java生成有序的12位序列号

可以使用Java中的UUID类来生成有序的12位序列号，具体实现如下：

import java.util.UUID;

public class SerialNumberGenerator {

    public static String generate() {
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        String[] strs = uuid.toString().split("-");
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < strs.length; i++) {
            sb.append(strs[i]);
        }
        return sb.toString().substring(0, 12);
    }

    public static void main(String[] args) {
        String serialNumber = generate();
        System.out.println("生成的有序序列号为：" + serialNumber);
    }
}

这里使用UUID来生成一个唯一的字符串，然后将其转换为字符串数组，将数组中的元素连接起来得到一个长字符串，最后截取前12位即可得到一个有序的12位序列号。

相关问题

java 生成年月日加6位流水唯一id 分布式并发

生成年月日加6位流水唯一 ID，可以考虑使用 Snowflake 算法。Snowflake 算法是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，使用一个 64 位的 long 型数字作为全局唯一 ID。具体实现可以使用 Java 来完成。

在 Java 中，可以使用 Snowflake 算法实现一个分布式 ID 生成器，具体步骤如下：

1. 定义一个 Snowflake 类，包含以下属性：

- 起始的时间戳（epoch）
- 机器 ID
- 序列号

2. 在 Snowflake 类中实现一个 nextId() 方法，该方法包含以下步骤：

- 获取当前时间戳（毫秒级）
- 如果当前时间戳小于上一次生成 ID 的时间戳，则说明系统时钟回退过，抛出异常
- 如果当前时间戳等于上一次生成 ID 的时间戳，则将序列号加 1
- 如果当前时间戳大于上一次生成 ID 的时间戳，则将序列号重置为 0，并更新上一次生成 ID 的时间戳为当前时间戳
- 生成一个 64 位的 long 型数字，其中高位为当前时间戳，中间位为机器 ID，低位为序列号
- 返回生成的 ID

3. 在应用程序中使用 Snowflake 类的 nextId() 方法生成唯一 ID。

由于 Snowflake 算法生成的 ID 中包含时间戳信息，因此可以保证生成的 ID 有序递增。同时，Snowflake 算法中使用了位运算和异或运算，可以保证在分布式环境下生成的 ID 不重复。

如果要使用 Snowflake 算法实现分布式并发，需要注意以下几点：

- 每个机器的机器 ID 必须唯一
- 同一机器上的线程调用 nextId() 方法时，需要考虑线程安全问题
- 不同机器上的应用程序调用 nextId() 方法时，需要考虑网络延迟和时钟不同步问题

以上是使用 Java 实现年月日加6位流水唯一 ID 的思路，具体实现可以参考 Snowflake 算法的开源实现。

java 雪花算法生成9位id

雪花算法是一种分布式唯一 ID 生成算法，可以生成唯一的、有序的、可排序的、高并发的 ID。以下是 Java 实现的 9 位雪花算法生成 ID 的示例代码：

public class SnowflakeIdGenerator {
    private static final long START_STAMP = 1577808000000L; // 2020-01-01 00:00:00
    private static final long SEQUENCE_BITS = 4L;
    private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;
    private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
    private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
    private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
    private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;

    private volatile long lastTimestamp = -1L;
    private volatile long sequence = 0L;
    private final long workerId;

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID must be between 0 and " + MAX_WORKER_ID);
        }
        this.workerId = workerId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards! Refusing to generate ID");
        }
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = nextTimestamp(currentTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        return ((currentTimestamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_SHIFT) |
                (workerId << WORKER_ID_SHIFT) |
                sequence;
    }

    private long nextTimestamp(long currentTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= currentTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

此代码中，我们使用一个 long 类型的变量来表示生成的 ID，其中，前 41 位是时间戳（毫秒级），接着的 5 位是机器 ID，最后的 4 位是序列号。根据雪花算法的规则，序列号是每毫秒内的计数器，最大值为 15，超过则等待下一毫秒再生成 ID。

使用此类生成 9 位 ID，我们可以将机器 ID 的位数减少为 4，序列号的位数减少为 1，时间戳的起点可以设为 2020-01-01 00:00:00，代码如下：

public class NineDigitsSnowflakeIdGenerator {
    private static final long START_STAMP = 1577808000000L; // 2020-01-01 00:00:00
    private static final long SEQUENCE_BITS = 1L;
    private static final long WORKER_ID_BITS = 4L;
    private static final long MAX_SEQUENCE = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);
    private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);
    private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
    private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;

    private volatile long lastTimestamp = -1L;
    private volatile long sequence = 0L;
    private final long workerId;

    public NineDigitsSnowflakeIdGenerator(long workerId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID must be between 0 and " + MAX_WORKER_ID);
        }
        this.workerId = workerId;
    }

    public synchronized long nextId() {
        long currentTimestamp = System.currentTimeMillis();
        if (currentTimestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards! Refusing to generate ID");
        }
        if (currentTimestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                currentTimestamp = nextTimestamp(currentTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = currentTimestamp;
        return ((currentTimestamp - START_STAMP) << TIMESTAMP_SHIFT) |
                (workerId << WORKER_ID_SHIFT) |
                sequence;
    }

    private long nextTimestamp(long currentTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= currentTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}