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食人岛_Twitter分布式自增ID算法snowflake原理解析

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以JAVA为例

  Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,聪明的一休_2018年最新新闻网一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1)。

那么一个Long类型的64个比特,

twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型。

时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年

机械id(占5个比特):即2的5次方等于32个机器

数据中心id(占5个比特):即2的5次方等于32个数据中心

自增值(占12比特):2的12次方等于4096。也就是说每毫秒最多可以生成4096个id,如果cpu生产id的速度大于每毫秒4096个,那么需要使线程进行等待到下一毫秒,重新计数获取自增值。

snowflake算法的好处:

    # 生成的id是一个数字的Long类型

    # 无需链接数据库或者redis,超高性能。

snowflake算法的弊端:

    # 每毫秒只能生成4096个id。随着cpu不断的进步,每毫秒4096个id将不能满足。可以不用担心,即便cpu性能超过了这个值,那么只需等待到下一个毫秒

    # 只能使用69年

    #每毫秒重新计数,空闲时间会浪费很多id空间。

    #系统时间不可回退,回退将会导致id重复。另:系统时间可以前进,不受影响。

    

以上就是对snow埃及发现古墓_2018年最新新闻网flake的一些总结。

snowflake算法改进1:

    针对空闲时间会浪费很多id空间,改进:咱们可以把时间戳的单位改为秒。使用31个比特的时间戳(秒),节约了10个比特,2的31次方等于2,147,483,648秒,约为69年。然后我们把节约出来的10个字节交给自增值,此时自增值(12+10=22比特),即2的22次方等于4,194,304。     

  改进前的snowflake算法结构为:正数位(龙骑战机_2018年最新新闻网占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(大货车撞隧道侧翻_2018年最新新闻网占5比特祁连山_2018年最新新闻网)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特)

  改进后的snowflake算法结构为:正数位(占1比特)+时间戳(占31比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占22比特)

 改进后的优点:

        # 避免空闲时间会浪费很多id空间,支持每秒生成419万个i人性的弱点_2018年最新新闻网d。

    改进后的snowflake算法同样是使用69年,时间戳以秒为单位,每秒支持约419万个id生成。此时避免使用毫秒时间戳的浪费id空间的弊端。当然还可以继续改进,比如:使用分钟为单位的时间戳(要注意的是:使用分钟为单位的时间戳,如果服务器宕机,那么你需要等待1分钟后才能启动服务器,否则将会导致自增值归零重新计数,当前分钟内生成的id和宕机时生成的id会重复)。

    

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发布时间:2019-08-20 09:09:55

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