我們的業務需求中通常有需要一些唯一的id，來記錄我們某個資料的標識:
看圖理解
詳細的看**注釋
public class snowflakeidworker
if (datacenterid > maxdatacenterid || datacenterid < 0)
this.workerid = workerid;
this.datacenterid = datacenterid;
}// ******************************methods****************************************==
/*** 獲得下乙個id (該方法是執行緒安全的)
* @return snowflakeid
*/public synchronized long nextid()
// 如果是同一時間生成的，則進行毫秒內序列
// sequencemask 為啥是4095 2^12 = 4096
if (lasttimestamp == timestamp)
}// 時間戳改變，毫秒內序列重置
else
// 上次生成id的時間截
lasttimestamp = timestamp;
// 移位並通過或運算拼到一起組成64位的id
// 為啥時間戳減法向左移動22 位 因為 5位datacenterid
// 為啥 datcenterid向左移動17位 因為 前面有5位workid 還有12位序列號 就是17位
//為啥 workerid向左移動12位 因為 前面有12位序列號 就是12位
system.out.println(((timestamp - twepoch) << timestampleftshift) //
| (datacenterid << datacenteridshift) //
| (workerid << workeridshift) //
| sequence);
return ((timestamp - twepoch) << timestampleftshift) //
| (datacenterid << datacenteridshift) //
| (workerid << workeridshift) //
| sequence;
}/**
* 阻塞到下乙個毫秒，直到獲得新的時間戳
* @param lasttimestamp 上次生成id的時間截
* @return 當前時間戳
*/protected long tilnextmillis(long lasttimestamp)
return timestamp;
}/**
* 返回以毫秒為單位的當前時間
* @return 當前時間(毫秒)
*/protected long timegen()
// ******************************test*********************************************
/** 測試 */
public static void main(string args)
system.out.println((system.nanotime() - starttime) / 1000000 + "ms");}}
普通的演算法會直接丟擲異常,這裡我們可以對其進行優化,一般分為兩個情況:
直接拒絕，丟擲異常，打日誌，通知rd時鐘回滾。
利用擴充套件位，上面我們討論過不同業務場景位數可能用不到那麼多，那麼我們可以把擴充套件位數利用起來了，比如當這個時間回撥比較長的時候，我們可以不需要等待，直接在擴充套件位加1。2位的擴充套件位允許我們有3次大的時鐘回撥，一般來說就夠了，如果其超過三次我們還是選擇丟擲異常，打日誌。
分布式ID生成器（雪花演算法）
目前微服務架構盛行，在分布式系統中的操作中都會有一些全域性性id的需求,所以我們不能使用資料庫本身的自增功能來產生主鍵值，只能由程式來生成唯一的主鍵值。我們採用的是開源的twitter 非官方中文慣稱 推特.是國外的乙個 是乙個社交網路及微部落格服務 的snowflake 雪花 演算法。各個段解析 ...
分布式id生成器，雪花演算法IdWorker
名稱 idworker.j a 描述 分布式自增長id twitter的 snowflake j a實現方案 核心 為其idworker這個類實現，其原理結構如下，我分別用乙個0表示一位，用 分割開部分的作用 1 0 0000000000 0000000000 0000000000 00000000...
id生成器演算法設計
摘要 原理說明 1.每個資料庫儲存初始值 2.業務獲取值後修改資料庫的初始值 現初始值 源初始值 資料庫個數 步長 原子操作 3.業務拿到初始值後，獲取的資料集合是 開始值 開始值 步長 設定步長 in 原理說明 1.每個資料庫儲存初始值 2.業務獲取值後修改資料庫的初始值 現初始值 源初始值 資料...