Java雪花算法的实现详解

 更新时间:2023年11月22日 09:23:01   作者:Raysen  
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一ID生成算法,用于生成全局唯一的ID,使用雪花算法生成的ID通常是一个64位的整数,可以根据需要进行转换和展示,在Java等编程语言中,可以使用相应的库或工具来生成雪花算法的ID,本文给大家介绍了Java雪花算法的实现

雪花算法介绍

雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一ID生成算法,用于生成全局唯一的ID。它的设计目标是在分布式系统中生成ID,保证ID的唯一性、有序性和趋势递增。雪花算法的核心思想是将一个64位的ID分成多个部分,分别表示不同的信息。

雪花算法的优点是生成的ID具有趋势递增的特性,可以保证在分布式系统中生成的ID的有序性。同时,由于使用了时间戳,可以根据ID的时间戳信息进行排序和查询。

使用雪花算法生成的ID通常是一个64位的整数,可以根据需要进行转换和展示。在Java等编程语言中,可以使用相应的库或工具来生成雪花算法的ID。

雪花算法组成

  • 时间戳(Timestamp):使用41位来表示,精确到毫秒级别。可以使用一个起始时间,然后每个毫秒自增生成唯一的时间戳。

  • 机器ID(Machine ID):使用10位来表示,可以根据需要分配给不同的机器或节点。这样可以保证每个节点生成的ID都是唯一的。

  • 序列号(Sequence Number):使用12位来表示,每个节点每毫秒可以生成4096个不同的序列号。当同一毫秒内生成的序列号超过4096时,会等待下一毫秒再继续生成。

通过将时间戳、机器ID和序列号组合在一起,就可以生成一个全局唯一的ID。这种算法可以在分布式系统中生成唯一的ID,保证了高并发环境下的唯一性和有序性。

雪花算法实现

雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一ID生成算法,它可以在分布式系统中生成全局唯一的ID。Snowflake算法的核心思想是将一个64位的ID分成多个部分,每个部分表示不同的信息。

Snowflake算法的ID结构如下:

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

其中,第一部分是1位的标识位,表示正负数,一般为0。接下来的41位是时间戳,表示生成ID的时间戳(毫秒级),可以使用当前时间减去一个固定的起始时间戳。然后是10位的工作机器ID,表示机器的唯一标识,可以根据机器的IP地址或其他方式生成。最后是12位的序列号,表示同一毫秒内生成的多个ID的序号。

Snowflake算法Java实现:

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 起始的时间戳
    private final static long START_TIMESTAMP = 1609459200000L; // 2021-01-01 00:00:00

    // 每部分占用的位数
    private final static long SEQUENCE_BIT = 12; // 序列号占用的位数
    private final static long WORKER_BIT = 10; // 工作机器ID占用的位数
    private final static long TIMESTAMP_BIT = 41; // 时间戳占用的位数

    // 每部分的最大值
    private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
    private final static long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_BIT);

    // 每部分向左的位移
    private final static long WORKER_LEFT = SEQUENCE_BIT;
    private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + WORKER_BIT;

    private long workerId; // 工作机器ID
    private long sequence = 0L; // 序列号
    private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成ID的时间戳

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID can't be greater than " + MAX_WORKER_ID + " or less than 0");
        }
        this.workerId = workerId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate ID");
        }

        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT)
                | (workerId << WORKER_LEFT)
                | sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

使用SnowflakeIdGenerator类生成唯一的ID,示例代码如下:

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1);
        long id = idGenerator.nextId();
        System.out.println("Generated ID: " + id);
    }
}

雪花算法优缺点

优点

  • 唯一性:雪花算法可以生成全局唯一的ID,每个ID都是独一无二的,不会重复。

  • 高性能:雪花算法生成ID的速度非常快,可以在短时间内生成大量的ID。

  • 可排序:雪花算法生成的ID是按照时间顺序递增的,可以根据ID的大小来判断生成的时间先后顺序。

  • 分布式:雪花算法可以在分布式系统中使用,不同的节点可以独立生成ID,不会产生冲突。

缺点

  • 依赖系统时钟:雪花算法的唯一性依赖于系统时钟的准确性,如果系统时钟发生回拨或者不同步,可能会导致生成的ID重复。

  • 时钟回拨问题:如果系统时钟发生回拨,可能会导致生成的ID比之前生成的ID小,这会破坏ID的递增顺序。

  • 时钟同步问题:在分布式系统中,不同节点的系统时钟可能存在不同步的情况,这可能会导致生成的ID不是全局唯一的。

  • 有限的并发性:雪花算法中的每个部分(时间戳、机器ID、序列号)都有一定的位数限制,这限制了并发生成ID的数量。

雪花算法是一种简单高效的分布式唯一ID生成算法,但在特定情况下可能会存在一些问题,需要根据具体的应用场景来选择合适的ID生成算法。

以上就是Java雪花算法的实现详解的详细内容,更多关于Java雪花算法的资料请关注脚本之家其它相关文章!

相关文章

  • Java设置Access-Control-Allow-Origin允许多域名访问的实现方法

    Java设置Access-Control-Allow-Origin允许多域名访问的实现方法

    这篇文章主要介绍了Java设置Access-Control-Allow-Origin允许多域名访问的实现方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2018-10-10
  • MyBatis批量插入的几种方式效率比较

    MyBatis批量插入的几种方式效率比较

    最近工作中遇到了解析excel,然后批量插入,发现这个插入时间比较长,所以想要进行一些优化,下面这篇文章主要给大家介绍了关于MyBatis批量插入的几种方式效率比较的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2021-09-09
  • java 解决异常 2 字节的 UTF-8 序列的字节2 无效的问题

    java 解决异常 2 字节的 UTF-8 序列的字节2 无效的问题

    这篇文章主要介绍了java 解决异常 2 字节的 UTF-8 序列的字节 2 无效的问题的相关资料,需要的朋友可以参考下
    2016-12-12
  • Java无法获取真实IP解决方案

    Java无法获取真实IP解决方案

    这篇文章主要介绍了Java无法获取真实IP解决方案,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-12-12
  • Spring Bean名称不会被代理的命名技巧

    Spring Bean名称不会被代理的命名技巧

    Spring Bean一些使用小细节就是在不断的源码探索中逐步发现的,今天就来和小伙伴们聊一下通过 beanName 的设置,可以让一个 bean 拒绝被代理
    2023-11-11
  • JavaBean实体类处理外键过程解析

    JavaBean实体类处理外键过程解析

    这篇文章主要介绍了JavaBean实体类处理外键过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-07-07
  • Java swing实现酒店管理系统

    Java swing实现酒店管理系统

    这篇文章主要为大家详细介绍了Java swing实现酒店管理系统,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2019-02-02
  • Java如何获取数组和字符串的长度(length还是length())

    Java如何获取数组和字符串的长度(length还是length())

    这篇文章主要介绍了Java如何获取数组和字符串的长度(length还是length()),文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-12-12
  • Eclipse常用快捷键大全

    Eclipse常用快捷键大全

    这篇文章主要介绍了Eclipse常用快捷键大全,较为详细的针对eclipse中各种应用中使用快捷键进行了分类总结,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-11-11
  • 在Java SE上使用Headless模式的超级指南

    在Java SE上使用Headless模式的超级指南

    这篇文章主要介绍了在Java SE上使用Headless模式的超级指南,文中介绍了Headless模式实际使用的各种技巧,极力推荐!需要的朋友可以参考下
    2015-07-07

最新评论