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SnowFlake算法Twitter提出的一种算法，如果是MySQL数据库的主键采用BIGINT的话，那么他的取值范围是-2^63 到 2^63 ，即存储一个BIGINT类型需要64位二进制。雪花算法就是针对这64位进行设计。
这样的话，1ms内产生4096个编号，1秒就最多产生4096000个ID，这样的性能就能满足分布式系统的需求。 public class SnowFlakeWorker { //开始时间（这里使用2019年4月1日整点） private final static long START_TIME = 1554048000000L; //数据中心编号所占数位 private final static long DATA_CENTER_BITS = 10L; //最大数据中心编号 private final static long MAX_DATA_CENTER_ID = 1023; //序列编号占位位数 private final static long SEQUENCE_BIT = 12L; //数据中心编号向左移12位 private final static long DATA_CENTER_SHIFT = SEQUENCE_BIT; //时间戳向左移22位（10+12） private final static long TIMESTAMP_SHIFT = DATA_CENTER_BITS+DATA_CENTER_SHIFT; //最大生成序列号，这里为4095 private final static long MAX_SEQUENCE = 4095; //数据中心ID（0~1023） private long dataCenterId; //毫秒内序列（0~4095） private long sequence = 0L; //上次生成ID的时间戳 private long lastTimestamp = -1L; /* 现在的微服务和分布式趋于中心化，所以不需要受理机器编号 10位二进制全部用于数据中心 */ public SnowFlakeWorker(long dataCenterId){ if (dataCenterId>MAX_DATA_CENTER_ID){ String msg = "数据中心编号["+dataCenterId+"]超过最大允许值["+MAX_DATA_CENTER_ID+"]"; throw new RuntimeException(msg); } if (dataCenterId //获取当前时间 long timestamp = System.currentTimeMillis(); //如果是同一个毫秒时间戳的处理 if(timestamp == lastTimestamp){ sequence+=1;//序号+1 if(sequence>MAX_SEQUENCE){ sequence = 0; //等待到下一毫秒 timestamp = tilNextMillis(timestamp); } }else { //修改时间戳 lastTimestamp = timestamp ; //序列号重新开始 sequence = 0; } //二进制的位运算，其中“ timestamp = System.currentTimeMillis(); }while (timestamp>lastTimestamp); return timestamp; } public static void main(String[] args) { SnowFlakeWorker snowFlakeWorker = new SnowFlakeWorker(1000); for (int i = 0;i |
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