本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake)，分享给大家，具体如下：

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)。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69

10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。

12位的计数序列号，序列号即一系列的自增id，可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。

加起来刚好64位，为一个Long型。这个算法很简洁，但依旧是一个很好的ID生成策略。其中，10位器标识符一般是5位IDC+5位machine编号，唯一确定一台机器。

算法实现

public class SnowFlake {

// 起始的时间戳

private final static long START_STMP = 1577808000000L; //2020-01-01

// 每一部分占用的位数，就三个

private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数

private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数

private final static long DATACENTER_BIT = 5; //数据中心占用的位数

// 每一部分最大值

private final static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);

private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);

private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);

// 每一部分向左的位移

private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;

private final static long DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;

private final static long TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;

private long datacenterId; //数据中心

private long machineId; //机器标识

private long sequence = 0L; //序列号

private long lastStmp = -1L; //上一次时间戳

public SnowFlake(long datacenterId, long machineId) {

if (datacenterId > MAX_DATACENTER_NUM || datacenterId < 0) {

throw new IllegalArgumentException("datacenterId can't be greater than MAX_DATACENTER_NUM or less than 0");

}

if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {

throw new IllegalArgumentException("machineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0");

}

this.datacenterId = datacenterId;

this.machineId = machineId;

}

//产生下一个ID

public synchronized long nextId() {

long currStmp = timeGen();

if (currStmp < lastStmp) {

throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");

}

if (currStmp == lastStmp) {

//if条件里表示当前调用和上一次调用落在了相同毫秒内，只能通过第三部分，序列号自增来判断为唯一，所以+1.

sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;

//同一毫秒的序列数已经达到最大，只能等待下一个毫秒

if (sequence == 0L) {

currStmp = getNextMill();

}

} else {

//不同毫秒内，序列号置为0

//执行到这个分支的前提是currTimestamp > lastTimestamp，说明本次调用跟上次调用对比，已经不再同一个毫秒内了，这个时候序号可以重新回置0了。

sequence = 0L;

}

lastStmp = currStmp;

//就是用相对毫秒数、机器ID和自增序号拼接

return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT //时间戳部分

| datacenterId << DATACENTER_LEFT //数据中心部分

| machineId << MACHINE_LEFT //机器标识部分

| sequence; //序列号部分

}

private long getNextMill() {

long mill = timeGen();

while (mill <= lastStmp) {

mill = timeGen();

}

return mill;

}

private long timeGen() {

return System.currentTimeMillis();

}

}

当增加一秒生成ID的时候就是增加10位的机器标识+12位序列+约2的10次方(1000毫秒)，最终就是增加一个2的32次方4 294 967 296就是42亿左右

但是这里有一个坑，雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度，这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致，如雪花算法得到的是36594866121080832，但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830， 这会导致对数据的所有操作都失效。

解决办法：后端的语言获取到雪花算法的id后将其转换为String类型，这样js也会当做字符串来处理，就不会丢失精度了。

配置方法

@Configuration

public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {

@Autowired

public void configureMessageConverters(List> converters) {

converters.add(toStringConverter());

}

/**

* BigDecimal Long 转化为String

*

* @return

*/

@Bean

public MappingJackson2HttpMessageConverter toStringConverter() {

MappingJackson2HttpMessageConverter converter = new MappingJackson2HttpMessageConverter();

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

SimpleModule simpleModule = new SimpleModule();

simpleModule.addSerializer(BigDecimal.class, BigDecimalToStringSerializer.instance);

simpleModule.addSerializer(Long.class, ToStringSerializer.instance);

simpleModule.addSerializer(Long.TYPE, ToStringSerializer.instance);

simpleModule.addSerializer(long.class, ToStringSerializer.instance);

mapper.registerModule(simpleModule);

// Include.Include.ALWAYS 默认

// Include.NON_DEFAULT 属性为默认值不序列化

// Include.NON_EMPTY 属性为 空("") 或者为 NULL 都不序列化，则返回的json是没有这个字段的。这样对移动端会更省流量

// Include.NON_NULL 属性为NULL 不序列化

mapper.setSerializationInclusion(JsonInclude.Include.NON_NULL);

mapper.configure(DeserializationFeature.FAIL_ON_UNKNOWN_PROPERTIES, false);

mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_UNQUOTED_CONTROL_CHARS, true);// 允许出现特殊字符和转义符

mapper.configure(JsonParser.Feature.ALLOW_SINGLE_QUOTES, true); // 允许出现单引号

converter.setObjectMapper(mapper);

return converter;

}

@JacksonStdImpl

static class BigDecimalToStringSerializer extends ToStringSerializer {

public final static BigDecimalToStringSerializer instance = new BigDecimalToStringSerializer();

public BigDecimalToStringSerializer() {

super(Object.class);

}

public BigDecimalToStringSerializer(Class> handledType) {

super(handledType);

}

@Override

public boolean isEmpty(SerializerProvider prov, Object value) {

if (value == null) {

return true;

}

String str = ((BigDecimal) value).stripTrailingZeros().toPlainString();

return str.isEmpty();

}

@Override

public void serialize(Object value, JsonGenerator gen, SerializerProvider provider)

throws IOException {

gen.writeString(((BigDecimal) value).stripTrailingZeros().toPlainString());

}

@Override

public JsonNode getSchema(SerializerProvider provider, Type typeHint) throws JsonMappingException {

return createSchemaNode("string", true);

}

@Override

public void serializeWithType(Object value, JsonGenerator gen,

SerializerProvider provider, TypeSerializer typeSer)

throws IOException {

// no type info, just regular serialization

serialize(value, gen, provider);

}

}

}

到此这篇关于Java实现雪花算法(snowflake)的文章就介绍到这了,更多相关Java 雪花算法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

时间： 2020-08-25