java算法之靜態內部類實現雪花算法
概述
在生成表主鍵ID時,我們可以考慮主鍵自增 或者 UUID,但它們都有很明顯的缺點
主鍵自增:1、自增ID容易被爬蟲遍歷數據。2、分表分庫會有ID沖突。
UUID: 1、太長,並且有索引碎片,索引多占用空間的問題 2、無序。
雪花算法就很適合在分佈式場景下生成唯一ID,它既可以保證唯一又可以排序。為瞭提高生產雪花ID的效率,
在這裡面數據的運算都采用的是位運算
一、概念
1、原理
SnowFlake算法生成ID的結果是一個64bit大小的整數,它的結構如下圖:
算法描述:
1bit 因為二進制中最高位是符號位,1表示負數,0表示正數。生成的ID都是正整數,所以最高位固定為0。
41bit-時間戳 精確到毫秒級,41位的長度可以使用69年。時間位還有一個很重要的作用是可以根據時間進行排序。
10bit-工作機器id 10位的機器標識,10位的長度最多支持部署1024個節點。
12bit-序列號 序列號即一系列的自增id,可以支持同一節點同一毫秒生成多個ID序號。
12位(bit)可以表示的最大正整數是,即可以用0、1、2、3、….4094這4095個數字,來表示同一機器同一時間截(毫秒)內產生的4095個ID序號。
說明 由於在Java中64bit的整數是long類型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long來存儲的。
二、靜態類部類單例模式生產雪花ID代碼
下面生成雪花ID的代碼可以用於線上分佈式項目中來生成分佈式主鍵ID,因為設計采用的靜態內部類的單例模式,通過加synchronized鎖來保證在
同一個服務器線程安全。至於不同服務器其實是不相關的,因為它們的機器碼是不一致的,所以就算同一時刻兩臺服務器都產生瞭雪花ID,那也不會一樣的。
1、代碼
public class SnowIdUtils { /** * 私有的 靜態內部類 */ private static class SnowFlake { /** * 內部類對象(單例模式) */ private static final SnowIdUtils.SnowFlake SNOW_FLAKE = new SnowIdUtils.SnowFlake(); /** * 起始的時間戳 */ private final long START_TIMESTAMP = 1557489395327L; /** * 序列號占用位數 */ private final long SEQUENCE_BIT = 12; /** * 機器標識占用位數 */ private final long MACHINE_BIT = 10; /** * 時間戳位移位數 */ private final long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT; /** * 最大序列號 (4095) */ private final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT); /** * 最大機器編號 (1023) */ private final long MAX_MACHINE_ID = ~(-1L << MACHINE_BIT); /** * 生成id機器標識部分 */ private long machineIdPart; /** * 序列號 */ private long sequence = 0L; /** * 上一次時間戳 */ private long lastStamp = -1L; /** * 構造函數初始化機器編碼 */ private SnowFlake() { //模擬這裡獲得本機機器編碼 long localIp = 4321; //localIp & MAX_MACHINE_ID最大不會超過1023,在左位移12位 machineIdPart = (localIp & MAX_MACHINE_ID) << SEQUENCE_BIT; } /** * 獲取雪花ID */ public synchronized long nextId() { long currentStamp = timeGen(); //避免機器時鐘回撥 while (currentStamp < lastStamp) { // //服務器時鐘被調整瞭,ID生成器停止服務. throw new RuntimeException(String.format("時鐘已經回撥. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastStamp - currentStamp)); } if (currentStamp == lastStamp) { // 每次+1 sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; // 毫秒內序列溢出 if (sequence == 0) { // 阻塞到下一個毫秒,獲得新的時間戳 currentStamp = getNextMill(); } } else { //不同毫秒內,序列號置0 sequence = 0L; } lastStamp = currentStamp; //時間戳部分+機器標識部分+序列號部分 return (currentStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT | machineIdPart | sequence; } /** * 阻塞到下一個毫秒,直到獲得新的時間戳 */ private long getNextMill() { long mill = timeGen(); // while (mill <= lastStamp) { mill = timeGen(); } return mill; } /** * 返回以毫秒為單位的當前時間 */ protected long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } } /** * 獲取long類型雪花ID */ public static long uniqueLong() { return SnowIdUtils.SnowFlake.SNOW_FLAKE.nextId(); } /** * 獲取String類型雪花ID */ public static String uniqueLongHex() { return String.format("%016x", uniqueLong()); } /** * 測試 */ public static void main(String[] args) throws InterruptedException { //計時開始時間 long start = System.currentTimeMillis(); //讓100個線程同時進行 final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(100); //判斷生成的20萬條記錄是否有重復記錄 final Map<Long, Integer> map = new ConcurrentHashMap(); for (int i = 0; i < 100; i++) { //創建100個線程 new Thread(() -> { for (int s = 0; s < 2000; s++) { long snowID = SnowIdUtils.uniqueLong(); log.info("生成雪花ID={}",snowID); Integer put = map.put(snowID, 1); if (put != null) { throw new RuntimeException("主鍵重復"); } } latch.countDown(); }).start(); } //讓上面100個線程執行結束後,在走下面輸出信息 latch.await(); log.info("生成20萬條雪花ID總用時={}", System.currentTimeMillis() - start); } }
2、測試結果
從圖中我們可以得出
1、在100個線程並發下,生成20萬條雪花ID的時間大概在1.6秒左右,所有所性能還是蠻ok的。
2、生成20萬條雪花ID並沒有一條相同的ID,因為有一條就會拋出異常瞭。
3、為什麼說41位時間戳最長隻能有69年
我們思考41的二進制,最大值也就41位都是1,也就是也就是說41位可以表示個毫秒的值,轉化成單位年則是
年
我們可以通過代碼泡一下就知道瞭。
public static void main(String[] args) { //41位二進制最小值 String minTimeStampStr = "00000000000000000000000000000000000000000"; //41位二進制最大值 String maxTimeStampStr = "11111111111111111111111111111111111111111"; //轉10進制 long minTimeStamp = new BigInteger(minTimeStampStr, 2).longValue(); long maxTimeStamp = new BigInteger(maxTimeStampStr, 2).longValue(); //一年總共多少毫秒 long oneYearMills = 1L * 1000 * 60 * 60 * 24 * 365; //算出最大可以多少年 System.out.println((maxTimeStamp - minTimeStamp) / oneYearMills); }
運行結果
所以說雪花算法生成的ID,隻能保證69年內不會重復,如果超過69年的話,那就考慮換個服務器部署吧,並且要保證該服務器的ID和之前都沒有重復過。
以上就是java算法之靜態內部類實現雪花算法的詳細內容,更多關於java算法的資料請關註WalkonNet其它相關文章!
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