写了个生成UID的算法

本文介绍了一个高效的索引管理系统,它能够实现数据的快速取回和整理,通过内部数据结构的优化,确保了数据操作的高效率。包括取回和回放索引功能,以及自动数据整理机制,旨在提高数据管理和访问速度。

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

function new_index_manager()
	local res = {{1,99999999}}
	local public = {}
	function public.take_away_index()
		local t = res[1]
		if table.getn(t) >= 1 then
			local ret = t[1]
			t[1] = t[1] + 1
			if t[1] > t[2] then
				res[1] = res[ table.getn( res ) ]
				res[ table.getn( res ) ] = nil
			end
			return ret
		end
		return nil
	end
	function public.take_back_index( _index )
		local t = {_index, _index}
		res[ table.getn( res ) + 1] = t
		if table.getn( res ) > 50 then
			public.tidy()
		end
	end
	function public.tidy()
		local reflash = true
		--有新合并发生则继续进行合并检测
		while reflash do
			reflash = false
			--进行合并
			local len = table.getn( res )
			for i=1, len do
				for j=i+1, len do
					if table.getn(res[i]) > 1 and table.getn(res[j]) > 1 then
						local be_mixed = true
						--判断交集情况
						if res[i][2]+1 < res[j][1] or res[j][2]+1 < res[i][1] then
							be_mixed = false
						end
						--合并
						if be_mixed then
							local t = {}
							if res[i][1] < res[j][1] then
								t[1] = res[i][1]
							else
								t[1] = res[j][1]
							end
							if res[i][2] > res[j][2] then
								t[2] = res[i][2]
							else
								t[2] = res[j][2]
							end
							res[i] = t
							res[j] = {}
							reflash = true
						end
					end
				end
			end
			--刷新数据
			local t = {}
			local len = table.getn( res )
			for i=1, len do
				if table.getn(res[i]) > 1 then
					t[ table.getn(t) + 1 ] = res[i]
				end
			end
			res = t
		end
	end
	function public.show()
		local len = table.getn( res )
		for i=1, len do
			print(res[i][1], res[i][2])
		end
	end
	return public
end

local index_manager = new_index_manager()
local t_record = {}
for i=1, 1000 do
	local r = math.random(1,10)
	if r < 6 then
		t_record[ table.getn(t_record) + 1 ] = index_manager.take_away_index()
	else
		if table.getn(t_record) > 1 then
			index_manager.take_back_index(t_record[1])
			t_record[1] = t_record[ table.getn(t_record) ]
			t_record[ table.getn(t_record) ] = nil
		end
	end
end
index_manager.show()
print("---------")
index_manager.show()


>lua -e "io.stdout:setvbuf 'no'" "123.lua"
471 99999999
1 451
454 456
458 462
464 464
---------
471 99999999
1 451
454 456
458 462
464 464
>Exit code: 0

 

 

#include<vector>

using namespace std;


class UID_Factory
{
public:
	typedef pair<long, long>	ITIM;
	UID_Factory(){ res.push_back( make_pair(1, 99999999) ); }
	long create_uid()
	{
		if( res.size() > 0 )
		{
			long ret = res[0].first;
			res[0].first++;
			if( res[0].first > res[0].second)
			{
				res[0] = res[ res.size() - 1];
				res.pop_back();
			}
			return ret;
		}
		return 0;
	}
	bool create_need_uid(long _uid)
	{
		if( res.size() > 0 )
		{
			long len = res.size();
			for(long i=0; i<len; ++i)
			{
				if( _uid >= res[i].first && _uid <= res[i].second)
				{	
					long s = res[i].first;
					long e = res[i].second;
					res[i] = res[res.size()-1];
					res.pop_back();
					if( _uid > s)
					{
						res.push_back( make_pair(s, _uid-1) );
					}
					if( _uid < e)
					{
						res.push_back( make_pair(_uid+1, e) );
					}
					return true;
				}
			}
		}
		return false;
	}
	void delete_uid(long _uid)
	{
		long len = res.size();
		for(long i=0; i<len; ++i)
		{
			if( _uid >= res[i].first && _uid <= res[i].second)
				return;
		}
		res.push_back( make_pair(_uid, _uid) );
		if( res.size() > 50 )
			tidy_res();
	}
	void tidy_res()
	{
		bool is_reflash = false;
		do 
		{
			is_reflash = false;
			for(long i=0; i<res.size()-1; ++i)
			{
				for(long j=i+1; j<res.size(); ++j)
				{
					bool is_mixed = true;
					if( (res[i].second + 1 < res[j].first) || (res[j].second + 1 < res[i].first) )
						is_mixed = false;
					if( is_mixed )
					{
						long s = min( res[i].first, res[j].first );
						long e = max( res[i].second, res[j].second );
						res[i] = make_pair(s,e);
						res[j] = res[res.size()-1];
						res.pop_back();
						is_reflash = true;
					}
				}
			}
		} while ( is_reflash );
	}
private:
	friend 	void show_uid_res(UID_Factory *_p_uid_factory);
	vector< ITIM > res;
};


 

