Java中生成唯一ID的方法示例

Java中生成唯一ID的方法示例

有时我们不依赖于数据库中自动递增的字段产生唯一ID,比如多表同一字段需要统一一个唯一ID,这时就需要用程序来生成一个唯一的全局ID。

UUJxmZDTID

从java 5开始， UUID 类提供了一种生成唯一ID的简单方法。UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier)的缩写，UUID来源于OSF(Open Software Foundation，开源软件基金会)的DCE(Distributed Computing Environment，分布式计算环境)规范。UUID 的目的，是让分布式系统中的所有元素，都能有唯一的辨识资讯，而不需要透过中央控制端来做辨识资讯的指定。如此一来，每个人都可以建立不与其它人冲突的 UUID。

UUID是一个128bit的数字，也可以表现为32个16进制的字符（每个字符0-F的字符代表4bit），中间用"-"分割。

时间戳＋UUID版本号： 分三段占16个字符(60bit+4bit)，

Clock Sequence号与保留字段：占4个字符(13bit＋3bit)，

节点标识：占12个字符(48bit)，

UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。

public class GenerateUUID {

public static final void main(String... args) {

// generate random UUIDs

UUID idOne = UUID.randomUUID();

UUID idTwo = UUID.randomUUID();

log("UUID One: " + idOne);

log("UUID Two: " + idTwo);

}

private static void log(Object object) {

System.out.println(String.valueOf(object));

}

}

结果为

UUID One: 6b193443-b95d-4462-9902-a6455ebc56d6

UUID Two: 4ef9b375-839b-4150-8f31-1ed85fab63fd

随机数的哈希值

此方法使用SecureRandom和MessageDigest：

启动时，初始化SecureRandom （这可能是一个冗长的操作）

使用 SecureRandom生成一个随机数

创建一个MessageDigest，使用某种摘要算法

将MessageDigest返回的byte[]编码为某种可接受的文本形式

检查结果是否已经被使用；如果尚未使用，则适合作为唯一标识符

MessageDigest类是适合于产生任意数据的“单向散列”。

public class GenerateId {

public static void maihttp://n(String... arguments) {

try {

SecureRandom prng = SecureRandom.getInstance("SHA1PRNG");

String randomNum = Integer.valueOf(prng.nextInt()).toString();

MessageDigest sha = MessageDigest.getInstance("SHA-1");

byte[] result = sha.digest(randomNum.getBytes());

System.out.println("Random number: " + randomNum);

System.out.println("Message digest: " + hexEncode(result));

} catch (NoSuchAlgorithmException ex) {

System.err.println(ex);

}

}

static private String hexEncode(byte[] input) {

StringBuilder result = new StringBuilder();

char[] digits = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a',

'b', 'c', 'd', 'e', 'f'};

for (int idx = 0; idx &lthttp://; input.length; ++idx) {

byte b = input[idx];

result.append(digits[(b & 0xf0) >> 4]);

result.append(digits[b & 0x0f]);

}

return result.toString();

}

}

结果为

Random number: -2017013782

Message digest: 2c3bba8d4dbd3699648c5909685d21f9c64b6a8a

Twitter的snowflake

twitter的一个全局唯一id生成器，结果是一个long型的ID。

正数位(1bit)：一个符号位，永远是0。

时间戳(41bit) ：自从2012年以来的毫秒数，能撑139年。

自增序列(12bit，最大值4096)：毫秒之内的自增，过了一毫秒会重新置0。

DataCenter ID (5 bit, 最大值32）：配置值，支持多机房。

Worker ID ( 5 bit, 最大值32)，配置值，一个机房里最多32个机器。

Snowflake算法的变化

Snowflake算法生成的唯一ID为long型数值，但如果想在应用中使用int类型的自增ID的话可以做些调整。

时间戳改为分钟（25bit），自增序列（7bit）。自增序列最大值128，在一分钟内会不够使用。可以采用预支方式取下一分钟。

此方式只适用于一个单体应用，不适合分布式系统。

/**

* @ClassName: SnowflakeIdWorker3rd

* @Description:snowflake算法改进

* @author: wanghao

* @date: 2019年12月13日 下午12:50:47

* @version V1.0

*

* 将产生的Id类型更改为Integer 32bit

* 把时间戳的单位改为分钟,使用25个比特的时间戳（分钟）

* 去掉机器ID和数据中心ID

* 7个比特作为自增值，即2的7次方等于128。

*/

public class SnowflakeIdWorker3rd {

/** 开始时间戳 (2019-01-01) */

private final int twepoch = 25771200;// 1546272000000L/1000/60;

/** 序列在id中占的位数 */

private final long sequenceBits = 7L;

/** 时间截向左移7位 */

private final long timestampLeftShift = sequenceBits;

/** 生成序列的掩码，这里为127 */

private final int sequenceMask = -1 ^ (-1 << sequenceBits);

/** 分钟内序列(0~127) */

private int sequence = 0;

private int laterSequence = 0;

/** 上次生成ID的时间戳 */

private int lastTimestamp = -1;

private final MinuteCounter counter = new MinuteCounter();

/** 预支时间标志位 */

boolean isAdvance = false;

// ==============================Constructors=====================================

public SnowflakeIdWorker3rd() {

}

// ==============================Methods==========================================

/**

* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)

*

* @return SnowflakeId

*/

public synchronized int nextId() {

int timestamp = timeGen();

// 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常

if (timestamp < lastTimestamp) {

throw new RuntimeException(String.format(

"Clock moved backwards. Refusing to generahttp://te id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));

}

if(timestamp > counter.get()) {

counter.set(timestamp);

isAdvance = false;

}

// 如果是同一时间生成的，则进行分钟内序列

if (lastTimestamp == timestamp || isAdvance) {

if(!isAdvance) {

sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;

}

// 分钟内自增列溢出

if (sequence == 0) {

// 预支下一个分钟,获得新的时间戳

isAdvance = true;

int laterTimestamp = counter.get();

if (laterSequence == 0) {

laterTimestamp = counter.incrementAndGet();

}

int nextId = ((laterTimestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //

| laterSequence;

laterSequence = (laterSequence + 1) & sequenceMask;

return nextId;

}

}

// 时间戳改变，分钟内序列重置

else {

sequence = 0;

laterSequence = 0;

}

// 上次生成ID的时间截

lastTimestamp = timestamp;

// 移位并通过或运算拼到一起组成32位的ID

return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) //

| sequence;

}

/**

* 返回以分钟为单位的当前时间

*

* @return 当前时间(分钟)

*/

protected int timeGen() {

String timestamp = String.valueOf(System.currentTimeMillis() / 1000 / 60);

return Integer.valueOf(timestamp);

}

// ==============================Test=============================================

/** 测试 */

public static void main(String[] args) {

SnowflakeIdWorker3rd idWorker = new SnowflakeIdWorker3rd();

for (int i = 0; i < 1000; i++) {

long id = idWorker.nextId();

System.out.println(i + ": " + id);

}

}

}

public class MinuteCounter {

private static final int MASK = 0x7FFFFFFF;

private final AtomicInteger atom;

public MinuteCounter() {

atom = new AtomicInteger(0);

}

public final int incrementAndGet() {

return atom.incrementAndGet() & MASK;

}

public int get() {

return atom.get() & MASK;

}

public void set(int newValue) {

atom.set(newValue & MASK);

}

}

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