分布式id生成器,雪花算法IdWorker
/**
* <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
*/
@Configuration
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;
}
}
使用时,用自动注入即可
@Autowired
private IdWorker idWorker;
分布式id生成器,雪花算法IdWorker的更多相关文章
- 生成主键ID,唯一键id,分布式ID生成器雪花算法代码实现
工具类: package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net. ...
- ID 生成器 雪花算法
https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/80843248 ID 生成器 雪花算法 2018年06月28日 14:58:43 wan ...
- 适用于分布式ID的雪花算法
基于Java实现的适用于分布式ID的雪花算法工具类,这里存一下日后好找 /** * 雪花算法生成ID */ public class SnowFlakeUtil { private final sta ...
- 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 ...
- 分布式ID生成 - 雪花算法
雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的经典算法,关于雪花算法的解读网上多如牛毛,大多抄来抄去,这里请参考耕耘的小象大神的博客ID生成器,Twitter的雪花算法(Java) 网上的教程一般存在两个问题 ...
- 唯一ID生成器--雪花算法
在微服务架构,分布式系统中的操作会有一些全局性ID的需求,所以我们不能用数据库本身的自增功能来产生主键值,只能由程序来生成唯一的主键值.我们采用的是twitter的snokeflake(雪花)算法. ...
- 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/> * ...
- 来吧,自己动手撸一个分布式ID生成器组件
在经过了众多轮的面试之后,小林终于进入到了一家互联网公司的基础架构组,小林目前在公司有使用到架构组研究到分布式id生成器,前一阵子大概看了下其内部的实现,发现还是存在一些架构设计不合理之处.但是又由于 ...
- 全局ID生成--雪花算法
分布式ID常见生成策略: 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID. UUID生成. Redis的原子自增方式. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长. 批量申请自增ID. 雪花算法 ...
- 常用的分布式ID生成器
为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 ...
随机推荐
- 线程安全性-原子性之synchronized锁
原子性提供了互斥访问:同一时刻只能有一个线程进行操作: 除了Atomic包类之外,还有锁可以实现此功能: synchronized: java关键字,依赖于jvm实现锁功能,被此关键字所修饰的,都是 ...
- 聊聊消息中间件(1),AMQP那些事儿
开篇 说到消息队列,相信大家并不陌生.大家在日常的工作中其实都有用过.相信大部分的研发在使用消息队列的过程中也仅仅是停留在用上面,里面的知识点掌握得并不是很系统,有部分强大的功能可能由于本身公司的业务 ...
- Camunda BPM的总体架构介绍
前言 Camunda是一个基于Java的框架,支持用于工作流和流程自动化的BPMN.用于案例管理的CMMN和用于业务决策管理的DMN. 本篇文章我们仅考虑BPMN流程引擎,先不涉及CMMN和 ...
- ”只用 1 分钟“ - 超简极速 Apk 签名 & 多渠道打包神器
众所周知,渠道包作为当下国内 Android 应用市场常见的分发方式,当 APP 和后台交互或进行数据上报时,会带上各自的 channel 渠道信息,以此方便企业 & 开发者统计 APP 在各 ...
- 【Redis】集群请求命令处理
集群请求命令处理 在Redis的命令处理函数processCommand(server.c)中有对集群节点的处理,满足以下条件时进入集群节点处理逻辑中: 启用了集群模式,通过server.cluste ...
- Redis实现延迟队列的正确姿势
在之前探讨延时队列的文章中我们提到了 redisson delayqueue 使用 redis 的有序集合结构实现延时队列,遗憾的是 go 语言社区中并无类似的库.不过问题不大,没有轮子我们自己造. ...
- 雪花算法及微服务集群唯一ID解决方案
雪花算法(SnowFlake) 简介 现在的服务基本是分布式.微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性. 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 ...
- Could not transfer artifact xxx from/to xxx解决方案
maven中默认的镜像加载是这个 在setting.xml文件中 <mirror> <id>nexus</id> <mirrorOf>*</mir ...
- Golang并发编程——goroutine、channel、sync
并发与并行 并发和并行是有区别的,并发不等于并行. 并发 两个或多个事件在同一时间不同时间间隔发生.对应在Go中,就是指多个 goroutine 在单个CPU上的交替运行. 并行 两个或者多个事件在同 ...
- 10分钟实现dotnet程序在linux下的自动部署
背景 一直以来,程序署都是非常麻烦且无聊的事情,在公司一般都会有 devops 方案,整个 cicd 过程涉及的工具还是挺多的,搭建起来比较麻烦.那么对于一些自己的小型项目,又不想搭建一套这样的环境, ...