Javaで手書き配布スノーフレークを利用してIDを生成する方法 SnowFlake

SnowFlake アルゴリズム

SnowFlake アルゴリズムが ID を生成した結果は 64 ビットの整数であり、その構造は次のとおりです:

それは分割されます4 つのセクションに分かれています:

最初の段落: ビット 1 は使用されず、常に 0 に固定されます。

(バイナリの最上位ビットは符号ビットであるため、1 は負の数を表し、0 は正の数を表します。生成される ID は通常正の整数であるため、最上位ビットは 0 に固定されます)

2 番目のセグメント: 41 ビットはミリ秒時間 (41 ビットの長さは 69 年間使用できます)

3 番目のセグメント: 10 ビットは workerId (10 ビットの長さは、最大 1024 ノード)

(ここでの 10 桁は 2 つの部分に分かれています。最初の部分の 5 桁はデータセンター ID (0 ～ 31) を表し、2 番目の部分の 5 桁はマシンを表します。 ID (0-31))

4 番目の段落: 12 桁のミリ秒以内のカウント (12 ビットのカウント シーケンス番号は、ミリ秒ごとに 4096 ID シリアル番号を生成する各ノードをサポートします)

コード実装:

import java.util.HashSet;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class SnowFlake {

    //时间 41位
    private static long lastTime = System.currentTimeMillis();

    //数据中心ID 5位(默认0-31)
    private long datacenterId = 0;
    private long datacenterIdShift = 5;

    //机房机器ID 5位(默认0-31)
    private long workerId = 0;
    private long workerIdShift = 5;

    //随机数 12位(默认0~4095)
    private AtomicLong random = new AtomicLong();
    private long randomShift = 12;
    //随机数的最大值
    private long maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);

    public SnowFlake() {
    }

    public SnowFlake(long workerIdShift, long datacenterIdShift){
        if (workerIdShift < 0 ||
                datacenterIdShift < 0 ||
                workerIdShift + datacenterIdShift > 22) {
            throw new IllegalArgumentException("参数不匹配");
        }
        this.workerIdShift = workerIdShift;
        this.datacenterIdShift = datacenterIdShift;
        this.randomShift = 22 - datacenterIdShift - workerIdShift;
        this.maxRandom = (long) Math.pow(2, randomShift);
    }

    //获取雪花的ID
    private long getId() {
        return lastTime << (workerIdShift + datacenterIdShift + randomShift) |
                workerId << (datacenterIdShift + randomShift) |
                datacenterId << randomShift |
                random.get();
    }

    //生成一个新的ID
    public synchronized long nextId() {
        long now = System.currentTimeMillis();

        //如果当前时间和上一次时间不在同一毫秒内，直接返回
        if (now > lastTime) {
            lastTime = now;
            random.set(0);
            return getId();
        }

	//将最后的随机数，进行+1操作
        if (random.incrementAndGet() < maxRandom) {
            return getId();
        }

        //自选等待下一毫秒
        while (now <= lastTime) {
            now = System.currentTimeMillis();
        }

        lastTime = now;
        random.set(0);
        return getId();

    }

    //测试
    public static void main(String[] args) {
        SnowFlake snowFlake = new SnowFlake();
        HashSet<Long> set = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            set.add(snowFlake.nextId());
        }
        System.out.println(set.size());
    }

}

コード内の ID を取得するメソッドはビット操作を使用して実装されています

1 | 41 1011 1110 10001001 01011100 00|00000|0 0000 |0000 00000000 / /41 桁の時刻

0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5 桁のデータセンター ID

0|0000000 0000 0000 00000000 00000000 00000000 00|00000|1 1001|0000 00000000 //5 桁のマシン ID

または 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|000 0 00000000 //12桁のシーケンス

------------------------------------------------ -------------------------------------------------- --

0 |0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|10001|1 1001|0000 00000000 //結果: 910499571847892992

SnowFlake の利点:

生成されたすべての ID時間傾向に従って分散され、分散全体が増加します。 システム内で重複 ID が生成されません (区別するための datacenterId と workerId があるため) SnowFlake の欠点:

SnowFlake はタイムスタンプに強く依存しているため、時間の変化はSnowFlake のアルゴリズムでエラーが発生します。

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