十次方02、搭建公共子模块

文章目录

  • 搭建公共子模块 tensquare_common
    • 1. 搭建子模块工程
    • 2. 创建实体类
      • 2.1 创建返回结果实体类Result.java
      • 2.2 创建类PageResult.java,用于返回分页结果
      • 2.3 创建返回码定义类StatusCode.java
      • 2.4 分布式ID生成器IdWorker.java

搭建公共子模块 tensquare_common

1. 搭建子模块工程

  1. 搭建公共子模块 tensquare_common
    十次方02、搭建公共子模块_第1张图片

  2. 点击finish
    十次方02、搭建公共子模块_第2张图片

  3. pom.xml文件配置

    
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
             xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
             xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <parent>
            <artifactId>tensquare_parentartifactId>
            <groupId>com.tensquaregroupId>
            <version>1.0-SNAPSHOTversion>
        parent>
        <modelVersion>4.0.0modelVersion>
    
        <artifactId>tensquare_commonartifactId>
    
    
    project>
    

2. 创建实体类

2.1 创建返回结果实体类Result.java

提示:IDEA 生成getter and setter的快捷键是Alt+Insert

package entity;

/**
 * 返回结果
 */
public class Result {

    private boolean flag; //是否成功
    private Integer code; //状态码
    private String message; //响应的信息
    private Object data; //响应的数据,它可能有,也可能没有。(增删改没有,查询就有)

    public Result() {
    }

    /**
     * 增删改方法用的
     *
     * @param flag
     * @param code
     * @param message
     */
    public Result(boolean flag, Integer code, String message) {
        this.flag = flag;
        this.code = code;
        this.message = message;
    }

    /**
     * 查询方法用的
     *
     * @param flag
     * @param code
     * @param message
     * @param data
     */
    public Result(boolean flag, Integer code, String message, Object data) {
        this.flag = flag;
        this.code = code;
        this.message = message;
        this.data = data;
    }

    public boolean isFlag() {
        return flag;
    }

    public void setFlag(boolean flag) {
        this.flag = flag;
    }

    public Integer getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(Integer code) {
        this.code = code;
    }

    public String getMessage() {
        return message;
    }

    public void setMessage(String message) {
        this.message = message;
    }

    public Object getData() {
        return data;
    }

    public void setData(Object data) {
        this.data = data;
    }
}

2.2 创建类PageResult.java,用于返回分页结果

```java
package entity;
/**
 * 返回分页的结果集封装类
 */
public class PageResult  {

    private Long total; //总记录数
    private List rows; //分页的结果集

    public PageResult() {
    }

    public PageResult(Long total, List rows) {
        this.total = total;
        this.rows = rows;
    }

    public Long getTotal() {
        return total;
    }

    public void setTotal(Long total) {
        this.total = total;
    }

    public List getRows() {
        return rows;
    }

    public void setRows(List rows) {
        this.rows = rows;
    }
}

```

2.3 创建返回码定义类StatusCode.java

package entity;

public class StatusCode {

    public static final int OK = 20000; //成功
    public static final int ERROR = 20001; //失败
    public static final int LOGINERROR = 20002; //用户名或密码错误
    public static final int ACCESSERROR = 20003; //权限不足
    public static final int REMOTEERROR = 20004; //远程调用失败
    public static final int REPERROR = 20005; //重复操作

}

2.4 分布式ID生成器IdWorker.java

由于我们的数据库在生产环境中要分片部署(MyCat),所以我们不能使用数据库本身的自增功能来产生主键值,只能由程序来生成唯一的主键值。我们采用的是开源的twitter( 非官方中文惯称:推特.是国外的一个网站,是一个社交网络及微博客服务) 的snowflake (雪花)算法。
十次方02、搭建公共子模块_第3张图片

默认情况下41bit的时间戳可以支持该算法使用到2082年,10bit的工作机器id可以支持1024台机器,序列号支持1毫秒产生4096个自增序列id . 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。
创建分布式ID生成器类IdWorker.java,在tensquare_common工程创建util包,将IdWorker.java直接拷贝到tensquare_common工程的util包中。

package utils;
/**
 * 雪花算法,64位 时间戳+机器id+业务
 * 

名称:IdWorker.java

*

描述:分布式自增长ID

*
 *     Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
 * 
* 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用: * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000 * 在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间, * 然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识), * 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。 * 这样的好处是,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datacenter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,完全满足需要。 *

* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加)) * * @author Polim */ public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepoch = 1288834974657L; // 机器标识位数 private final static long workerIdBits = 5L; // 数据中心标识位数 private final static long datacenterIdBits = 5L; // 机器ID最大值 private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 数据中心ID最大值 private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // 毫秒内自增位 private final static long sequenceBits = 12L; // 机器ID偏左移12位 private final static long workerIdShift = sequenceBits; // 数据中心ID左移17位 private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // 时间毫秒左移22位 private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); /* 上次生产id时间戳 */ private static long lastTimestamp = -1L; // 0,并发控制 private long sequence = 0L; private final long workerId; // 数据标识id部分 private final long datacenterId; public IdWorker(){ this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId); this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId); } /** * @param workerId * 工作机器ID * @param datacenterId * 序列号 */ public IdWorker(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; } /** * 获取下一个ID * * @return */ public synchronized long nextId() { long timestamp = timeGen(); if (timestamp < lastTimestamp) { throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp)); } if (lastTimestamp == timestamp) { // 当前毫秒内,则+1 sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; if (sequence == 0) { // 当前毫秒内计数满了,则等待下一秒 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } else { sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; // ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence; return nextId; } private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) { long timestamp = this.timeGen(); while (timestamp <= lastTimestamp) { timestamp = this.timeGen(); } return timestamp; } private long timeGen() { return System.currentTimeMillis(); } /** *

* 获取 maxWorkerId *

*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) { StringBuffer mpid = new StringBuffer(); mpid.append(datacenterId); String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName(); if (!name.isEmpty()) { /* * GET jvmPid */ mpid.append(name.split("@")[0]); } /* * MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位 */ return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1); } /** *

* 数据标识id部分 *

*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) { long id = 0L; try { InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost(); NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip); if (network == null) { id = 1L; } else { byte[] mac = network.getHardwareAddress(); id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1]) | (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6; id = id % (maxDatacenterId + 1); } } catch (Exception e) { System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage()); } return id; } }

十次方00、目录
https://blog.csdn.net/amingccc/article/details/84260613

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