雪花算法生成数字id_全局唯一iD的生成 雪花算法详解及其他用法
SnowflakeIdWorker {
// ==============================Fields===========================================
/**
* 開始時間截 (2015-01-01)
*/
private final long twepoch = 1420041600000L;
/**
* 機器id所占的位數(shù)
*/
private final long workerIdBits = 5L;
/**
* 數(shù)據(jù)標識id所占的位數(shù)
*/
private final long datacenterIdBits = 5L;
/**
* 支持的最大機器id，結(jié)果是31 (這個移位算法可以很快的計算出幾位二進制數(shù)所能表示的最大十進制數(shù))
*/
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/**
* 支持的最大數(shù)據(jù)標識id，結(jié)果是31
*/
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/**
* 序列在id中占的位數(shù)
*/
private final long sequenceBits = 12L;
/**
* 機器ID向左移12位
*/
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/**
* 數(shù)據(jù)標識id向左移17位(12+5)
*/
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/**
* 時間截向左移22位(5+5+12)
*/
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/**
* 生成序列的掩碼，這里為4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
*/
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/**
* 工作機器ID(0~31)
*/
private long workerId;
/**
* 數(shù)據(jù)中心ID(0~31)
*/
private long datacenterId;
/**
* 毫秒內(nèi)序列(0~4095)
*/
private long sequence = 0L;
/**
* 上次生成ID的時間截
*/
private long lastTimestamp = -1L;
//==============================Constructors=====================================
/**
* 構(gòu)造函數(shù)
*
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 數(shù)據(jù)中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(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;
}
// ==============================Methods==========================================
/**
* 獲得下一個ID (該方法是線程安全的)
*
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
//如果當前時間小于上一次ID生成的時間戳，說明系統(tǒng)時鐘回退過這個時候應當拋出異常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(
String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
//如果是同一時間生成的，則進行毫秒內(nèi)序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒內(nèi)序列溢出
if (sequence == 0) {
//阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
}
//時間戳改變，毫秒內(nèi)序列重置
else {
sequence = 0L;
}
//上次生成ID的時間截
lastTimestamp = timestamp;
//移位并通過或運算拼到一起組成64位的ID
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //
| (datacenterId << datacenterIdShift) // | (workerId << workerIdShift) // |sequence;
}
/**
* 阻塞到下一個毫秒，直到獲得新的時間戳
*
* @param lastTimestamp 上次生成ID的時間截
* @return 當前時間戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
/**
* 返回以毫秒為單位的當前時間
*
* @return 當前時間(毫秒)
*/
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
//==============================Test=============================================
/**
* 測試
*/
public static void main(String[] args) {
long start = System.currentTimeMillis();
SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(1, 3);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(Long.toBinaryString(id));
System.out.println(id);
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println(end - start);
}
}
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的雪花算法生成数字id_全局唯一iD的生成 雪花算法详解及其他用法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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