题目:Java实现雪花算法的示例代码
1. 什么是雪花算法?
雪花算法(Snowflake)是Twitter公司开发的一种唯一ID生成算法,它可以生成一个长度为64bit的唯一ID,被广泛应用于分布式系统中,这样可以避免ID冲突的情况。
雪花算法的生成,主要依靠了数据中心ID(5位)、机器ID(5位)、时间戳(41位)以及自增的序列(12位)。
2. 雪花算法的实现
在Java中,我们通常是通过long类型来表示一个唯一ID的,因为long类型有64位,正好可以存储一个雪花算法生成的唯一ID。下面是Java实现雪花算法的示例代码:
public class SnowflakeIdWorker {
// 数据中心ID的长度
private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;
// 机器ID的长度
private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;
// 序列号的长度
private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;
// 最大支持的数据中心ID,结果是31(2的5次方减1)
private static final long MAX_DATA_CENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);
// 最大支持的机器ID,结果是31(2的5次方减1)
private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
// 最大支持的序列号,结果是4095(2的12次方减1)
private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
// 机器ID和数据中心ID的偏移量,结果是5(序列号长度+机器ID长度)
private static final long WORKER_ID_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
private static final long DATA_CENTER_ID_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;
private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;
// 数据中心ID,默认是0
private long dataCenterId = 0L;
// 机器ID,默认是0
private long workerId = 0L;
// 序列号,初始值为0
private long sequence = 0L;
// 上一次生成ID的时间戳
private long lastTimestamp = -1L;
/**
* 构造函数
* @param dataCenterId 数据中心ID
* @param workerId 机器ID
*/
public SnowflakeIdWorker(long dataCenterId, long workerId) {
if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_ID || dataCenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("Data center ID can't be greater than " + MAX_DATA_CENTER_ID + " or less than 0");
}
if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("Worker ID can't be greater than " + MAX_WORKER_ID + " or less than 0");
}
this.dataCenterId = dataCenterId;
this.workerId = workerId;
}
/**
* 生成雪花ID
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = System.currentTimeMillis();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards, Refusing to generate id");
}
if (timestamp == lastTimestamp) {
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
if (sequence == 0L) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - 1288834974657L) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_LEFT_SHIFT) | (workerId << WORKER_ID_LEFT_SHIFT) | sequence;
}
/**
* 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
* @param lastTimestamp 上一次生成ID的时间戳
* @return 当前时间戳
*/
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = System.currentTimeMillis();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = System.currentTimeMillis();
}
return timestamp;
}
}
在上面的示例代码中,我们通过一个叫做SnowflakeIdWorker的类来实现了雪花算法。在这个类中,重点是实现nextId()方法:
- 获取当前时间戳;
- 判断时间戳是否小于上一次生成ID的时间戳,如果小于则抛出异常;
- 如果时间戳与上一次生成ID的时间戳相等,则自增序列号;
- 如果序列号达到最大值,在下一个时间戳生成;
- 将唯一ID的各部分组合起来。
其中,我们使用synchronized修饰了nextId()方法,保证了线程安全性。
3. 示例说明
示例一:生成10个唯一ID
// 创建两个雪花ID生成器
SnowflakeIdWorker worker1 = new SnowflakeIdWorker(1, 1);
SnowflakeIdWorker worker2 = new SnowflakeIdWorker(1, 2);
// 生成10个唯一ID
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println("Worker1: " + worker1.nextId());
System.out.println("Worker2: " + worker2.nextId());
}
在这个示例中,我们创建了两个雪花ID生成器,分别设置了不同的数据中心ID和机器ID。然后,我们循环生成10个唯一ID,并分别输出它们对应的生成器信息,从而验证它们是唯一的。
示例二:生成一个唯一ID的时间测试
// 创建雪花ID生成器
SnowflakeIdWorker worker = new SnowflakeIdWorker(1, 1);
// 输出当前时间戳
System.out.println("Current TimeStamp: " + System.currentTimeMillis());
// 生成一个唯一ID
long id = worker.nextId();
System.out.println("Unique ID: " + id);
// 输出生成唯一ID后的时间戳
System.out.println("TimeStamp After Generate Unique ID: " + (id >> 22) + 1288834974657L);
这个示例中,我们创建一个雪花ID生成器,并输出当前时间戳的值,然后生成一个唯一ID,并输出唯一ID的值和生成唯一ID后的时间戳的值。通过这种方式,我们可以很容易地验证唯一ID的生成时间。
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