获得32位UUID字符串和指定数目的UUID

本文介绍了一个实用的UUID生成工具类,能够批量生成指定数量的UUID,适用于多种应用场景,如唯一标识符的创建。该工具类提供了高效的方法来生成不带连字符的UUID字符串。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在common包中创建类文件UUIDUtils.java

package sinosoft.bjredcross.common;


import java.util.UUID;

public class UUIDUtils {
    /**
     * 获得指定数目的UUID 
     * @param number int 需要获得的UUID数量 
     * @return String[] UUID数组 
     */
    public static String[] getUUID(int number){
        if(number < 1){
            return null;
        }
        String[] retArray = new String[number];
        for(int i=0;i<number;i++){
            retArray[i] = getUUID();
        }
        return retArray;
    }

    /**
     * 获得一个UUID 
     * @return String UUID 
     */
    public static String getUUID(){
        String uuid = UUID.randomUUID().toString();
        //去掉“-”符号 
        return uuid.replaceAll("-", "");
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/alexliuzw/p/10451146.html

### 主键类型的比较 #### 自增ID (Auto Increment) 自增ID是一种简单而高效的主键生成方式,在单实例或多节点集群环境中表现出色。经过大规模数据量测试表明,对于500万条记录1000万条记录的数据集而言,相比UUID方案,采用`INT AUTO_INCREMENT`的方式不仅查询性能更佳,而且由于其紧凑的数据结构特性,能够显著减少磁盘空间占用成本约50%[^1]。 创建带有自动增量字段的表格非常直观: ```sql CREATE TABLE t4 ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, num INT ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 优点: - **高效索引**:数值型连续增长使得B树索引构建更加优化。 - **存储经济**:整数类型所需字节数较少,降低了I/O开销。 - **易于实现分页**:顺序排列便于快速定特定范围内的记录。 缺点: - **分布式环境局限性**:当扩展到多个数据库服务器时可能出现重复值冲突问题;需要额外机制来协调不同节点间的唯一性约束。 适用场景: 适用于大多数中小型应用系统的单一数据库部署模式下作为默认选项。 --- #### UUID (Universally Unique Identifier) UUID由硬件地址、时间戳其他随机因素组合而成,几乎可以保证全球范围内不发生碰撞。然而,这种优势也带来了相应的代价——较长字符串形式增加了存储需求并影响检索效率。 特点如下所示: 优点: - **高可用性可移植性**:即使在网络分区情况下也能独立工作而不必担心主键冲突。 - **无序分布**:有助于缓解热点更新带来的锁竞争压力。 缺点: - **较差的空间利用率**:相较于整形编号消耗更多内存资源。 - **较慢访问速度**:非连续特征不利于某些操作(如范围扫描)执行效能。 适用场景: 适合于跨数据中心同步复制的应用程序架构设计中充当实体标识符角色。 --- #### 雪花算法(Snowflake Algorithm) Snowflake是由Twitter开发的一种用于生成短小精悍且有序的时间序列ID的方法。它巧妙地利用了机器编码图与毫秒级纪元相结合的技术手段实现了高性能并发处理能力的同时保持良好的排序属性。 具体格式通常定义为64比特长度二进制串,其中最高一固定为零表示正数符号,接着有41用来表达当前时间相对于起始时刻所经历过的微秒数目,再往后分配给工作者进程号的部分占据大约十左右,最后剩下十二则留给内部计数器使用以便区分同一秒钟内产生的多份请求。 优点: - **兼顾局部有序性**:既保留了一定程度上的单调递增趋势又不会像纯线性的整数那样容易引发瓶颈效应。 - **支持水平伸缩**:通过引入worker ID参数允许成千上万台设备协同作业互不影响各自产出的结果集合。 缺点: - **依赖精确授时服务**:如果NTP配置不当可能会造成逻辑错误甚至丢失部分事件追踪线索。 - **潜在溢出风险**:尽管概率极低但仍需考虑极端条件下超出预设区间限制的可能性后果。 适用场景: 特别推荐应用于大型互联网平台后台支撑体系里负责管理海量对象关联关系的任务当中去。
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