Java使用雪花算法生成唯一ID的實現(xiàn)示例
雪花算法(Snowflake ID)是 Twitter 開源的一種分布式 ID 生成算法,其目的是生成全局唯一的 ID。該算法的核心思想是將一個 64 位的二進(jìn)制數(shù)字分成幾個部分,每個部分表示不同的信息,例如數(shù)據(jù)中心ID、機器ID、序列號等。這些部分的取值范圍可以根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整。
使用雪花算法生成的 ID 具有以下特點:
- 全局唯一,ID 不會重復(fù)。
- 按時間有序,新生成的 ID 比舊的 ID 大。
- 可以在分布式環(huán)境下生成,不需要中心節(jié)點協(xié)調(diào)。
- 高性能,生成 ID 的速度快。
因其具有全局唯一和分布式特性,常被用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的分布式系統(tǒng)中,如訂單號生成、數(shù)據(jù)庫主鍵生成等。
具體實現(xiàn)代碼如下:
public class Snowflake { /** 開始時間戳 (2021-01-01) */ private final long START_TIMESTAMP = 1609430400000L; /** 機器ID所占的位數(shù) */ private final long WORKER_ID_BITS = 5L; /** 數(shù)據(jù)標(biāo)識ID所占的位數(shù) */ private final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L; /** 支持的最大機器ID,結(jié)果是31 (0B11111) */ private final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS); /** 支持的最大數(shù)據(jù)標(biāo)識ID,結(jié)果是31 (0B11111) */ private final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS); /** 序列在ID中占的位數(shù) */ private final long SEQUENCE_BITS = 12L; /** 機器ID向左移12位 */ private final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS; /** 數(shù)據(jù)標(biāo)識ID向左移17位(12+5) */ private final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS; /** 時間戳向左移22位(5+5+12) */ private final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS; /** 支持的最大序列號,結(jié)果是4095 (0B111111111111) */ private final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS); /** 工作機器ID */ private final long workerId; /** 數(shù)據(jù)中心ID */ private final long dataCenterId; /** 毫秒內(nèi)序列號 */ private long sequence = 0L; /** 上次生成ID的時間戳 */ private long lastTimestamp = -1L; /** * 構(gòu)造函數(shù) * @param workerId 工作機器ID * @param dataCenterId 數(shù)據(jù)中心ID */ public Snowflake(long workerId, long dataCenterId) { if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("WorkerID不能超過%d且不能小于0", MAX_WORKER_ID)); } if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format("DataCenterID不能超過%d且不能小于0", MAX_DATA_CENTER_ID)); } this.workerId = workerId; this.dataCenterId = dataCenterId; } /** * 生成ID * @return long類型的ID */ public synchronized long nextId() { long timestamp = System.currentTimeMillis(); // 如果當(dāng)前時間小于上次生成ID的時間戳,說明系統(tǒng)時鐘回退過,拋出異常 if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format("系統(tǒng)時鐘回退,拒絕生成ID,上次生成ID的時間戳:%d,當(dāng)前時間戳:%d", lastTimestamp, timestamp)); } // 如果當(dāng)前時間等于上次生成ID的時間戳(同一毫秒內(nèi)),則序列號加1 if (timestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; if (sequence == 0) { // 如果序列號已經(jīng)超過最大值,需要等待到下一毫秒再繼續(xù)生成ID timestamp = waitNextMillis(timestamp); } } else { sequence = 0L; } // 更新上次生成ID的時間戳 lastTimestamp = timestamp; // 生成ID return ((timestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT) | (workerId << WORKER_ID_SHIFT) | sequence; } /** * 等待下一毫秒 * @param timestamp 上次生成ID的時間戳 * @return 下一毫秒的時間戳 */ private long waitNextMillis(long timestamp) { long nextTimestamp = System.currentTimeMillis(); while (nextTimestamp <= timestamp) { nextTimestamp = System.currentTimeMillis(); } return nextTimestamp; } // 示例 public static void main(String[] args) { Snowflake snowflake = new Snowflake(1, 1); System.out.println(snowflake.nextId()); } }
在上述代碼中,可以通過調(diào)整START_TIMESTAMP、WORKER_ID_BITS、DATA_CENTER_ID_BITS、SEQUENCE_BITS等參數(shù)來滿足不同的需求,例如支持更多的機器、更高的QPS等。
這是批量生成的ID:
到此這篇關(guān)于Java使用雪花算法生成唯一ID的實現(xiàn)示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 雪花算法生成唯一ID內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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