https://juejin.im/post/5c75132f51882562276c5065

package javaDemo;

/**
* twitter的snowflake算法 -- java实现
*/
public class SnowFlake { /**
* 起始的时间戳
*/
private final static long START_STMP = 1480166465631L; /**
* 每一部分占用的位数
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = ; //序列号占用的位数
private final static long MACHINE_BIT = ; //机器标识占用的位数
private final static long DATACENTER_BIT = ;//数据中心占用的位数 /**
* 每一部分的最大值
*/
private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT); /**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT; private long datacenterId; //数据中心
private long machineId; //机器标识
private long sequence = 0L; //序列号
private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳 public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {
if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < ) {
throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < ) {
throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");
}
this.datacenterId = datacenterId;
this.machineId = machineId;
} /**
* 产生下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currStmp = getNewstmp();
if (currStmp < lastStmp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
} if (currStmp == lastStmp) {
//相同毫秒内,序列号自增
sequence = (sequence + ) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列数已经达到最大
if (sequence == 0L) {
currStmp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒内,序列号置为0
sequence = 0L;
} lastStmp = currStmp; return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分
| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分
| sequence; //序列号部分
} private long getNextMill() {
long mill = getNewstmp();
while (mill <= lastStmp) {
mill = getNewstmp();
}
return mill;
} private long getNewstmp() {
return System.currentTimeMillis();
} public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(, ); for (int i = ; i < ; i++) {
System.out.println(snowFlake.nextId());
} }
}

Twitter雪花算法SnowFlake算法的java实现的更多相关文章

  1. Twitter雪花算法 SnowFlake算法 的java实现

    概述 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求,这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序. 原理 Sn ...

  2. 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 ...

  3. 雪花算法(snowflake)的JAVA实现

    snowflake算法由twitter公司出品,原始版本是scala版,用于生成分布式ID,结构图: 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使 ...

  4. 【Java】分布式自增ID算法---雪花算法 (snowflake,Java版)

    一般情况,实现全局唯一ID,有三种方案,分别是通过中间件方式.UUID.雪花算法. 方案一,通过中间件方式,可以是把数据库或者redis缓存作为媒介,从中间件获取ID.这种呢,优点是可以体现全局的递增 ...

  5. 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 ...

  6. 基于雪花算法生成分布式ID(Java版)

    SnowFlake算法原理介绍 在分布式系统中会将一个业务的系统部署到多台服务器上,用户随机访问其中一台,而之所以引入分布式系统就是为了让整个系统能够承载更大的访问量.诸如订单号这些我们需要它是全局唯 ...

  7. Twitter分布式自增ID算法snowflake原理解析

    以JAVA为例 Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个 ...

  8. 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 ...

  9. 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID

    C#版本 /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 000 ...

随机推荐

  1. 怎么解决前端线上Bug

    有一种八阿哥(Bug),叫"在我电脑上是好的呀". 有一种解决方式,叫"你去好好排查一下你自己的代码". 有一种控诉,叫"这绝不是后端的问题" ...

  2. 搭建前端监控系统(五)Nodejs怎么搭建消息队列

    怎样定位前端线上问题,一直以来,都是很头疼的问题,因为它发生于用户的一系列操作之后.错误的原因可能源于机型,网络环境,接口请求,复杂的操作行为等等,在我们想要去解决的时候很难复现出来,自然也就无法解决 ...

  3. linux定时任务crontab怎样执行root命令

    在/var/spool/cron/文件夹下放置了所有定时任务文件, 1.运行crontab -u $用户名 -e会显示$用户的所有定时任务: 2.运行sudo crontab -e会显示root用户所 ...

  4. zabbix--基础概念及原理

    zabbix 基础概念及工作原理整理 什么是 zabbix? Zabbix 能监控各种网络参数,保证服务器系统的安全运营:并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位.解决存在的各种问题.是一个基于 W ...

  5. Java精通并发-Lock与synchronized关键字在底层的区别及实例分析

    在上两次中已经将Lock这个接口的整个官方说明进行了阅读,这次来了解一下它的一个非常重要的实现类: 啥叫“可重入”呢?其实是指一个线程已经拿到了锁,然后该线程还能再次获取这把锁,接下来在了解它之前先用 ...

  6. html中定位详解

    首先,我们来讨论一下html中共有几种定位方式:静态定位(static),相对定位(relative),绝对定位(absolute,fixed).其中fixed又叫固定定位,它是属于绝对定位的一种,但 ...

  7. Spring Cloud 之 Hystrix 知识点:隔离、熔断、降级

    Hystrix 是隔离.熔断以及降级的一个框架. Hystrix 的隔离: Hystrix 会搞很多个小小的线程池,比如订单服务请求库存服务是一个线程池,请求仓储服务是一个线程池,请求积分服务是一个线 ...

  8. python基础语法1 用户交互,基本数据类型,格式化输出,运算符

    与用户交互: 输入: python2: input一定要声明你输入的类型 >>> input(">>:") >>:sean Traceba ...

  9. HelloPlatform

    #include <stdio.h> int main() { #if _PLATFORM_ == _PLATFORM_TRU64 printf("Hello _PLATFORM ...

  10. spark调优——Shuffle调优

    在Spark任务运行过程中,如果shuffle的map端处理的数据量比较大,但是map端缓冲的大小是固定的,可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况,使得性能非常低下,通过调节m ...