<think>嗯,用户让我介绍一下雪花算法生成唯一的UID。首先,我需要回忆一下雪花算法的基本结构。Snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,对吧?它生成的是64位的唯一ID,通常用于分布式系统中确保ID的唯一性。 用户可能是在准备面试,或者是想了解分布式ID生成机制。之前他们问过Spring Bean的生命周期,现在转向雪花算法,可能是想扩展对系统设计的理解。需要确保回答清晰,结构合理,覆盖关键点。 首先,我应该解释雪花算法的组成部分。64位的ID通常分为几个部分:时间戳、工作机器ID、序列号。具体每个部分占多少位呢?比如,时间戳一般是41位,工作机器ID包括数据中心ID和机器ID,各占5位,剩下的12位是序列号。不过不同的实现可能有调整,比如百度的UidGenerator可能调整了位数分配。 接下来,需要说明每个部分的作用。时间戳保证有序性,工作机器ID确保不同节点生成不同的ID,序列号处理同一节点同一毫秒的并发。还要提到时间回拨的问题,如何处理这种情况,比如等待或抛出异常。 然后,要讨论雪花算法的优点,比如高性能、低延迟、趋势递增,这对数据库索引友好。缺点的话,时钟回拨可能是个问题,而且工作机器ID需要手动配置,可能不适合动态扩缩容的场景。 用户可能需要知道实际应用中的例子,比如在分布式系统、订单ID生成中的应用。还可以对比其他分布式ID生成方案,比如UUID、数据库自增、Redis生成等,说明雪花算法的优势。 需要确保回答结构清晰,分点说明,可能用列表或分段来组织内容。还要注意使用中文,避免技术术语过多,但也要准确。如果有必要,可以提到改进方案,比如美团Leaf、百度UidGenerator,这样用户知道有优化的变种存在。 最后,检查是否有遗漏的关键点,比如生成的ID长度、是否可能重复、高并发下的表现,以及如何配置工作机器ID。确保回答全面,覆盖用户可能关心的各个方面。</think>--- ### **雪花算法(Snowflake)核心原理** 雪花算法是Twitter开源的分布式唯一ID生成方案,生成的ID为**64位整数**,结构清晰且满足分布式系统的高并发、唯一性需求。 --- ### **ID结构分解(64位)** | 组成部分 | 位数 | 作用说明 | |--------------|-------|---------------------------------| | **符号位** | 1位 | 固定为0(保证ID为正整数) | | **时间戳** | 41位 | 记录当前时间与起始时间的差值(毫秒级)| | **工作机器ID**| 10位 | 支持最多$2^{10}=1024$个节点 | | **序列号** | 12位 | 单节点同一毫秒内的自增序号(支持$2^{12}=4096$/ms)| --- ### **工作流程** 1. **时间戳生成** - 使用当前时间减去预设的起始时间(如:2020-01-01),转化为毫秒值,占据高41位 - ✅ 优势:ID随时间递增,利于数据库索引优化 2. **工作机器ID分配** - 通过配置文件或服务注册中心分配唯一机器ID(如:5位数据中心ID + 5位机器ID) - ⚠️ 注意:需避免手动配置冲突(动态扩缩容场景需结合ZooKeeper等协调工具) 3. **序列号管理** - 同一机器同一毫秒内,通过自增序列号生成不同ID - 若当前毫秒序列号耗尽,则阻塞至下一毫秒 --- ### **核心优势** - **高性能**:单机每秒可生成约$409.6$万ID(理论值) - **趋势递增**:利于数据库B+树索引插入 - **去中心化**:无需依赖第三方服务(如数据库、Redis) --- ### **关键问题与解决方案** | 问题 | 解决方案 | |---------------------|---------------------------------------------| | **时钟回拨** | 1. 短暂回拨:等待时钟同步<br>2. 严重回拨:抛出异常 | | **机器ID耗尽** | 拆分位数(如:数据中心ID扩展至7位,机器ID缩至3位) | | **跨毫秒序列重置** | 毫秒变化时序列号归零 | --- ### **改进方案(工业级应用)** 1. **美团Leaf**:优化时钟回拨容忍度 2. **百度UidGenerator**:采用环形缓冲区预生成ID 3. **自定义调整位数**:根据业务需求调整时间戳/机器ID/序列号的占比 --- ### **代码逻辑示例(伪代码)** ```java public class Snowflake { private long lastTimestamp = -1L; private long sequence = 0L; public synchronized long nextId() { long currentTimestamp = getCurrentTimestamp(); if (currentTimestamp < lastTimestamp) { throw new ClockMovedBackException(); } if (currentTimestamp == lastTimestamp) { sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE; if (sequence == 0) { // 当前毫秒序列号耗尽 currentTimestamp = waitNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = currentTimestamp; return (currentTimestamp << TIMESTAMP_SHIFT) | (machineId << MACHINE_SHIFT) | sequence; } } ``` --- ### **适用场景** - 分布式系统主键生成(如订单ID、用户ID) - 日志追踪唯一标识 - 高并发入的数据库分库分表 --- ### **面试回答要点** "雪花算法通过时间戳、机器ID和序列号生成全局唯一ID,兼具有序性和高性能。核心需注意时钟回拨的容错处理,以及机器ID的分配策略。实际应用中需结合业务调整位数分配,或采用改进方案(如Leaf)提升稳定性。"
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