怎么實(shí)現(xiàn)縮小版雪花算法與多線(xiàn)程并發(fā)測(cè)試

這篇文章主要講解了“怎么實(shí)現(xiàn)縮小版雪花算法與多線(xiàn)程并發(fā)測(cè)試”，文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來(lái)研究和學(xué)習(xí)“怎么實(shí)現(xiàn)縮小版雪花算法與多線(xiàn)程并發(fā)測(cè)試”吧！

我們?cè)O(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表的時(shí)候，一般都會(huì)有ID字段，ID的生成方法有多種，比如數(shù)據(jù)庫(kù)自增，UUID，雪花算法等。

考慮到以后數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，分庫(kù)分表，分布式等要求，我們選擇雪花算法來(lái)生成ID。

開(kāi)發(fā)Web系統(tǒng)需要后端跟前端交互，前端JavaScript支持的最大整型是53位，超過(guò)53位會(huì)丟失精度，原版的雪花算法會(huì)超過(guò)53位，我們使用縮小版的雪花算法，把位數(shù)減小到53位。

原版Snowflake算法的極限是每毫秒的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)生成4059個(gè)id值，也就是說(shuō)每毫秒的極限是生成023*4059=4 152 357個(gè)id值 ，縮小后極限是每秒生成15*131071=1 966 065個(gè)分布式id，夠我們?cè)陂_(kāi)發(fā)里面的日常使用了。

package cn.gintone.asso.util;

/**
 * @description:縮小版的雪花算法
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class SnowflakeMini {
    /**
     * 開(kāi)始時(shí)間截 (1970-01-01)
     */
    private final static long twepoch = 0L;
    /**
     * 機(jī)器id，范圍是1到15
     */
    private final static long workerId =1L;
    /**
     * 機(jī)器id所占的位數(shù)，占4位
     */
    private final static long workerIdBits = 4L;
    /**
     * 支持的最大機(jī)器id，結(jié)果是15
     */
    private final static long maxWorkerId = ~(-1L << workerIdBits);
    /**
     * 生成序列占的位數(shù)
     */
    private final static long sequenceBits = 15L;
    /**
     * 機(jī)器ID向左移15位
     */
    private final static long workerIdShift = sequenceBits;
    /**
     * 生成序列的掩碼，這里為最大是32767 (1111111111111=32767)
     */
    private final static long sequenceMask = ~(-1L << sequenceBits);
    /**
     * 時(shí)間截向左移19位(4+15)
     */
    private final static long timestampLeftShift = 19L;
    /**
     * 秒內(nèi)序列(0~32767)
     */
    private static long sequence = 0L;
    /**
     * 上次生成ID的時(shí)間截
     */
    private static long lastTimestamp = -1L;

    /**
     * 獲得下一個(gè)ID (該方法是線(xiàn)程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public static synchronized long nextId() {
        //返回以秒為單位的當(dāng)前時(shí)間
        long timestamp = timeGen();
        //如果當(dāng)前時(shí)間小于上一次ID生成的時(shí)間戳，說(shuō)明系統(tǒng)時(shí)鐘回退過(guò)這個(gè)時(shí)候應(yīng)當(dāng)拋出異常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }
        //藍(lán)色代碼注釋結(jié)束
        //紅色代碼注釋開(kāi)始
        //如果是同一時(shí)間生成的，則進(jìn)行秒內(nèi)序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //秒內(nèi)序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一個(gè)秒,獲得新的秒值
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
            //時(shí)間戳改變，秒內(nèi)序列重置
        }
        //紅色代碼注釋結(jié)束
        //綠色代碼注釋開(kāi)始
        else {
            sequence = 0L;
        }
        //綠色代碼注釋結(jié)束
        //上次生成ID的時(shí)間截
        lastTimestamp = timestamp;
        //黃色代碼注釋開(kāi)始
        //移位并通過(guò)或運(yùn)算拼到一起組成53 位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                | (workerId << workerIdShift)
                | sequence;
        //黃色代碼注釋結(jié)束
    }
    /**
     * 阻塞到下一個(gè)秒，直到獲得新的時(shí)間戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的時(shí)間截
     * @return 當(dāng)前時(shí)間戳
     */
    protected static long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    /**
     * 返回以秒為單位的當(dāng)前時(shí)間
     *
     * @return 當(dāng)前時(shí)間(秒)
     */
    protected static long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis()/1000L;
    }

}

創(chuàng)建兩個(gè)線(xiàn)程，同時(shí)測(cè)試ID獲取。
測(cè)試線(xiàn)程類(lèi)A

package cn.gintone.asso;


import cn.gintone.asso.util.SnowflakeMini;

/**
 * @description:線(xiàn)程A
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class ThreadA extends Thread{

    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = SnowflakeMini.nextId();
            System.out.println("A:"+id);
        }
    }
}

測(cè)試線(xiàn)程類(lèi)B

package cn.gintone.asso;

import cn.gintone.asso.util.SnowflakeMini;

/**
 * @description:線(xiàn)程B
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class ThreadB extends  Thread{

    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = SnowflakeMini.nextId();
            System.out.println("B:"+id);
        }
    }
}

測(cè)試類(lèi)（注釋掉的代碼是修改成靜態(tài)方法前的測(cè)試方法）

package cn.gintone.asso;

/**
 * @description:雪花算法測(cè)試類(lèi)
 * @author:Elon He
 * @create:2020-10-06
 */
public class TestSnowflake {
    public static void main(String[] args) {
        //不同線(xiàn)程使用同一個(gè)對(duì)象，不重復(fù)
//        SnowflakeMini idWorker = new SnowflakeMini(0);
//        ThreadA t1 = new ThreadA(idWorker);
//        ThreadB t2 = new ThreadB(idWorker);
//        t1.start();
//        t2.start();
        //不同線(xiàn)程使用不同對(duì)象，會(huì)重復(fù)
//        SnowflakeMini idWorker1 = new SnowflakeMini(0);
//        SnowflakeMini idWorker2 = new SnowflakeMini(0);
//        ThreadA t1 = new ThreadA(idWorker1);
//        ThreadB t2 = new ThreadB(idWorker2);
//        t1.start();
//        t2.start();

        //nextId修改成靜態(tài)方法后測(cè)試，不重復(fù)
        ThreadA t1 = new ThreadA();
        ThreadB t2 = new ThreadB();
        t1.start();
        t2.start();

    }
}

測(cè)試結(jié)果

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么實(shí)現(xiàn)縮小版雪花算法與多線(xiàn)程并發(fā)測(cè)試”的內(nèi)容了，經(jīng)過(guò)本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對(duì)怎么實(shí)現(xiàn)縮小版雪花算法與多線(xiàn)程并發(fā)測(cè)試這一問(wèn)題有了更深刻的體會(huì)，具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章，歡迎關(guān)注！