雪花算法

唯一的号码生成

1、依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等

2、使用时间生成的。若有多个机器，很容易重复。

3、使用uuid生成。很容易重复，并且还是无序的。

4、雪花算法生成。

数据库和UUID方案的不足之处

采用数据库自增序列：

• 读写分离时，只有主节点可以进行写操作，可能有单点故障的风险
• 分表分库，数据迁移合并等比较麻烦

UUID随机数：

• 采用无意义字符串，没有排序
• UUID使用字符串形式存储，数据量大时查询效率比较低

雪花算法图

雪花算法生成的ID是纯数字且具有时间顺序的。

2^12=4096

雪花算法，在1 ms 内，同一个机器，同一个应用，都能生成4096 个id

雪花算法的缺点

雪花算法在单机系统上ID是递增的，但是在分布式系统多节点的情况下，所有节点的时钟并不能保证不完全同步，所以有可能会出现不是全局递增的情况。

雪花算法的使用

1、引入依赖

hutool工具类中提交了雪花算法代码 只需引入hutool工具类

<!-- hutool工具类 -->
            <dependency>
                <groupId>cn.hutool</groupId>
                <artifactId>hutool-all</artifactId>
                <version>5.0.7</version>
            </dependency>

2、springboot中自动配置类

package com.zxm.config;

import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class SnowConfig {

//    @Value("${snow.workId}")
//    private Integer workId ;
//
//    @Value("${snow.appId}")
//    private Integer appId ;

    /**
     * workerId ---> 终端id
     * datacenterId--->数据中心id
     * @return
     */
    @Bean
    public Snowflake snowflake(){
        Snowflake snowflake = new Snowflake(1,1);
        return snowflake;
    }
}

3、生成id

// 生成有序id的方法
String orderNums = snowflake.nextIdStr();