Java에서 손으로 쓴 분산 눈송이 SnowFlake를 통해 ID를 생성하는 방법

SnowFlake 알고리즘

SnowFlake 알고리즘으로 생성된 id의 결과는 64비트 정수입니다. 그 구조는 다음과 같습니다.

은 4개의 섹션으로 나뉩니다.

첫 번째 섹션: 1비트는 사용되지 않으며 항상 고정됩니다. 0 .

(바이너리의 가장 높은 비트가 부호 비트이므로 1은 음수, 0은 양수를 나타냅니다. 생성된 ID는 일반적으로 양의 정수이므로 가장 높은 비트는 0으로 고정됩니다.)

두 번째 단락: 41 비트는 밀리초 시간입니다(41비트 길이는 69년 동안 사용할 수 있음)

세 번째 단락: 10비트는 작업자 ID입니다(10비트 길이는 최대 1024개 노드 배포를 지원합니다)

(여기서 10비트는 두 부분으로 나뉘는데, 첫 번째 부분은 5비트로 표시됩니다. 데이터 센터 ID(0-31)의 두 번째 5자리 부분은 컴퓨터 ID(0-31)를 나타냅니다.)

네 번째 문단: 12비트 수 밀리초 이내(12비트 계산 시퀀스 번호는 밀리초당 4096개의 ID 일련 번호를 생성하는 각 노드를 지원합니다)

코드 구현:

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());
    }

}

코드에서 ID를 얻는 방법은 비트 연산을 사용하여 구현됩니다

1 12

0|0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00|00000| 0 0000|0000 00000000 //41자리 시간

0|0000000 000000 00 00000000 00000000 00000000 00|10001|0 0000|0000 00000000 //5자리 데이터 센터 ID

0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00| 00000|1 1001|0000 00000000 //5비트 머신 ID

또는 0|0000000 00000000 00000000 00000000 00000000 00|00000|0 0000|0000 00000000 //12자리 시퀀스

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

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

SnowFlake 장점:

생성된 모든 ID는 시간 추세에 따라 증가합니다. s는 전체 분산 시스템에서 생성됩니다(왜냐하면 datacenterId 및 작업자 ID 구분) SnowFlake 단점:

SnowFlake는 타임스탬프에 크게 의존하므로 시간이 변경되면 SnowFlake 알고리즘에 오류가 발생합니다.

위 내용은 Java에서 손으로 쓴 분산 눈송이 SnowFlake를 통해 ID를 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!