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

最新版IDEA配置 Tomcat的详细过程

《最新版IDEA配置Tomcat的详细过程》本文介绍如何在IDEA中配置Tomcat服务器,并创建Web项目,首先检查Tomcat是否安装完成,然后在IDEA中创建Web项目并添加Web结构,接着,... 目录配置tomcat第一步,先给项目添加Web结构查看端口号配置tomcat    先检查自己的to

Servlet中配置和使用过滤器的步骤记录

《Servlet中配置和使用过滤器的步骤记录》:本文主要介绍在Servlet中配置和使用过滤器的方法,包括创建过滤器类、配置过滤器以及在Web应用中使用过滤器等步骤,文中通过代码介绍的非常详细,需... 目录创建过滤器类配置过滤器使用过滤器总结在Servlet中配置和使用过滤器主要包括创建过滤器类、配置过滤

在 VSCode 中配置 C++ 开发环境的详细教程

《在VSCode中配置C++开发环境的详细教程》本文详细介绍了如何在VisualStudioCode(VSCode)中配置C++开发环境,包括安装必要的工具、配置编译器、设置调试环境等步骤,通... 目录如何在 VSCode 中配置 C++ 开发环境:详细教程1. 什么是 VSCode?2. 安装 VSCo

详解Java中如何使用JFreeChart生成甘特图

《详解Java中如何使用JFreeChart生成甘特图》甘特图是一种流行的项目管理工具,用于显示项目的进度和任务分配,在Java开发中,JFreeChart是一个强大的开源图表库,能够生成各种类型的图... 目录引言一、JFreeChart简介二、准备工作三、创建甘特图1. 定义数据集2. 创建甘特图3.

在Spring中配置Quartz的三种方式

《在Spring中配置Quartz的三种方式》SpringQuartz是一个任务调度框架,它允许我们定期执行特定的任务,在Spring中,我们可以通过多种方式来配置Quartz,包括使用​​@Sche... 目录介绍使用 ​​@Scheduled​​ 注解XML 配置Java 配置1. 创建Quartz配置

Kibana的安装和配置全过程

《Kibana的安装和配置全过程》Kibana是一个开源的数据分析和可视化平台,它与Elasticsearch紧密集成,提供了一个直观的Web界面,使您可以快速地搜索、分析和可视化数据,在本文中,我们... 目录Kibana的安装和配置1.安装Java运行环境2.下载Kibana3.解压缩Kibana4.配

tomcat在nginx中的配置方式

《tomcat在nginx中的配置方式》文章介绍了如何在Linux系统上安装和配置Tomcat,并通过Nginx进行代理,首先,下载并解压Tomcat压缩包,然后启动Tomcat并查看日志,接着,配置... 目录一、下载安装tomcat二、启动tomcat三、配置nginx总结提示:文章写完后,目录可以自动

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

Zookeeper安装和配置说明

一、Zookeeper的搭建方式 Zookeeper安装方式有三种,单机模式和集群模式以及伪集群模式。 ■ 单机模式:Zookeeper只运行在一台服务器上,适合测试环境; ■ 伪集群模式:就是在一台物理机上运行多个Zookeeper 实例; ■ 集群模式:Zookeeper运行于一个集群上,适合生产环境,这个计算机集群被称为一个“集合体”(ensemble) Zookeeper通过复制来实现

CentOS7安装配置mysql5.7 tar免安装版

一、CentOS7.4系统自带mariadb # 查看系统自带的Mariadb[root@localhost~]# rpm -qa|grep mariadbmariadb-libs-5.5.44-2.el7.centos.x86_64# 卸载系统自带的Mariadb[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.44-2.el7