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2018-11-16 16:45:17 +08:00
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@@ -2,8 +2,20 @@ package cn.ceres.did.core;
/**
* twitter 的 snowflake 算法 -- java 实现
* <p>
* SnowFlake 的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生 ID 碰撞(由数据中心 ID 和机器 ID 作区分并且效率较高经测试SnowFlake 每秒能够产生 26 万 ID 左右。
* <p>
* 协议格式0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
* 协议解释0 - 41位时间戳 - 5位数据中心标识 - 5位机器标识 - 12位序列号
* 协议解释0 - 41 位时间戳 - 5 位数据中心标识 - 5 位机器标识 - 12 位序列号
* <p>
* 1 位标识,由于 long 基本类型在 Java 中是带符号的,最高位是符号位,正数是 0负数是 1所以 id 一般是正数,最高位是 0
* <p>
* 41 位时间截毫秒级注意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)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(如下下面程序 START_STMP 属性。41 位的时间截,可以使用 69 年,(1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
* <p>
* 10 位的数据机器位,可以部署在 1024 个节点,包括 5 位数据中心标识5 位机器标识
* <p>
* 12 位序列毫秒内的计数12 位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生 4096 个 ID 序号,加起来刚好 64 位,为一个 Long 型。
*
* @author ehlxr
*/
@@ -11,7 +23,7 @@ public class SnowFlake {
/**
* 起始的时间戳,可以修改为服务第一次启动的时间
* 一旦服务已经开始使用,起始时间戳就不能改变
*
* <p>
* 2018/8/14 00:00:00
*/
private final static long START_STMP = 1534176000000L;