雪花算法ID的生成1、基础雪花生成代码注：这个类可以直接调用nextId()生成雪花算法ID，但是如果数据量大的情况，有高并发出现的情况，会出现ID重复的情况package com.dtt.bayonet.utils;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* snowflake service
* wqs 20240514
这里写自定义目录标题雪花算法的原理和实现Java 雪花算法的原理和实现JavaSnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其
常用算法雪花算法的实现原理用来实现全局唯一的业务主键
解决分库分表之后主键id的唯一性的问题（UUID，Redis的原子递增，数据库全局表的自增id）（只需要满足有序递增，高性能，高可用，带时间戳）
他是一个通过64个bit位组成的long类型的数字
四部分：
1、用一个bit位来表示一个符号位一般情况下为0（因为id不会是负数）.
2、用41个bit位来表示一个时间戳，这个时间戳是系统时间的
2023-12-25补充: 有反馈说并发高的项目使用时, 重启项目会导致重复id, 这是必然的, 原雪花算法支持每毫秒内4096个ID, 为了减少位数兼容int类型, 我这里阉割了数据中心和机器id, 并把并发压缩到每分钟128个ID, 虽然并发量大的时候可以提前支取未来的ID, 但这必然会导致重启项目后预支计数器重置, 如果不能接受请根据自己项目并发情况自行调整起因Twitter的雪花算法是出名
文章目录1. 定义全局的范围参数2. 每次get前将x,y +103. 在生成的时间戳上添加随机数4. 完整代码5. 使用python来验证是否为全局递增 学习了雪花算法，看到有程序员说大佬的代码存在问题，不能够出现连续+1的情况，基于大佬代码的基础上，我摸索到了一个简单添加了随机步长的序列方法, 通过定义全局的范围参数，每次getId()的时候，将x,y都加100, 这样就能保证到下一次
2.3 基于算法实现 【转载】 这里介绍下Twitter的Snowflake算法——snowflake，它把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起，以保证在分布式系统中唯一性和自增性。 snowflake生成的ID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，在同一毫秒内最多可以生成 1024 X 4096 = 4194304个全局唯一ID。 优点：不依赖数据库，完全内存操作
雪花算法ID生成器IdWorker类的中nextId会生成一个唯一的id注入使用使用该类可以在配置类中通过Bean的方式注入@Configuration
public class ProjectConfig {
@Bean
public IdWorker worker(){
IdWorker worker = new IdWorker(1,2,1);
背景雪花算法产生的背景当然是twitter高并发环境下对唯一ID生成的需求，得益于twitter内部牛逼的技术，雪花算法流传至今并被广泛使用。它至少有如下几个特点：能满足高并发分布式系统环境下ID不重复 基于时间戳，可以保证基本有序递增（有些业务场景对这个又要求） 不依赖第三方的库或者中间件 生成效率极高雪花算法原理雪花算法的原理其实非常简单，我觉得这也是该算法能广为流传的原因之一吧。算法产生的是
转载
2023-07-11 11:07:18
243阅读
创建生成类public class IdWorker {
//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
//机器ID 2进制5位 32位减掉1位 31个
private long workerId;
//机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个
private l
转载
2023-09-02 00:21:13
259阅读
雪花算法（Snowflake）是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。 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。 Snowflake ID组成结构：正数位（占1比特）+ 时间戳（占41比特）+ 机器ID（占5比特）
转载
2023-08-23 08:38:18
183阅读
关于雪花算法介绍 在分布式的情况下，我们有可能会对数据库进行分库等操作，毕竟一个数据库大小是有限制的，一个数据库的存储空间不可能无限大，因此便需要多个数据库，但是这会涉及到一个问题，怎么才能保证我们的主键的id是惟一的，如果是直接自增的话，不同数据库里面可能就会出现相同的id，所以我们便需要全局唯一。关于全局唯一该系统下实现全局唯一：不能出现重复的id在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、h
package com.grid.service;
public class SnowflakeIdWorker {
/**
* 雪花算法解析 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开):
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
代码不是自己写的。 收集而来！第一套package com.utils;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
/**
* @author 子诚
* Description：雪花算法生成唯一ID
* 时间：2
何为SnowFlakeSnowFlake 中文意思为雪花，故称为雪花算法。最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。在2014年开源 scala 语言版本。雪花算法原理就是生成一个的64位比特位的 long 类型的唯一 id。最高1位固定值0，因为生成的 id 是正整数，如果是1就是负数了。接下来41位存储毫秒级时间戳，2^41/(1000606024365)=69，大概
算法概述分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序I
package com.aiyusheng.shopping.util;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.
转载
2023-07-10 22:15:39
412阅读
1：雪花算法（分布式id生成器）时间因子毫秒级别，机器id（long整型的64bit位结构）雪花算法的主要目标是在分布式环境下生成全局唯一的ID，以避免ID冲突问题。以下是雪花算法的优缺点：优点：唯一性： 雪花算法生成的ID在同一时刻、同一数据中心、同一机器上都是唯一的，且具有较高的唯一性。分布式： 算法支持分布式环境，每个节点都能够独立生成ID，无需中心化的ID生成服务。有序性： 生成的ID是趋
给大家分享分布式唯一id——雪花算法以及雪花算法的改进版1.雪花算法介绍2.传统分布式雪花算法java版3.python版本4.Snowflake 的其他变种5.异常情况讨论6.改进版snowflake 1.雪花算法介绍Snowflake 生成的 unique ID 的组成 (由高位到低位):41 bits: Timestamp (毫秒级) 10 bits: 节点 ID (d
实现全局唯一ID一、采用主键自增最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。优点： 1）简单，代码方便，性能可以接受。 2）数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。缺点： 1）不同数据库语法和实现不同，数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。 2）在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。 3）在性能达不到要求的情况下，比较难于扩
转载
2023-08-24 19:09:13
2851阅读
雪花算法-Snowflake Snowflake，雪花算法是由Twitter开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将 64-bit位分割成多个部分，每个部分代表不同的含义。而 Java中64bit的整数是Long类型，所以在 Java 中 SnowFlake 算法生成的 ID 就是 long 来存储的。 在这里插入图片描述第1位占用1bit，其值始终是0，可看做是符号位不使用。 第2位开始
