雪花算法|雪花算法(05)毫秒内序列
前面的内容把雪花算法的时间部分和机器信息部分都生成了,下面来生成最后一部分,就是毫秒内的序列。什么意思呢?我们在生成时间部分获取时间戳的时候,使用 long now = System.currentTimeMillis();
获取,是个毫秒级的时间戳,但是即使是这么短的时间,对于电脑来说也足够生成很多个id,所以很多id可能会在同一个毫秒内生成,也就是时间部分的数值一样。这个时候就要让同一个毫秒内生成的id加上数字序列标识,就是第三部分的序列。第三部分占的长度是12位,转成整数值就是4095,所以最后一部分的范围就是4095到0之间的数字。如果毫秒内访问的数量超过了这个限制怎么办?没法解决,只能强制等到下一毫秒再生产id。这就是第三部分的作用。
下面先定义一个序列初始值:
文章图片
序列由于和时间戳有关系,所以要加载时间戳真正开始使用之前:
文章图片
上面的逻辑做了判断,同一毫秒内就让序列加1,超过4095,就强制获取下一毫秒的值,等时间戳不是同一毫秒的时候,序列从新开始计算。看下如何强制获取下一毫秒:
文章图片
简单粗暴,就是while循环等下一毫秒就可以。这样毫秒内的序列数就算获取成功了。
我们三大部分的数字都获取成功了,最后直接位移加合并就行:
文章图片
这样雪花算法就写完了,下面执行一下测试:
文章图片
是一个18位的long类型数字,确实是我们要的结果。等等!是不是有问题?如果此时多个线程访问,会产生重复的id!现在的程序确实有多并发问题,需要加上锁:
文章图片
这样我们的雪花算法算是初步完成了。基本也符合项目对唯一id的要求!现在的写法和网上的例子还有些差别,下面我们讲讲差别相关的内容。
【雪花算法|雪花算法(05)毫秒内序列】代码地址:https://gitee.com/blueses/snowflake-demo 05
推荐阅读
- 画解算法(1.|画解算法:1. 两数之和)
- Guava|Guava RateLimiter与限流算法
- 错过(一)
- 一个选择排序算法
- SG平滑轨迹算法的原理和实现
- 《算法》-图[有向图]
- LeetCode算法题-11.|LeetCode算法题-11. 盛最多水的容器(Swift)
- 虚拟DOM-Diff算法详解
- 《数据结构与算法之美》——队列
- 算法回顾(SVD在协同过滤推荐系统中的应用)