Java中生成唯一ID的方法示例
作者:peterwanghao
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。
UUID
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 main(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 < 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 <br> * 把时间戳的单位改为分钟,使用25个比特的时间戳(分钟) <br> * 去掉机器ID和数据中心ID <br> * 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 generate 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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