Twitter的Snowflake算法生成唯一订单号配置类

2024-01-26 18:08

本文主要是介绍Twitter的Snowflake算法生成唯一订单号配置类,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

package com.ten.utils;/*** @author ChenYanbing* @title: UniqueOrderGenerate* @projectName tencent-demo* @description: TODO* @date 2019/8/19:39*//*** Twitter_Snowflake<br>* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>* 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br>* 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截 - 开始时间截)* 得到的值),这里的的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>* 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId<br>* 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号<br>* 加起来刚好64位,为一个Long型。<br>* SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。*/
public class UniqueOrderGenerate {
// ==============================Fields===========================================/** 开始时间截 (2019-08-01) */private final long twepoch = 1564625329000L;/** 机器id所占的位数 */private final long workerIdBits = 5L;/** 数据标识id所占的位数 */private final long datacenterIdBits = 5L;/** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);/** 支持的最大数据标识id,结果是31 */private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);/** 序列在id中占的位数 */private final long sequenceBits = 12L;/** 机器ID向左移12位 */private final long workerIdShift = sequenceBits;/** 数据标识id向左移17位(12+5) */private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;/** 时间截向左移22位(5+5+12) */private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;/** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);/** 工作机器ID(0~31) */private long workerId;/** 数据中心ID(0~31) */private long datacenterId;/** 毫秒内序列(0~4095) */private long sequence = 0L;/** 上次生成ID的时间截 */private long lastTimestamp = -1L;//==============================Constructors=====================================/*** 构造函数* @param workerId 工作ID (0~31)* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)*/public UniqueOrderGenerate(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==========================================/*** 获得下一个ID (该方法是线程安全的)* @return SnowflakeId*/public synchronized long nextId() {long timestamp = timeGen();//如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常if (timestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));}//如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;//毫秒内序列溢出if (sequence == 0) {//阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);}}//时间戳改变,毫秒内序列重置else {sequence = 0L;}//上次生成ID的时间截lastTimestamp = timestamp;//移位并通过或运算拼到一起组成64位的IDreturn (((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //| (datacenterId << datacenterIdShift) //| (workerId << workerIdShift) //| sequence);}/*** 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截* @return 当前时间戳*/protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = timeGen();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = timeGen();}return timestamp;}/*** 返回以毫秒为单位的当前时间* @return 当前时间(毫秒)*/protected long timeGen() {return System.currentTimeMillis();}//==============================Test=============================================/** 测试 */public static void main(String[] args) {UniqueOrderGenerate idWorker = new UniqueOrderGenerate(0, 0);for (int i = 0; i < 10; i++) {long id = idWorker.nextId();//System.out.println(Long.toBinaryString(id));System.out.println(id);}}
}

Controller层调用测试

package com.ten.controller;import com.ten.utils.RecordNoUtils;
import com.ten.utils.SMSUtil;
import com.ten.utils.UniqueOrderGenerate;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;/*** Created by ChenYanbing on 2019/7/29.*/
@Controller
@RequestMapping("test")
public class TestController {/*** 生成订单号生成12位* @return*/@RequestMapping("/order")@ResponseBodypublic long uuid(){//这里的0,0分别是      * @param workerId 工作ID (0~31)     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31),可以写在配置文件中。UniqueOrderGenerate idWorker = new UniqueOrderGenerate(0, 0);return  idWorker.nextId();}
}

 

这篇关于Twitter的Snowflake算法生成唯一订单号配置类的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/647629

相关文章

浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档

《浅析如何使用Swagger生成带权限控制的API文档》当涉及到权限控制时,如何生成既安全又详细的API文档就成了一个关键问题,所以这篇文章小编就来和大家好好聊聊如何用Swagger来生成带有... 目录准备工作配置 Swagger权限控制给 API 加上权限注解查看文档注意事项在咱们的开发工作里,API

SpringBoot+MyBatis-Flex配置ProxySQL的实现步骤

《SpringBoot+MyBatis-Flex配置ProxySQL的实现步骤》本文主要介绍了SpringBoot+MyBatis-Flex配置ProxySQL的实现步骤,文中通过示例代码介绍的非常详... 目录 目标 步骤 1:确保 ProxySQL 和 mysql 主从同步已正确配置ProxySQL 的

Spring Boot整合log4j2日志配置的详细教程

《SpringBoot整合log4j2日志配置的详细教程》:本文主要介绍SpringBoot项目中整合Log4j2日志框架的步骤和配置,包括常用日志框架的比较、配置参数介绍、Log4j2配置详解... 目录前言一、常用日志框架二、配置参数介绍1. 日志级别2. 输出形式3. 日志格式3.1 PatternL

配置springboot项目动静分离打包分离lib方式

《配置springboot项目动静分离打包分离lib方式》本文介绍了如何将SpringBoot工程中的静态资源和配置文件分离出来,以减少jar包大小,方便修改配置文件,通过在jar包同级目录创建co... 目录前言1、分离配置文件原理2、pom文件配置3、使用package命令打包4、总结前言默认情况下,

Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告

《Java使用POI-TL和JFreeChart动态生成Word报告》本文介绍了使用POI-TL和JFreeChart生成包含动态数据和图表的Word报告的方法,并分享了实际开发中的踩坑经验,通过代码... 目录前言一、需求背景二、方案分析三、 POI-TL + JFreeChart 实现3.1 Maven

VScode连接远程Linux服务器环境配置图文教程

《VScode连接远程Linux服务器环境配置图文教程》:本文主要介绍如何安装和配置VSCode,包括安装步骤、环境配置(如汉化包、远程SSH连接)、语言包安装(如C/C++插件)等,文中给出了详... 目录一、安装vscode二、环境配置1.中文汉化包2.安装remote-ssh,用于远程连接2.1安装2

Redis多种内存淘汰策略及配置技巧分享

《Redis多种内存淘汰策略及配置技巧分享》本文介绍了Redis内存满时的淘汰机制,包括内存淘汰机制的概念,Redis提供的8种淘汰策略(如noeviction、volatile-lru等)及其适用场... 目录前言一、什么是 Redis 的内存淘汰机制?二、Redis 内存淘汰策略1. pythonnoe

MybatisGenerator文件生成不出对应文件的问题

《MybatisGenerator文件生成不出对应文件的问题》本文介绍了使用MybatisGenerator生成文件时遇到的问题及解决方法,主要步骤包括检查目标表是否存在、是否能连接到数据库、配置生成... 目录MyBATisGenerator 文件生成不出对应文件先在项目结构里引入“targetProje

windos server2022的配置故障转移服务的图文教程

《windosserver2022的配置故障转移服务的图文教程》本文主要介绍了windosserver2022的配置故障转移服务的图文教程,以确保服务和应用程序的连续性和可用性,文中通过图文介绍的非... 目录准备环境:步骤故障转移群集是 Windows Server 2022 中提供的一种功能,用于在多个

windos server2022里的DFS配置的实现

《windosserver2022里的DFS配置的实现》DFS是WindowsServer操作系统提供的一种功能,用于在多台服务器上集中管理共享文件夹和文件的分布式存储解决方案,本文就来介绍一下wi... 目录什么是DFS?优势:应用场景:DFS配置步骤什么是DFS?DFS指的是分布式文件系统(Distr