雪花算法生成20位long id

时间: 2023-11-24 14:07:11 浏览: 29
你好,你可以使用以下Java代码来生成20位long id: ``` public static long generateId() { // 生成6位随机数 String random = String.valueOf((long) ((Math.random() * 9 + 1) * 100000)); // 获取当前时间戳 String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis()); // 拼接生成ID字符串 String idStr = timestamp + random; // 转成long类型 return Long.parseLong(idStr); } ``` 这个方法通过在当前时间戳后面拼接6位随机数来生成20位long id。每次调用这个方法都会生成一个不重复的id。
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java雪花算法生成18位id

雪花算法是一种生成全局唯一ID的算法,常用于分布式系统中。这种算法的实现基于时间戳、机器ID和序列号,以保证生成的ID在分布式环境下的唯一性。 要生成一个18位的雪花算法ID,可以按照以下步骤进行: 1. 定义一个起始时间戳,例如可以取当前时间的起始时间戳(如2022年1月1日),将其转换为毫秒级的时间戳。 2. 定义一个机器ID,可以根据实际情况分配一个唯一的机器ID,通常可以使用服务器的IP地址或其他唯一标识符。 3. 定义一个序列号,表示同一毫秒内生成的ID的序号,从0开始递增。 4. 在生成ID时,先获取当前时间戳的毫秒级表示。 5. 将时间戳左移5位,腾出5位给机器ID使用。 6. 将机器ID左移13位,腾出5位给序列号使用。 7. 将当前时间戳、机器ID和序列号进行按位或操作,得到最终的ID值。 8. 将ID转换为字符串,并补齐到18位长度。 需要注意的是,18位的ID长度可能会超过Java的long类型的表示范围,因此可以考虑使用字符串来表示ID。 请注意,这只是一种示例的实现方式,你可以根据自己的需求进行调整和改进。

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: ```java 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: ```java 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; } } ```

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