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2021-06-01 09:32:01
SnowFlake演演算法生成id的結果是一個64bit大小的整數,它的結構如下圖:
分為四段:
第一段: 1位為未使用,永遠固定為0。
(因為二進位制中最高位是符號位,1表示負數,0表示正數。生成的id一般都是用正整數,所以最高位固定為0 )
第二段: 41位為毫秒級時間(41位的長度可以使用69年)
第三段: 10位為workerId(10位的長度最多支援部署1024個節點)
(這裡的10位又分為兩部分,第一部分5位表示資料中心ID(0-31)第二部分5位表示機器ID(0-31))
第四段: 12位元為毫秒內的計數(12位元的計數順序號支援每個節點每毫秒產生4096個ID序號)
程式碼實現:
import java.util.HashSet; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; public class SnowFlake { //時間 41位 private static long lastTime = System.currentTimeMillis(); //資料中心ID 5位(預設0-31) private long datacenterId = 0; private long datacenterIdShift = 5; //機房機器ID 5位(預設0-31) private long workerId = 0; private long workerIdShift = 5; //亂數 12位元(預設0~4095) private AtomicLong random = new AtomicLong(); private long randomShift = 12; //亂數的最大值 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("引數不匹配"); } this.workerIdShift = workerIdShift; this.datacenterIdShift = datacenterIdShift; this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift; this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift); } //獲取雪花的ID private long getId() { return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) | workerId << (datacenterIdShift + randomShift) | datacenterId << randomShift | random.get(); } //生成一個新的ID public synchronized long nextId() { long now = System.currentTimeMillis(); //如果當前時間和上一次時間不在同一毫秒內,直接返回 if (now > lastTime) { lastTime = now; random.set(0); return getId(); } //將最後的亂數,進行+1操作 if (random.incrementAndGet() < maxRandom) { return getId(); } //自選等待下一毫秒 while (now <= lastTime) { now = System.currentTimeMillis(); } lastTime = now; random.set(0); return getId(); } //測試 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()); } }
程式碼中獲取id的方法利用位運算實現
1 | 41 | 5 | 5 | 12
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000|0 0000|0000 00000000 //41位的時間
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5位的資料中心ID
0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5為的機器ID
or 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|0000 00000000 //12位元的sequence
------------------------------------------------------------------------------------------
0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|0000 00000000 //結果:910499571847892992
所有生成的id按時間趨勢遞增
整個分散式系統內不會產生重複id(因為有datacenterId和workerId來做區分)
由於SnowFlake強依賴時間戳,所以時間的變動會造成SnowFlake的演演算法產生錯誤。
到此這篇關於Java 通過手寫分散式雪花SnowFlake生成ID方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關Java SnowFlake內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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