【Spring Boot】自定义雪花算法生成ID

2024-05-26 08:44

本文主要是介绍【Spring Boot】自定义雪花算法生成ID,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

雪花算法(Snowflake)是一种生成唯一ID的分布式算法,由Twitter推出。它能生成不重复的、有时间顺序的全局唯一ID。一个典型的Snowflake ID由64位组成,通常划分如下:

  • 1位符号位(始终为0,表示正数)
  • 41位时间戳(毫秒级,表示当前时间相对于某个开始时间的偏移)
  • 10位机器标识(通常分为数据中心ID和机器ID)
  • 12位序列号(表示毫秒内的计数器)

下面是一个自定义的雪花算法来生成唯一的ID。这个实现类似于Twitter的Snowflake算法,并考虑到了线程安全。

public class SnowflakeIDGenerator {// 起始时间戳(2020-01-01 00:00:00)private final long twepoch = 1577836800000L;// 每部分占用的位数private final long workerIdBits = 5L;private final long datacenterIdBits = 5L;private final long sequenceBits = 12L;// 最大值private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);// 位移private final long workerIdShift = sequenceBits;private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;// 掩码private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);private long workerId;private long datacenterId;private long sequence = 0L;private long lastTimestamp = -1L;public SnowflakeIDGenerator(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;}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) {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();}public static void main(String[] args) {SnowflakeIDGenerator generator = new SnowflakeIDGenerator(1, 1);for (int i = 0; i < 10; i++) {System.out.println(generator.nextId());}}
}

说明

  1. 初始化参数:

    • twepoch:自定义的起始时间戳(可以是任意过去的时间),确保生成的ID是唯一且有序的。
    • workerIdBitsdatacenterIdBits:分别表示工作节点ID和数据中心ID的位数(通常为5位)。
    • sequenceBits:表示序列号的位数(通常为12位)。
  2. 最大值计算:

    • maxWorkerIdmaxDatacenterId:根据位数计算出的最大值,确保ID在合理范围内。
  3. 位移量:

    • workerIdShift, datacenterIdShift, timestampLeftShift:用于将各部分数据移到正确的位置。
  4. 掩码:

    • sequenceMask:确保序列号在0到4095之间循环。
  5. 方法:

    • nextId:生成唯一ID,使用同步块确保线程安全。
    • tilNextMillis:等待直到下一毫秒。
    • timeGen:获取当前时间戳。

使用示例

运行上述代码,你会看到生成的唯一ID,它们是按时间顺序递增的,每个ID包含了时间戳、数据中心ID、工作节点ID和序列号的信息。

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