推特算法,分布式ID
package casclient_demo1.util; import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface; /**
* <p>名称:IdWorker.java</p>
* <p>描述:分布式自增长ID</p>
* <pre>
* Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
* </pre>
* 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用:
* 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
* 在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,
* 然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),
* 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。
* 这样的好处是,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datacenter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,完全满足需要。
* <p>
* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
*
* @author Polim
*/
public class IdWorker {
// 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动)
private final static long twepoch = 1288834974657L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 数据中心ID最大值
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
// 毫秒内自增位
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/* 上次生产id时间戳 */
private static long lastTimestamp = -1L;
// 0,并发控制
private long sequence = 0L; private final long workerId;
// 数据标识id部分
private final long datacenterId; public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
}
/**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(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;
}
/**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
} if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内,则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了,则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence; return nextId;
} private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
} private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
} /**
* <p>
* 获取 maxWorkerId
* </p>
*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
/*
* GET jvmPid
*/
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
/*
* MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
*/
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
} /**
* <p>
* 数据标识id部分
* </p>
*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
} public static void main(String [] args ) {
IdWorker idWorker = new IdWorker();
System.out.println(idWorker.nextId());
}
}
推特算法,分布式ID的更多相关文章
- 理解分布式id生成算法SnowFlake
理解分布式id生成算法SnowFlake https://segmentfault.com/a/1190000011282426#articleHeader2 分布式id生成算法的有很多种,Twitt ...
- 美团技术分享:深度解密美团的分布式ID生成算法
本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略 ...
- SnowFlake --- 分布式id生成算法
转载自:https://segmentfault.com/a/1190000011282426 概述 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 1位,不用.二进 ...
- 分布式ID生成系统 UUID与雪花(snowflake)算法
Leaf——美团点评分布式ID生成系统 -https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html 网游服务器中的GUID(唯一标识码)实现-基于snowflake算法-云栖社区-阿 ...
- id生成器,分布式ID自增算法(Snowflake 算法)
接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * ...
- 【spring cloud】分布式ID,雪花算法
分布式ID生成服务 参考地址:https://blog.csdn.net/wangkang80/article/details/77914849 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位 ...
- 雪花算法【分布式ID问题】【刘新宇】
分布式ID 1 方案选择 UUID UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址.时间戳.名字空间 ...
- 分布式ID系列(5)——Twitter的雪法算法Snowflake适合做分布式ID吗
介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种 ...
- 分布式ID的雪花算法及坑
分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一 ...
- snowflake 雪花算法 分布式实现全局id生成
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID. 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案 ...
随机推荐
- redis不重启,切换RDB备份到AOF备份
确保redis版本在2.2以上 [root@pyyuc /data ::]#redis-server -v Redis server v= sha=: malloc=jemalloc- bits= b ...
- Django学习教程
教程link:https://code.ziqiangxuetang.com/django/django-install.html 最好用虚拟环境学习django,用pycharm时要注意所选的pyt ...
- 一个神奇的???whatever~~
一个神奇的类,用来封装消息数据,统一数据传递接口,从unity引擎源码拷贝而来. #include <iostream> #include <assert.h> #includ ...
- Linux安装64位Mysql5.7
首先下载mysql 地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 下载社区版mysql 下载完成后:ftp上传到服务器 /user/local/目录下,这个自己定 ...
- nodejs -- fs模块 ---> readFile 函数 1) fs.readFile(filename, "binary", function(error, file) 2) response.write(file, "binary");
一:代码: 1.1 入口文件: index.js var server = require('./server'); var router = require("./router" ...
- HttpConnection详解【转】
HttpConnection详解[转] HttpURLConnection对象 1.从Internet获取网页,发送请求,将网页以流的形式读回来. 步骤:1)创建一个URL对象:URL url ...
- win10下VM 中centos 安装共享文件
一. 安装VMware Tools VMwareTools的安装脚本是要使用到perl的,而CentOS 6自身不带perl,所以需要自己安装.可以自己下载源代码编译,也可以直接用yum来安装. y ...
- 全栈爬取-Scrapy框架(CrawlSpider)
引入 提问:如果想要通过爬虫程序去爬取”糗百“全站数据新闻数据的话,有几种实现方法? 方法一:基于Scrapy框架中的Spider的递归爬取进行实现(Request模块递归回调parse方法). 方法 ...
- 让MySQL数据库跑的更快的7个优化建议!
随着容量和负载的增加,MySQL 的性能会日趋缓慢.这里有七点建议能够保证 MySQL 的平稳运行. 性能是我们衡量应用的一种方式,而应用性能的一项指标就是用户体验,也就是平时我们常说的:“用户需要等 ...
- JDK下载与安装、 Eclipse下载与使用、 Tomcat下载与使用、 MySQL安装与使用
前言 本文将介绍JDK的下载与安装,eclipse的下载与使用,Tomcat的下载与使用,MySQL的安装与使用. JDK下载与安装 一.JRE与JDK介绍 java是当前比较流行的一种编程语言,当我 ...