java生成一个京i+顺序生成的id共六位数

以下是一个简单的Java代码来生成京I顺序生成的6位数ID：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class SequentialIDGenerator {

    private static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);

    public static String generate() {
        int value = counter.getAndIncrement();
        String id = String.format("%06d", value);
        return "京I" + id;
    }
}

这个代码使用了Java中的AtomicInteger来保证线程安全的自增操作。每次调用`generate()`方法，它会返回一个新的6位数ID，格式为"京Ixxxxxx"，其中的"xxxxxx"部分是一个从0开始不断递增的数字。

相关问题

java 获取一个雪花算法生成的id

要在Java中获取雪＊＊＊算法实现。Snowflake算法生成的ID是一个64位的长整型数字，由以下几部分组成：

1. 时间戳（41位）：记录生成ID的时间，精确到毫秒级别。
2. 工作机器ID（10位）：标识不同的工作机器。
3. 序列号（12位）：在同一毫秒内，按顺序递增生成的序列号。

以下是一个示例代码，演示如何使用Java获取雪花算法生成的ID：

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 定义开始时间戳，可以根据自己的需求进行调整
    private static final long START_TIMESTAMP = 1609459200000L; // 2021-01-01 00:00:00

    // 定义每部分占用的位数
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12; // 序列号占用位数
    private static final long WORKER_ID_BITS = 10; // 工作机器ID占用位数
    private static final long TIMESTAMP_BITS = 41; // 时间戳占用位数

    // 定义每部分的最大值
    private static final long MAX_WORKER_ID = -1L ^ (-1L << WORKER_ID_BITS);
    private static final long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BITS);

    // 定义每部分向左的位移
    private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;
    private static final long TIMESTAMP_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;

    // 工作机器ID
    private long workerId;
    // 序列号
    private long sequence = 0L;
    // 上次生成ID的时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdGenerator(long workerId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Worker ID超出范围");
        }
        this.workerId = workerId;
    }

    public synchronized long generateId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("时钟回拨异常");
        }

        if (timestamp == lastTimestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        lastTimestamp = timestamp;

        return ((timestamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_SHIFT)
                | (workerId << WORKER_ID_SHIFT)
                | sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        return timestamp;
    }
}

使用示例：

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1L); // 设置工作机器ID为1

        long id = idGenerator.generateId();
        
        System.out.println("生成的ID：" + id);
    }
}

上述代码中，SnowflakeIdGenerator类封装了雪花算法的实现细节。在使用时，通过创建SnowflakeIdGenerator对象，并调用generateId()方法，即可生成一个雪花算法生成的ID。
注意：为了确保唯一性和正确性，请保证不同的工作机器ID（workerId）和不同的时间戳。

雪花id生成代码java

雪花算法（Snowflake Algorithm）是Twitter开源的分布式ID生成算法，其核心思想是使用一个64位的long型的数字作为全局唯一ID。这个64位的ID（默认情况下）可以分成以下几个部分：

1. 第一位是未使用的符号位，始终为0。
2. 接下来的41位是时间戳，精确到毫秒级，41位时间戳可以使用69年。
3. 然后是5位的数据中心ID和5位的机器ID。这10位可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId。
4. 最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒（同一机器，同一时间戳）产生4096个ID序号。

以下是一个简单的Java实现示例：

public class SnowflakeIdWorker {
    // ==============================Fields===========================================
    /** 开始时间截 (2015-01) */
    private final long twepoch = 1420041600000L;

    /** 机器id所占的位数 */
    private final long workerIdBits = 5L;

    /** 数据标识id所占的位数 */
    private final long datacenterIdBits = 5L;

    /** 支持的最大机器id，结果是31 */
    private final long maxWorkerId = -1L << workerIdBits);

    /** 支持的最大数据标识id，结果是31 */
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);

    /** 序列在id中占的位数 */
    private final long sequenceBits = 12L;

    /** 机器ID向左移12位 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;

    /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;

    /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

    /** 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    /** 工作机器ID(0~31) */
    private long workerId;

    /** 数据中心ID(0~31) */
    private long datacenterId;

    /** 毫秒内序列(0~4095) */
    private long sequence = 0L;

    /** 上次生成ID的时间截 */
    private long lastTimestamp = -1L;

    //==============================Constructors=====================================
    /**
     * 构造函数
     * @param workerId 工作ID (0~31)
     * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
     */
    public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
    }

    // ==============================Methods==========================================
    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        //如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            //毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        //时间戳改变，毫秒内序列重置
        else {
            sequence = 0L;
        }

        //上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    //==============================Test=============================================
    /** 测试 */
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(Long.toBinaryString(id));
            System.out.println(id);
        }
    }
}

这个类在多线程环境下可以安全地工作，因为它通过`synchronized`关键字同步了`nextId()`方法。注意，`workerId`和`datacenterId`是在构造函数中设置的，它们必须在0到31之间，并且要确保每个`workerId`和`datacenterId`的组合是唯一的。