我：在设计的初始阶段可以设计一个有初始值字段，并有步长字段的表，当每次要申请批量ID的时候，就可以去该表中申请，每次申请后「初始值=上一次的初始值+步长」。
我：这样就能保持初始值是每一个申请的ID的最大值，避免了ID的重复，并且每次都会有ID使用，一次就会生成一批的id来使用，这样访问数据库的次数大大减少。
我：但是这一种方案依旧有自己的缺点，依然不能抗真正意义上的高并发。
UUID生成
我：第四种方式是使用「UUID生成」的方式生成分布式ID，UUID的核心思想是使用「机器的网卡、当地时间、一个随机数」来生成UUID。
我：使用UUID的方式只需要调用UUID.randomUUID().toString()就可以生成，这种方式方便简单，本地生成，不会消耗网络。
我：当时简单的东西，出现的问题就会越多，不利于存储，16字节128位，通常是以36位长度的字符串表示，很多的场景都不适合。
我：并且UUID生成的无序的字符串，查询效率低下，没有实际的业务含义，不具备自增特性，所以都不会使用UUID作为分布式ID来使用。
面试官：恩额，那你知道生成UUID的方式有几种吗？不知道没关系，这个只是作为一个扩展。
我：这个我只知道可以通过「当前的时间戳及机器mac地址」来生成，可以确保生成的UUID全球唯一，其它的没有了解过。
面试官：嗯嗯，没关系的。
Redis的方式
我：为了解决上面纯关系型数据库生成分布式ID无法抗高并发的问题，可以使用Redis的方式来生成分布式ID。
我：Redis本身有incr和increby 这样自增的命令，保证原子性，生成的ID也是有序的。
我：Redis基于内存操作，性能高效，不依赖于数据库，数据天然有序，利于分页和排序。
我：但是这个方案也会有自己的缺点，因为增加了中间件，需要自己编码实现工作量增大，增加复杂度。
我：使用Redis的方式还要考虑持久化，Redis的持久化有两种「RDB和AOF」，「RDB是以快照的形式进行持久化，会丢失上一次快照至此时间的数据」。
我：「AOF可以设置一秒持久化一次，丢失的数据是秒内的」，也会存在可能上一次自增后的秒内的ID没有持久化的问题。
我：但是这种方法相对于上面的关系型数据库生成分布式ID的方法而言，已经优越了许多。
我：若是数据量比较大的话，重启Redis的时间也会比较长，可以采用Redis的集群方式。
面试官：你能手写一下Redis的生成分布式ID的工具类代码吗？
我奔溃了，我最怕手写了，因为工具类这种东西，基本就是项目开始的时候写一次，后面对后市重复使用，记不住，还要手写，这也太难为我怕虎了吧。
我：手写应该不行，因为有些API记不住，工具类基本就是项目开始的时候写一些，后续都没有去看过了，没有专门去记它。
我：我可以使用您的电脑吗？使用电脑应该可以敲出这些工具类。
面试官：可以的，这边电脑给你，你在这个测试项目下吧。
我：好的，谢谢。
时间流逝中…
大概敲了几分钟，废了九牛二虎之力，终于敲出来了，有好多API记不住，只能慢慢的找了，写了主要两种方式来生成分布式ID。
第一种是使用RedisAtomicLong 原子类使用CAS操作来生成ID。
@Service
public class RedisSequenceFactory {
@Autowired
RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public void setSeq(String key, int value, Date expireTime) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
counter.set(value);
counter.expireAt(expireTime);
}
public void setSeq(String key, int value, long timeout, TimeUnit unit) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
counter.set(value);
counter.expire(timeout, unit);
}
public long generate(String key) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
return counter.incrementAndGet();
}
public long incr(String key, Date expireTime) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
counter.expireAt(expireTime);
return counter.incrementAndGet();
}
public long incr(String key, int increment) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
return counter.addAndGet(increment);
}
public long incr(String key, int increment, Date expireTime) {
RedisAtomicLong counter = new RedisAtomicLong(key, redisTemplate.getConnectionFactory());
counter.expireAt(expireTime);
return counter.addAndGet(increment);
}
}
第二种是使用redisTemplate.opsForHash()和结合UUID的方式来生成生成ID。
public Long getSeq(String key,String hashKey,Long delta) throws BusinessException{
try {
if (null == delta) {
delta=1L;
}
return redisTemplate.opsForHash().increment(key, hashKey, delta);
} catch (Exception e) { // 若是redis宕机就采用uuid的方式
int first = new Random(10).nextInt(8) + 1;
int randNo=UUID.randomUUID().toString().hashCode();
if (randNo < 0) {
randNo=-randNo;
}
return Long.valueOf(first + String.format(“d”, randNo));
}
}
我把电脑移回给面试官，他很快的扫了一下我的代码，说了一句。
面试官：小伙子，不写注释哦，这个习惯不好哦。
