分类：雪花算法

2021
09-14

带你入门java雪花算法原理

雪花算法(SnowFlake)雪花算法是Twitter开源的分布式ID生成算法.主要是由64bit的long型生成的全局ID,引入了时间戳和ID保持自增的属性.64bit分为四个部分:第一个部分是1bit,这不使用,没有意义;第二个部分是41bit,组成时间戳;第三个部分是10bit,工作机器ID,里面分为两个部分,5个bit是的是机房号,代表最多有25即32个机房,5个bit是指机器的ID,代表最多有25个机器,即32个机器.第四部分是12bit,代表是同一个毫秒类产生不同的ID,区分... 继续阅读 >

2021
08-12

Go语言实现Snowflake雪花算法

目录介绍雪花算法UUID数据库自增主键RedisSnowflake实现原理代码实现实现步骤代码实现每次放长假的在家里的时候，总想找点简单的例子来看看实现原理，这次我们来看看Go语言雪花算法。介绍有时候在业务中，需要使用一些唯一的ID，来记录我们某个数据的标识。最常用的无非以下几种：UUID、数据库自增主键、Redis的Incr命令等方法来获取一个唯一的值。下面我们分别说一下它们的优劣，以便引出我们的分布式雪花算法。雪花算法雪花算... 继续阅读 >

2021
08-12

Java 基于雪花算法生成分布式id

目录SnowFlake算法原理介绍算法实现SnowFlake算法原理介绍在分布式系统中会将一个业务的系统部署到多台服务器上，用户随机访问其中一台，而之所以引入分布式系统就是为了让整个系统能够承载更大的访问量。诸如订单号这些我们需要它是全局唯一的，同时我们基本上都会将它作为查询条件；出于系统安全考虑不应当让其它人轻易的就猜出我们的订单号，同时也要防止公司的竞争对手直接通过订单号猜测出公司业务体量；为了保证系统的快速响... 继续阅读 >

2021
06-19

Java实现雪花算法的原理

SnowFlake算法，是Twitter开源的分布式id生成算法。其核心思想就是：使用一个64bit的long型的数字作为全局唯一id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。这64个bit中，其中1个bit是不用的，然后用其中的41bit作为毫秒数，用10bit作为工作机器id，12bit作为序列号。给大家举个例子吧，比如下面那个64bit的long型数字：第一个部分，... 继续阅读 >

2021
03-12

开源一个c# 新的雪花算法

介绍用一种全新的雪花漂移算法（以下简称本算法），让ID更短、生成速度更快。核心在于缩短ID长度的同时，还能保持极高并发处理量（50W/0.1s），且具有很强配置能力。需求来源1.作为架构设计的你，想要解决数据库主键唯一的问题，特别是在分布式系统多数据库的时候。2.你希望这个主键是用最少的存储空间，索引速度更快，Select、Insert和Update更迅速。3.你要考虑在分库分表（合库合表）的时候，主键值可直接使用，并能反映业务... 继续阅读 >

2020
10-10

Java实现雪花算法(snowflake)

本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake)，分享给大家，具体如下：简单描述最高位是符号位，始终为0，不可用。41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截-开始时间截)后得到的值，这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程... 继续阅读 >

2020
10-10

Js Snowflake(雪花算法)生成随机ID的实现方法

1、snowflake-id插件 importSnowflakeIdfrom"snowflake-id";constguid=num=>{constid=newSnowflakeId();returnid.generate();};2、原生使用 varSnowflake=/**@class*/(function(){functionSnowflake(_workerId,_dataCenterId,_sequence){this.twepoch=1288834974657n;//this.twepoch=0n;this.workerIdBits=5n;this.dataCenterIdBits=5n;this.maxWrokerId=-1n^(-1n<<t... 继续阅读 >

2020
10-09

利用mysql实现的雪花算法案例

一、为何要用雪花算法1、问题产生的背景现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务，那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分，然后当数据量上来的时候也会进行分表，那么随之而来的就是分表以后id的问题。例如之前单体项目中一个表中的数据主键id都是自增的，mysql是利用autoincrement来实现自增，而oracle是利用序列来实现的，但是当单表数据量上来以后就要进行水平分表，阿里java开发建议是单表大于500w的时候就要分表，但... 继续阅读 >