随笔分类 - 雪花算法
摘要：雪花算法初步完成后，我们讨论了几个位运算的写法，大家知道雪花算法一旦确定后，很多数字都是定死的，比如机器占多少位，或者时间向左位移多少，这些在算法具体逻辑确定后就不会变了。那么写成最后的数字和用位运算计算出来有什么区别呢？ 其实没有区别，我们的程序分为编译期和运行期，我们直接把程序编译好，然后查看c
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摘要：n位二进制表示的最大值 雪花算法已经初步完成了。现在我们再来看几个位操作。先看第一个，还是左移操作，不过这里演示负数左移： 1L 2^1 1L 2^n ~ 1、取反后，正整数变成了负整数，负整数变成了正整数 2、取反后，无论原来是正数还是负数，结果都会变成 (n+1) 1L 2^n 1 1L 不超过
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摘要：前面的内容把雪花算法的时间部分和机器信息部分都生成了，下面来生成最后一部分，就是毫秒内的序列。什么意思呢？我们在生成时间部分获取时间戳的时候，使用 long now = System.currentTimeMillis(); 获取，是个毫秒级的时间戳，但是即使是这么短的时间，对于电脑来说也足够生成很
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摘要：时间部分生成后，下一步是机器信息，占10位。我们这里把机器信息分成两部分，一部分是数据中心id，占5位，一部分是机器id，占5位。这两个id可以在部署项目的时候根据不同的机器自定义不同的id，这样能人为的保障每个id都不同。比如： 也可以根据自己机器的情况自动生成，不过有很小很小的风险会重复，这个风
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摘要：前面的理论基础和位运算都了解了，下面我们来生成雪花算法的第一部分，也就是时间部分。时间部分的逻辑起始很简单，就是规定一个起始时间戳，然后用当前时间戳减去起始时间戳，这两个数的差就是我们要的结果。简单看一下代码逻辑： 我们规定的起始时间是 2015 01 01 00:00:00 ，然后获取当前时间，用
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摘要：前面介绍了雪花算法的理论基础，可以对大概的算法有个了解，但是细节上可能还是模糊，下面来说一下雪花算法中用到的位运算。这里先介绍两个，一个是： 介绍一个例子比如有三个数字，分别打印出这三个数字的二进制形式： 可以看到，5对应的二进制就是101,8对应的2进制就是1000,10对应的二进制就是1010。
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摘要：针对每个公司，随着服务化演进，单个服务越来越多，数据库分的越来越细，有的时候一个业务需要分成好几个库，这时候自增主键或者序列之类的主键id生成方式已经不再满足需求，分布式系统中需要的是一个全局唯一的id生成规则。既然号称在全局分布式系统中唯一，那么主键的生成规则必然要复杂一些，以前看过很多资料，都对
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