <= lastTime) {
now = System.currentTimeMillis();
}
lastTime = now;
random.set(0);
return getId();
}
//测试
public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake();
HashSet<Long> set = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
set.add(snowFlake.nextId());
}
System.out.println(set.size());
}
}Die Methode zum Erhalten der ID im Code wird mithilfe von Bitoperationen implementiert
1 12 00000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5-stellige Daten Zentrums-ID
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|. 00000|1 1001|0000 00000000 //5-Bit-Maschinen-ID
oder 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|0000 00000000 //12 Ziffern Reihenfolge
------- ---------------------------------------- ------------------------ --------------------
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|. 0000 00000000 //Ergebnis: 910499571847892992
SnowFlake Vorteile: Alle generierten IDs steigen entsprechend dem Zeittrend. Im gesamten verteilten System werden keine doppelten IDs generiert (da solche vorhanden sind). datacenterId und workerId zur Unterscheidung) SnowFlake-Nachteile:
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo generieren Sie eine ID durch handschriftliche verteilte Schneeflocken-SnowFlake in Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
