C#版本

/// <summary>
/// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID
/// snowflake算法 64 位
/// 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
/// 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。
/// 其中datacenter标识位起始是机器位,机器ID其实是线程标识,可以同一一个10位来表示不同机器
/// </summary>
public class IdWorker
{
//机器ID
private static long workerId = 1;
private static long twepoch = 687888001020L; //唯一时间,这是一个避免重复的随机量,自行设定不要大于当前时间戳
private static long sequence = 0L;
private static int workerIdBits = 4; //机器码字节数。4个字节用来保存机器码
public static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; //最大机器ID
private static int sequenceBits = 10; //计数器字节数,10个字节用来保存计数码
private static int workerIdShift = sequenceBits; //机器码数据左移位数,就是后面计数器占用的位数
private static int timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; //时间戳左移动位数就是机器码和计数器总字节数
public static long sequenceMask = -1L ^ -1L << sequenceBits; //一微秒内可以产生计数,如果达到该值则等到下一微妙在进行生成
private long lastTimestamp = -1L; public long nextId()
{
lock (this)
{
long timestamp = timeGen();
if (this.lastTimestamp == timestamp)
{ //同一微妙中生成ID
IdWorker.sequence = (IdWorker.sequence + 1) & IdWorker.sequenceMask; //用&运算计算该微秒内产生的计数是否已经到达上限
if (IdWorker.sequence == 0)
{
//一微妙内产生的ID计数已达上限,等待下一微妙
timestamp = tillNextMillis(this.lastTimestamp);
}
}
else
{ //不同微秒生成ID
IdWorker.sequence = 0; //计数清0
}
if (timestamp < lastTimestamp)
{ //如果当前时间戳比上一次生成ID时时间戳还小,抛出异常,因为不能保证现在生成的ID之前没有生成过
throw new Exception(string.Format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for {0} milliseconds",
this.lastTimestamp - timestamp));
}
this.lastTimestamp = timestamp; //把当前时间戳保存为最后生成ID的时间戳
long nextId = (timestamp - twepoch << timestampLeftShift) | IdWorker.workerId << IdWorker.workerIdShift | IdWorker.sequence;
return nextId;
}
} /// <summary>
/// 获取下一微秒时间戳
/// </summary>
/// <param name="lastTimestamp"></param>
/// <returns></returns>
private long tillNextMillis(long lastTimestamp)
{
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp)
{
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
} /// <summary>
/// 生成当前时间戳
/// </summary>
/// <returns></returns>
private long timeGen()
{
return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;
}
}

JAVA版本

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.stereotype.Component; public class IdWorker { protected static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(IdWorker.class); private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence = 0L; private long twepoch = 1288834974657L; private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L; private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); private long lastTimestamp = -1L; public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
// sanity check for workerId
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;
LOG.info(String.format("worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId));
} public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) {
LOG.error(String.format("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp));
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
} if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
} lastTimestamp = timestamp; return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
} protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
} protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
} }
 
 

根据twitter的snowflake算法生成唯一ID的更多相关文章

  1. C# 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID

    C# 版算法: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using ...

  2. PHP使用SnowFlake算法生成唯一ID

    前言:最近需要做一套CMS系统,由于功能比较单一,而且要求灵活,所以放弃了WP这样的成熟系统,自己做一套相对简单一点的.文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过 ...

  3. 使用SnowFlake算法生成唯一ID

    转自:https://segmentfault.com/a/1190000007769660 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就 ...

  4. 关于snowflake算法生成的ID转换为JS的数字类型由于过大导致JS精度丢失的问题

    JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:922337203 ...

  5. C# 实现 Snowflake算法生成唯一性Id

    参考地址:https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 /// <summary> /// 动态生产有规律的ID // ...

  6. twitter的snowflake算法(C#版本)

    转自:http://blog.csdn.net/kinwyb/article/details/50238505 使用twitter的snowflake算法生成唯一ID. 在分布式系统中,需要生成全局U ...

  7. 基于Twitter的Snowflake算法实现分布式高效有序ID生产黑科技(无懈可击)

    参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万 ...

  8. 雪花算法生成分布式ID

    分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占 ...

  9. php生成唯一id/唯一标识符/唯一订单号

    /** * php 生成唯一id * https://blog.csdn.net/hzqghost/article/details/18914681 */ function guid($factor= ...

随机推荐

  1. nginx1配置文件

    1,查看日志:cat /usr/local/nginx/logs/error.log 2,编辑配置文件:vi /usr/local/nginx/conf/nginx.conf 3,内容:server ...

  2. 第11月第31天 keyboardwillshow CGAffineTransformMakeTranslation

    1. - (void)dealloc { [[NSNotificationCenter defaultCenter] removeObserver:self]; } - (void)registerN ...

  3. 1601O_HOME

    马kaiyu   https://blog.csdn.net/debugbugbg 胡guoxin https://blog.csdn.net/qq_41995727 张yizhong  https: ...

  4. VIM 配置随手记

    刚开始使用VIM, 主要想用它来写python. 目标是颜色比较舒适, 并且能够自动换行自动补全. .vimrc 设置 这是类似 .bashrc 的配置文件, vim 的各种配置都可以在里面实现. 一 ...

  5. EM算法原理详解

    1.引言 以前我们讨论的概率模型都是只含观测变量(observable variable), 即这些变量都是可以观测出来的,那么给定数据,可以直接使用极大似然估计的方法或者贝叶斯估计的方法:但是当模型 ...

  6. 谁在call我-backtrace的实现原理【转】

    转自:http://www.xuebuyuan.com/1504689.html 显示函数调用关系(backtrace/callstack)是调试器必备的功能之一,比如在gdb里,用bt命令就可以查看 ...

  7. 在 Linux 上找出并解决程序错误的主要方法【转】

    转自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/l-debug/index.html 本文讨论了四种调试 Linux 程序的情况.在第 1 种情况 ...

  8. WPF UI 开源专贴

    1.ReactiveUI https://github.com/reactiveui/ReactiveUI http://www.reactiveui.net A MVVM framework tha ...

  9. centos6.5环境DNS-本地DNS主从服务器bind的搭建

    centos6.5环境DNS-本地DNS主从服务器bind的搭建 在上一篇博客中我已经搭建好了一个本地DNS服务器,能够实现正向反向解析,那么我们只需要加入一台从DNS服务器即可完成,我们来开始配置主 ...

  10. 一些对外的服务(例如lnmp)都不用root执行

    lnmp lamp等需要对外的服务,都不用root用户执行进程 缺点: 如果php程序使用root运行,万一你的程序有漏洞,被拿到了web shell,那么黑客将直接拥有root权限进入你的系统 对于 ...