IdWorker工具类,自增长Id

本文介绍了Java中的IdWorker工具类,它用于生成连续的自增Long型Id,不同于UUID生成的字符串类型Id。通过简单调用和运行示例,展示了如何有效利用该工具类。

IdWorker工具类及使用

这个idwoker所生成的id是自增长的。
所用到的id是Long类型的,于uuid的String类型所不同;

话不多说,上工具类:

public class IdWorker {
  /**
   * 这个就是代表了机器id
   */
  private long workerId;
  // 这个就是代表了机房id
  private long datacenterId;
  // 这个就是代表了一毫秒内生成的多个id的最新序号
  private long sequence;
  // 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)
  private long twepoch = 1581647829999L;


  // 机器占的位数
  private long workerIdBits = 5L;
  // 机房占的位数
  private long datacenterIdBits = 5L;
  // 表示的序号,就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的id的序号位数
  private long sequenceBits = 12L;

  // 这个是二进制运算,就是5 bit最多只能有31个数字,也就是说机器id最多只能是32以内
  private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

  // 这个是一个意思,就是5 bit最多只能有31个数字,机房id最多只能是32以内
  private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

  // 这个是二进制运算,就是12 bit随机数字随机数 只能在这个数字只能4095以内
  private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

  // 机器id移位
  private long workerIdShift = sequenceBits;
  // 机房id移位=
  private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
  // 时间位移
  private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

  /**
   * 最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒
   */
  private long lastTimestamp = -1L;

  /**
   * @param workerId     机器id
   * @param datacenterId 业务id
   * @param sequence     一毫秒内生成的多个id的最新序号
   */
  public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {

      // sanity check for workerId
      // 要求就是你传递进来的机器id不能超过32,不能小于0
      if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {

          throw new IllegalArgumentException(
                  String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
      }
      // 要求就是你传递进来的机房id不能超过32,不能小于0
      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;
      this.sequence = sequence;
  }

  public long getWorkerId() {
      return workerId;
  }

  public long getDatacenterId() {
      return datacenterId;
  }

  public long getTimestamp() {
      return System.currentTimeMillis();
  }

  // 这个是核心方法,通过调用nextId()方法,让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
  public synchronized long nextId() {

      // 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒
      long timestamp = timeGen();

      if (timestamp < lastTimestamp) {
          System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
          throw new RuntimeException(String.format(
                  "Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
      }

      // 下面是说假设在同一个毫秒内,又发送了一个请求生成一个id
      // 这个时候就得把seqence序号给递增1,最多就是4096
      if (lastTimestamp == timestamp) {

          // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字,无论你传递多少进来,
          // 这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围

          System.out.println("sequence-1:" + sequence);

          sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

          if (sequence == 0) {
              timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
          }
          System.out.println("sequence:" + sequence);

      } else {
          sequence = 0;
      }

      // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒
      lastTimestamp = timestamp;

      // 这儿就是最核心的二进制位运算操作,生成一个64bit的id
      // 先将当前时间戳左移,放到41 bit那儿;将机房id左移放到5 bit那儿;将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit
      // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字,转换成10进制就是个long型
      return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
              | (workerId << workerIdShift) | sequence;
  }

  private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {

      long timestamp = timeGen();

      while (timestamp <= lastTimestamp) {
          timestamp = timeGen();
      }
      return timestamp;
  }

  private long timeGen() {
      return System.currentTimeMillis();
  }

调用:

public static void main(String[] args) {
  IdWorker idWorker = new IdWorker(1,1,1);
      System.out.println("idWorker:"+idWorker.nextId());
}

运行;在这里插入图片描述
成功!

高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总 数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障。 2 以时间为序,或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易。 4 不要太长,最好64bit。使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID。 一 twitter twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制,于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务:Snowflake。 1 41位的时间序列(精确到毫秒,41位的长度可以使用69年) 2 10位的机器标识(10位的长度最多支持部署1024个节点) 3 12位的计数顺序号(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号) 最高位是符号位,始终为0。 优点:高性能,低延迟;独立的应用;按时间有序。 缺点:需要独立的开发和部署。 原理 java 实现代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 public class IdWorker { private final long workerId; private final static long twepoch = 1288834974657L; private long sequence = 0L; private final static long workerIdBits = 4L; public final static long maxWorkerId = -1L ^ -1L << workerIdBits; private final static long sequenceBits = 10L; private final static long workerIdShift = sequenceBits; private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits; public final static long sequenceMask = -1L ^ -1L < this.maxWorkerId || workerId < 0) { throw new IllegalArgumentException(String.format( "worker Id can't be greater than %d or less than 0", this.maxWorkerId)); } this.workerId = workerId; } public synchronized long nextId() { long timestamp = this.timeGen(); if (this.lastTimestamp == timestamp) { this.sequence = (this.sequence + 1) & this.sequenceMask; if (this.sequence == 0) { System.out.println("###########" + sequenceMask); timestamp = this.tilNextMillis(this.lastTimestamp); } } else { this.sequence = 0; } if (timestamp < this.lastTimestamp) { try { throw new Exception( String.format( "Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", this.lastTimestamp - timestamp)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } this.lastTimestamp = timestamp; long nextId = ((timestamp - twepoch << timestampLeftShift)) | (this.workerId << this.workerIdShift) | (this.sequence); System.out.println("timestamp:" + timestamp + ",timestampLeftShift:" + timestampLeftShift + ",nextId:" + nextId + ",workerId:" + workerId + ",sequence:" + sequence); return nextId; } private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) { long timestamp = this.timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = this.timeGen(); } return timestamp; } private long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } public static void main(String[] args){ IdWorker worker2 = new IdWorker(2); System.out.println(worker2.nextId()); } }
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