# 雪花算法与Docker ID作为Worker ID实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能指导你如何实现“雪花算法”并使用Docker ID作为Worker ID。雪花算法是一种生成唯一ID的算法，广泛应用于分布式系统中。本文将详细解释实现这一功能的步骤，并提供代码示例。
## 雪花算法简介
雪花算法（Snowflake Algorithm）是由Twitter开发的一种算法，用于生
雪花算法 是由Twitter公司开源的snowflake（雪花）算法。简单原理：雪花算法会生成一个64位的二进制数据，为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19) ，其基本结构：第一位：为未使用第二部分：41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)第三部分：5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）第四部分：最后12位是毫秒内的计
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2023-05-24 14:17:08
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面试中，只要聊到缓存，基本都会问到缓存雪崩以及缓存穿透怎么解决。其实这两个问题不难，是使用缓存过程中可能会出现的最大的问题。1、缓存雪崩缓存雪崩是指缓存机器故障或宕机，导致全部请求走数据库，引起数据库压力过大甚至宕机。解决方案：缓存雪崩式是解决不了的，只能说降低发生的可能性。应对缓存雪崩，一般分3步走：事前：redis高可用部署，避免全盘崩溃；事中：本地缓存 + 限流降级，避免数据库被打死；事后：
雪花算法（SnowFlake），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，然后用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，
目前高并发项目会在数据库之上引入数据缓存：缓存雪崩，什么是雪崩效应？缓存雪崩可能是因为数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库 CPU 和内存负载过高，甚至宕机。
我的理解的雪崩效应是在分层服务调用的系统中，当一个较为基础的服务 a 因某种原因不可用，导致其调用服务 b ， c 也不可用，而 b 的不可用又导致其调用服务 e ， f 的不可用，
雪花算法源代码(可直接使用)至于为什么要用到雪花算法的id，这里不过多叙述，因为雪花算法对比UUID的好处大家可以去自行查阅 ↓↓↓附上代码package com.topwalk.sip.smc.util;
/**
* Twitter_Snowflake
* SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 00
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2023-07-28 22:25:56
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分布式ID生成之雪花算法分布式唯一ID的方案有很多，本文主要讨论了雪花算法，组成结构大致分为了无效位、时间位、机器位和序列号位。唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种：依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。 UUID随机数 snowflake雪花算法(本文将要讨论)一、数据库和UUID方案的不足之处采用数据库自增序列：读写分
本文主要探讨了snowflake(雪花算法)使用中，如何合理设置workerId的问题 ...
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2021-09-19 13:21:00
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分布式ID生成 - 雪花算法项目中主键ID生成方式比较多，但是哪种方式更能提高的我们的工作效率、项目质量、代码实用性以及健壮性呢，下面作了一下比较，目前雪花算法的优点还是很明显的。优缺点比较UUID（缺点：太长、没法排序、使数据库性能降低） Redis（缺点：必须依赖Redis） Oracle序列号（缺点：用Oracle才能使用） Snowflake雪花算法，优点：生成有顺序的id，提高数据库的性
雪花算法原理以及改造1. 背景Snowflake 雪花算法，由 Twitter 提出并开源，是用于分布式系统中生成唯一 ID 的解决方案。该算法生成的是一个 64 位的 ID，故在 Java 下正好可以通过 8 字节的 long 类型表示。 相较于我们在同一个 JVM 中使用的 UUID，雪花算法是正数，且趋势递增的（非连续自增），有序，非常适合在关系型数据库中作主键（为什么适合作关系型数据库表主
下面有几种常用方案，可以根据具体业务场景来选择。1. UUIDUUID 指在一台机器上生成的数字，它保证在同一时空中的所有机器都是唯一的。UUID 由以下几部分组成：当前日期和时间。时钟序列。全局唯一的IEEE机器识别码(如网卡MAC地址等)。 在Java中，使用UUID 非常方便。UUID uuid = UUID.randomUUID();UUID 具有如下优点：使用方便，很容易实现。性
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2023-08-01 21:39:53
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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趋势（优点只能想到这个），缺点呢，倒是一大堆，比如，依赖中间件，假如中间件挂了，就不能提供服务了；依赖中间件的写入和事务，会影响效率；数据量大了的话，你还得考虑部署集群，考虑走代理。这样的话，感觉问
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2023-08-20 15:31:58
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文章目录uuidsnowflake参考文章 uuiduuid（universally unique identifier，通用唯一标识符），其目的是让分布式系统中的所有元素，都有唯一标识。public class TestApplication {
public static void main(String[] args){
UUID uuid = UUID.rando
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2023-07-19 21:43:18
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一、雪花算法的实现原理 雪花算法是一个全局唯一算法，它主要出现在像分库分表场景中作为业务主键、 或者作为一些像订单号这类的 id 生成器。
所以单纯就全局唯一性质来说，有很多的实现方式，比如 UUID ，
Redis 的原子递增 ，数据库全局表的自增 id ，等等。
但是在实际应
本源码基于3.1.0版本sharding-jdbc<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>3.1.0<
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2023-06-26 15:05:42
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生成一个随机的 ID 有很多种做法，比如说 GUID 和 UUID。但如果想要有序，可以插入数据库中做数字主键，那就有了雪花算法。雪花算法得到的是个比较大的数字，比较大，而 JS 中 Number 类型的最大值 Number.MAX_SAFE_INTEGER：9007199254740991，那这样运算会溢出。所幸的是网上有很多 BigInt 的类库，现在 ES10 标准就包括了它，并且 Chro
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2023-07-07 22:03:32
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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(
雪花算法原理雪花算法生成的最终结果其实就是一个long类型的Java长整型数字，算法所有的内容都是针对这个数字进行运算的，Java基础类型相信都很熟悉，有32位的整型int类型，和64位的长整型long类型。SnowFlake 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I
先看图中雪花算法的结构 第一段1位，固定0， 69年以后可能会用1，也就是说默认在一个系统中只能用最多69年，如果征用第一位可以使用139年。 第二段41位，用时间毫秒数数表示41位大概是69年多，默认表示1971年1月1日到当前时间的毫秒数，有的雪花算法优化支持设定这个起算时间，我们可以把它指定位我们系统立项的时间，这样的好处在于可以使用完整的69年，第一位改成1
简单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位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) 后得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序SnowFlake类的START_STMP属性）。
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2023-07-21 14:38:02
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