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场景一、随着我们商城规模越来越大,mysql的单表的容量不宜超过500W,数据量过大之后,我们要进行拆库拆表,但拆分表了之后,他们从逻辑上讲他们是同一张表,所以他们的id是不能一样的, 于是乎我们需要保证id的唯一性。
因此我们要生成全局唯一ID,这个ID得有以下特性。
ID的组成部分:符号位:1bit,永远为0
时间戳:31bit,以秒为单位,可以使用69年
序列号:32bit,秒内的计数器,支持每秒产生2^32个不同I
- @Component
- public class RedisIdWorker {
- /**
- * 开始时间戳
- */
- private static final long BEGIN_TIMESTAMP = 1640995200L;
- /**
- * 序列号的位数
- */
- private static final int COUNT_BITS = 32;
-
- private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
-
- public RedisIdWorker(StringRedisTemplate stringRedisTemplate) {
- this.stringRedisTemplate = stringRedisTemplate;
- }
-
- public long nextId(String keyPrefix) {
- // 1.生成时间戳
- LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
- long nowSecond = now.toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
- long timestamp = nowSecond - BEGIN_TIMESTAMP;
-
- // 2.生成序列号
- // 2.1.获取当前日期,精确到天
- String date = now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy:MM:dd"));
- // 2.2.自增长
- long count = stringRedisTemplate.opsForValue().increment("icr:" + keyPrefix + ":" + date);
-
- // 3.拼接并返回
- return timestamp << COUNT_BITS | count;
- }
- }
SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,
1位
,不用。二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是041位
,用来记录时间戳(毫秒)。
10位
,用来记录工作机器id。
5位datacenterId
和5位workerId
5位(bit)
可以表示的最大正整数是2^{5}-1 = 31,即可以用0、1、2、3、....31这32个数字,来表示不同的datecenterId或workerId12位
,序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id。
12位(bit)
可以表示的最大正整数是2^{12}-1 = 4095,即可以用0、1、2、3、....4095这4096个数字,来表示同一机器同一时间截(毫秒)内产生的4095个ID序号由于在Java中64bit的整数是long类型,所以在Java中SnowFlake算法生成的id就是long来存储的。
SnowFlake可以保证:
- public class SnowFlake {
-
- /**
- * 起始时间戳,从2021-12-01开始生成
- */
- private final static long START_STAMP = 1638288000000L;
-
- /**
- * 序列号占用的位数 12
- */
- private final static long SEQUENCE_BIT = 12;
-
- /**
- * 机器标识占用的位数
- */
- private final static long MACHINE_BIT = 10;
-
- /**
- * 机器数量最大值
- */
- private final static long MAX_MACHINE_NUM = ~(-1L << MACHINE_BIT);
-
- /**
- * 序列号最大值
- */
- private final static long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BIT);
-
- /**
- * 每一部分向左的位移
- */
- private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
- private final static long TIMESTAMP_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
-
- /**
- * 机器标识
- */
- private long machineId;
- /**
- * 序列号
- */
- private long sequence = 0L;
- /**
- * 上一次时间戳
- */
- private long lastStamp = -1L;
-
- /**
- * 构造方法
- * @param machineId 机器ID
- */
- public SnowFlake(long machineId) {
- if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
- throw new RuntimeException("机器超过最大数量");
- }
- this.machineId = machineId;
- }
-
- /**
- * 产生下一个ID
- */
- public synchronized long nextId() {
- long currStamp = getNewStamp();
- if (currStamp < lastStamp) {
- throw new RuntimeException("时钟后移,拒绝生成ID!");
- }
-
- if (currStamp == lastStamp) {
- // 相同毫秒内,序列号自增
- sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
- // 同一毫秒的序列数已经达到最大
- if (sequence == 0L) {
- currStamp = getNextMill();
- }
- } else {
- // 不同毫秒内,序列号置为0
- sequence = 0L;
- }
-
- lastStamp = currStamp;
-
- return (currStamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_LEFT // 时间戳部分
- | machineId << MACHINE_LEFT // 机器标识部分
- | sequence; // 序列号部分
- }
-
- private long getNextMill() {
- long mill = getNewStamp();
- while (mill <= lastStamp) {
- mill = getNewStamp();
- }
- return mill;
- }
-
- private long getNewStamp() {
- return System.currentTimeMillis();
- }
-
- public static void main(String[] args) {
- // 订单ID生成测试,机器ID指定第0台
- SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(0);
- System.out.println(snowFlake.nextId());
- }
- }
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