我：哦哦，谢谢提醒，不好意思，下次我会注意的。
雪花算法
我：第六种方式是「雪花算法」，也是现在市面上比较流行的生成分布式ID的方法。
说着说着，我知道画图又是必不可少的了，于是在桌子上有画了起来，面试官好奇的看看我，知道了我在干啥，又耐心的等了等。
我：他是采用64bit作为ID生成类型，并且将64bit划分为，如下图的几段。
我顺手把我画的图递给他看了看，接着对着这个图进行解释。
我：第一位作为标识位，因为Java中long类型的时代符号的，因为ID位正数，所以第一位位0。
我：接着的41bit是时间戳，毫秒级位单位，注意这里的时间戳并不是指当前时间的时间戳，而是值之间差（「当前时间-开始时间」）。
我：这里的开始时间一般是指ID生成器的开始时间，是由我们程序自己指定的。
我：接着后面的10bit：包括5位的「数据中心标识ID（datacenterId）和5位的机器标识ID（workerId）」，可以最多标识1024个节点（1<<10=1024）。
我：最的12位是序列号，12位的计数顺序支持每个节点每毫秒差生4096序列号（1<<12=4096）。
我：雪花算法使用数据中心ID和机器ID作为标识，不会产生ID的重复，并且是在本地生成，不会消耗网络，效率高，有数据显示，每秒能生成26万个ID。
我：但是雪花算法也是又自己的缺点，因为雪花算法的计算依赖于时间，若是系统时间回拨，就会产生重复ID的情况。
面试官：那对于时间回拨产生重复ID的情况，你有什么比较好的解决方案吗？
我：在雪花算法的实现中，若是其前置的时间等于当前的时间，就抛出异常，也可以关闭掉时间回拨。
我：对于回拨时间比较短的，可以等待回拨时间过后再生成ID。
面试官：你可以帮我敲一个雪花算法吗？我这键盘给你。
我：……
我：好的。
时间流逝中…
过了几分钟时间，也总算是把雪花算法给敲出来了，真正要老命，面个试怎么就那么难呢？
/**
* 雪花算法
* @author：黎杜
*/
public class SnowflakeIdWorker {
/** 开始时间截 */
private final long twepoch = 1530051700000L;
/** 机器id的位数 */
private final long workerIdBits = 5L;
/** 数据标识id的位数 */
private final long datacenterIdBits = 5L;
/** 最大的机器id，结果是31 */
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
/** 最大的数据标识id，结果是31 */
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
/** 序列的位数 */
private final long sequenceBits = 12L;
/** 机器ID向左移12位 */
private final long workerIdShift = sequenceBits;
/** 数据标识id向左移17位 */
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
/** 时间截向左移22位*/
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
/** 生成序列的掩码 */
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/** 工作机器ID(0~31) */
private long workerId;
/** 数据中心ID(0~31) */
private long datacenterId;
/** 毫秒内序列(0~4095) */
private long sequence = 0L;
/** 上次生成ID的时间截 */
private long lastTimestamp = -1L;
/**
* 构造函数
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/
public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(“worker Id can’t be greater than %d or less than 0”, maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(“datacenter Id can’t be greater than %d or less than 0”, maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
* @return SnowflakeId
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = getCurrentTime();
//如果当前时间小于上一次生成的时间戳，说明系统时钟回退过就抛出异常
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new BusinessionException(“回拨的时间为：”+lastTimestamp - timestamp);
}
//如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
//毫秒内序列溢出
if (sequence == 0) {
最后
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数初中级Android工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。
因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Android开发知识点！不论你是刚入门Android开发的新手，还是希望在技术上不断提升的资深开发者，这些资料都将为你打开新的学习之门！
如果你觉得这些内容对你有帮助，需要这份全套学习资料的朋友可以戳我获取！！
由于文件比较大，这里只是将部分目录截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且会持续更新！
提升技能，往往是自己摸索成长，自己不成体系的自学效果低效漫长且无助。**
因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
[外链图片转存中…(img-gwOO8j0t-1715848199613)]
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