西班牙语网站设计公司哪家好,微信公众号做微网站,河南省住房和建设厅网站首页,崇安网站建设目录 1 什么是雪花算法#xff1f;
结构
优点
缺点
2 在java中使用
使用注意#xff1a;
测试代码
效果 1 什么是雪花算法#xff1f;
witter的雪花算法#xff08;Snowflake Algorithm#xff09;。雪花ID是一种分布式唯一ID生成算法#xff0c;旨在解决分布式…目录 1 什么是雪花算法
结构
优点
缺点
2 在java中使用
使用注意
测试代码
效果 1 什么是雪花算法
witter的雪花算法Snowflake Algorithm。雪花ID是一种分布式唯一ID生成算法旨在解决分布式系统中生成唯一ID的需求。
结构
雪花ID的结构如下
0 | 00000000000000000000000000000000000000 | 00000 | 00000 | 000000000000
- 第一位最高位是符号位通常为0。
- 接下来的41位是时间戳用于记录生成ID的时间。
- 然后是10位的工作机器ID用于标识不同的机器。
- 一般来说工作机器ID分为工作节点ID和数据中心ID各占5bit - 最后是12位的序列号用于解决同一毫秒内生成多个ID的冲突问题。
通过这种结构雪花ID可以在分布式系统中生成唯一的、有序的ID。
优点
高效、趋势递增、可排序同时不依赖于外部数据库或网络。
缺点
雪花ID算法虽然在分布式系统中生成唯一ID的需求上有很多优点但也存在一些潜在的缺点
1. 依赖于机器时钟雪花ID的时间戳部分依赖于生成ID的机器的系统时钟。如果机器的时钟发生回拨或不同步可能会导致生成的ID不唯一或不正确。
2. 时钟回拨问题如果机器的时钟回拨可能会导致生成的ID比之前生成的ID要小。这可能会引发一些潜在的问题例如在某些场景下无法正确排序或索引。
3. 高并发下的序列号重复如果在同一毫秒内生成的ID请求非常高可能会导致序列号部分不足以保证唯一性。这种情况下需要额外的策略来解决并发生成ID的冲突。
4. 扩展性限制雪花ID的结构中包含了工作机器ID和数据中心ID这限制了系统的扩展性。如果需要增加机器或数据中心数量可能需要重新分配ID范围或修改算法。
5. 需要单点生成ID为了保证ID的唯一性需要集中式的ID生成器来分配工作机器ID和数据中心ID。这可能成为系统的单点故障或性能瓶颈。
尽管雪花ID算法存在一些缺点但在大多数情况下它仍然是一种可行且广泛使用的分布式唯一ID生成方案。根据具体的应用场景和需求可以考虑使用其他ID生成算法或采取额外的措施来解决这些缺点。
2 在java中使用
我们直接借助hutool工具包帮我们实现了雪花算法
依赖 dependencygroupIdcn.hutool/groupIdartifactIdhutool-all/artifactIdversion5.8.16/version/dependency 使用注意
工作机器ID分为工作节点ID和数据中心ID各占5bit所以workerID和datacenterId最大31
测试代码 /** 测试 */public static void main(String[] args) {// workerID和datacenterId最大31Snowflake snowflake IdUtil.getSnowflake(0, 31);for (int i 0; i 10; i) {System.out.println(snowflake.nextId());}}
效果
