java如何生成long型唯一值

使用UUID、时间戳、雪花算法是Java生成long型唯一值的常用方法。UUID可以生成128位的唯一标识符，通过一定的算法可以将其转换为long型值；时间戳结合一些自定义的随机数或计数器，也能生成较为唯一的long值；雪花算法（Snowflake）是Twitter开源的分布式ID生成算法，通过时间、机器ID和序列号的组合，可以生成高效、唯一的long型值。下面我们详细描述如何使用雪花算法生成long型唯一值。

雪花算法（Snowflake）

雪花算法由Twitter发布，是一种分布式ID生成算法，通过时间戳、机器ID和序列号的组合生成唯一ID。其特点是高效、顺序性强、分布式环境下能保证唯一性。

雪花算法的结构

雪花算法生成的ID是一个64位的long型数值，结构如下：

1位符号位：始终为0，表示正数。
41位时间戳：表示当前时间，相对于某个时间基准的毫秒数。
10位机器ID：表示生成ID的机器的唯一标识。
12位序列号：表示在同一毫秒内生成的不同ID，保证唯一性。

雪花算法的实现

以下是一个使用Java实现雪花算法的示例代码：

public class SnowflakeIdGenerator {
    // 初始时间戳（可自定义）
    private final long twepoch = 1288834974657L;
    // 机器ID所占的位数
    private final long workerIdBits = 5L;
    // 数据中心ID所占的位数
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    // 支持的最大机器ID，结果是31
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    // 支持的最大数据中心ID，结果是31
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    // 序列在ID中占的位数
    private final long sequenceBits = 12L;
    // 机器ID左移12位
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    // 数据中心ID左移17位
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    // 时间戳左移22位
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    // 生成序列的掩码，这里是4095（0b111111111111=0xfff=4095）
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    // 工作机器ID（0~31）
    private long workerId;
    // 数据中心ID（0~31）
    private long datacenterId;
    // 毫秒内序列（0~4095）
    private long sequence = 0L;
    // 上次生成ID的时间戳
    private long lastTimestamp = -1L;
    // 构造函数
    public SnowflakeIdGenerator(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;
    }
    // 生成唯一ID的方法
    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) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }
    // 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }
    // 返回当前时间戳（毫秒）
    protected long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
    public static void main(String[] args) {
        SnowflakeIdGenerator idWorker = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = idWorker.nextId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}

具体实现分析

构造函数：初始化机器ID和数据中心ID，并检查其是否在合法范围内。
nextId方法：生成唯一ID的核心方法。先获取当前时间戳，如果当前时间戳与上次生成ID的时间戳相同，则增加序列号；如果不同，则重置序列号。
tilNextMillis方法：等待到下一毫秒，直到获取新的时间戳。
timeGen方法：获取当前时间戳。

时间戳法

时间戳法是通过获取当前时间的毫秒数，加上一些自定义的随机数或计数器来生成唯一的long型值。这种方法简单易行，但在高并发环境下可能会出现重复ID的情况，因此需要额外的机制来保证唯一性。

时间戳法的实现

以下是一个使用Java实现时间戳法的示例代码：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class TimestampIdGenerator {
    private static final AtomicLong counter = new AtomicLong(0);
    public static long generateUniqueId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        long uniqueId = timestamp * 1000 + counter.incrementAndGet();
        return uniqueId;
    }
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = generateUniqueId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}

具体实现分析

AtomicLong：使用AtomicLong类来保证在多线程环境下的计数器操作是原子的。
generateUniqueId方法：获取当前时间戳，并乘以1000，再加上计数器的值，生成唯一ID。

UUID转换法

UUID（Universally Unique Identifier）是一个128位的标识符，通常表示为32个字符的十六进制字符串。通过一定的算法，可以将UUID转换为long型值。

UUID转换法的实现

以下是一个使用Java实现UUID转换法的示例代码：

import java.util.UUID;
public class UUIDToLongGenerator {
    public static long generateUniqueId() {
        UUID uuid = UUID.randomUUID();
        long uniqueId = uuid.getMostSignificantBits() & Long.MAX_VALUE;
        return uniqueId;
    }
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            long id = generateUniqueId();
            System.out.println(id);
        }
    }
}

具体实现分析

UUID.randomUUID方法：生成一个随机的UUID。
getMostSignificantBits方法：获取UUID的高64位。
与Long.MAX_VALUE相与：将高64位的符号位置为0，确保生成的ID为正数。

综合比较

雪花算法：适用于分布式系统，具有高效、顺序性强的特点，但实现较为复杂。
时间戳法：简单易行，但在高并发环境下可能会出现重复ID，需要额外的机制来保证唯一性。
UUID转换法：生成的ID具有较好的唯一性，但不保证顺序性。

最佳实践

根据具体需求选择合适的方法。如果需要在分布式系统中生成唯一ID，推荐使用雪花算法；如果只需在单机上生成唯一ID，可以选择时间戳法或UUID转换法。在实际应用中，可以结合业务需求和系统架构来选择合适的ID生成策略。

java如何生成long型唯一值

雪花算法（Snowflake）

雪花算法的结构

雪花算法的实现

具体实现分析

时间戳法

时间戳法的实现

具体实现分析

UUID转换法

UUID转换法的实现

具体实现分析

综合比较

最佳实践

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