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日本人做爰过程网站,巩义网站优化公司,日式设计网站,简单手机网站开发软件文章目录 1. 概述2. 结构3. 代码3.1 IdWorker.cs3.2 IdWorkerTest.cs (测试) 1. 概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长&#xff0c…

文章目录

  • 1. 概述
  • 2. 结构
  • 3. 代码
    • 3.1 IdWorker.cs
    • 3.2 IdWorkerTest.cs (测试)

1. 概述

分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而Twittersnowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

该项目地址为:https://github.com/twitter/snowflake 是用 Scala实现的

参考:

  • C# 分布式自增ID算法snowflake(雪花算法) - 五维思考 - 博客园 (cnblogs.com)

  • C#雪花Id_c# 雪花id-CSDN博客

2. 结构

第1位第2位第3位第4位第5位
位数时间戳(ms)数据中心ID(DatacenterId )工作节点ID (MachineId )自增序列号
0000000000000000000000000000000000000000000
  • 第1位:未使用
  • 第2位:接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年),用毫秒级的时间戳来表示自1970年1月1日 00:00:00 GMT以来的时间。
  • 第3-4位:用来区分不同的数据中心 datacenterIdmachineId,可根据实际情况分配,最多可容纳1024个数据中心(2^10=10位的长度最多支持部署1024个节点),也可以设置成5位,最大节点是32个。
  • 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产生4096个ID序号)

一共加起来刚好64位,为一个Long型。(转换成字符串长度为18)

snowflake生成的ID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datacentermachineId作区分),并且效率较高。据说:snowflake每秒能够产生26万个ID

注意:

  • 在实际使用中,需要根据不同的分布式环境配置合适的数据中心ID和工作节点ID,以保证生成的雪花Id的唯一性和顺序性。
  • 其中 dataCenterIdworkerId 分别是数据中心和工作节点的标识,该生成器依赖于数据中心ID和工作节点ID两个参数进行初始化。具体的生成过程是根据当前时间戳、数据中心ID、工作节点ID和自增序列号,通过位运算组合生成一个64位的唯一标识。

3. 代码

3.1 IdWorker.cs

using System;
/// <summary>
/// Twitter的分布式自增ID雪花算法
/// </summary>
public class IdWorker
{//起始的时间戳private static long START_STMP = 1480166465631L;//每一部分占用的位数private static int SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数private static int MACHINE_BIT = 5;   //机器标识占用的位数private static int DATACENTER_BIT = 5;//数据中心占用的位数//每一部分的最大值private static long MAX_DATACENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATACENTER_BIT);private static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);private static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);//每一部分向左的位移private static int MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;private static int DATACENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;private static int TIMESTMP_LEFT = DATACENTER_LEFT + DATACENTER_BIT;private long datacenterId = 1;  //数据中心private long machineId = 1;     //机器标识private long sequence = 0L; //序列号private long lastStmp = -1L;//上一次时间戳#region 单例:完全懒汉private static readonly Lazy<IdWorker> lazy = new Lazy<IdWorker>(() => new IdWorker());public static IdWorker Singleton { get { return lazy.Value; } }private IdWorker() { }#endregionpublic IdWorker(long cid, long mid){if (cid > MAX_DATACENTER_NUM || cid < 0) throw new Exception($"中心Id应在(0,{MAX_DATACENTER_NUM})之间");if (mid > MAX_MACHINE_NUM || mid < 0) throw new Exception($"机器Id应在(0,{MAX_MACHINE_NUM})之间");datacenterId = cid;machineId = mid;}/// <summary>/// 产生下一个ID/// </summary>/// <returns></returns>public long nextId(){long currStmp = getNewstmp();if (currStmp < lastStmp) throw new Exception("时钟倒退,Id生成失败!");if (currStmp == lastStmp){//相同毫秒内,序列号自增sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;//同一毫秒的序列数已经达到最大if (sequence == 0L) currStmp = getNextMill();}else{//不同毫秒内,序列号置为0sequence = 0L;}lastStmp = currStmp;return (currStmp - START_STMP) << TIMESTMP_LEFT       //时间戳部分| datacenterId << DATACENTER_LEFT       //数据中心部分| machineId << MACHINE_LEFT             //机器标识部分| sequence;                             //序列号部分}private long getNextMill(){long mill = getNewstmp();while (mill <= lastStmp){mill = getNewstmp();}return mill;}private long getNewstmp(){return (long)(DateTime.UtcNow - new DateTime(1970, 1, 1, 0, 0, 0, DateTimeKind.Utc)).TotalMilliseconds;}
}

3.2 IdWorkerTest.cs (测试)

使用

IdWorker idworker = IdWorker.Singleton;
Console.WriteLine(idworker.nextId());

测试

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace Test.Simple
{public static class IdWorkerTest{public static void Test(){/**** *  两种测试方法,均为500并发,生成5000个Id:*  Machine1() 模拟1台主机,单例模式获取实例*  Machine5() 模拟5台主机,创建5个实例*/Machine1();Machine2();Machine5();}public static void Machine1(){int cid = 1;int mid = 15;Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机( 数据中心{0} - 机器节点{1}): ", cid, mid);IdWorker idworker = new IdWorker(cid, mid);Console.WriteLine(idworker.nextId());cid = 2;mid = 10;Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机( 数据中心{0} - 机器节点{1}): ", cid, mid);idworker = new IdWorker(cid, mid);Console.WriteLine(idworker.nextId());}public static void Machine2(){Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟1台主机 : ");for (int j = 0; j < 500; j++){Task.Run(() =>{IdWorker idworker = IdWorker.Singleton;for (int i = 0; i < 10; i++){Console.WriteLine(idworker.nextId());}});}}public static void Machine5(){Console.WriteLine("雪花ID -- IdWorkerTest -- 模拟5台主机 : ");List<IdWorker> workers = new List<IdWorker>();Random random = new Random();for (int i = 0; i < 5; i++){workers.Add(new IdWorker(1, i + 1));}for (int j = 0; j < 500; j++){Task.Run(() =>{for (int i = 0; i < 10; i++){int mid = random.Next(0, 5);Console.WriteLine(workers[mid].nextId());}});}}}
}

在这里插入图片描述
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结束

http://www.tj-hxxt.cn/news/47773.html

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