Hutool—雪花算法

一、介绍Hutool工具：

     官网地址：简介 | Hutool

     Hutool是一个Java工具库，其中包含了各种实用的工具类和方法。通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。Hutool中的工具方法来自每个用户的精雕细琢，它涵盖了Java开发底层代码中的方方面面，它既是大型项目开发中解决小问题的利器，也是小型项目中的效率担当；

     Hutool是项目中“util”包友好的替代，它节省了开发人员对项目中公用类和公用工具方法的封装时间，使开发专注于业务，同时可以最大限度的避免封装不完善带来的bug

二、雪花算法：

 1.介绍：

      雪花算法（Snowflake）是一种分布式唯一ID生成算法，它可以在分布式系统中生成全局唯一的ID。该算法由Twitter开发，用于解决分布式系统中生成唯一ID的需求。

 2.核心思想：

      雪花算法的核心思想是将一个64位的ID分成多个部分，每个部分表示不同的信息。具体来说，一个雪花ID由以下几个部分组成：

1. 时间戳：占用41位，表示生成ID的时间戳，精确到毫秒级别。这样可以保证在同一毫秒内生成的ID是唯一的。

2. 机器ID：占用10位，表示生成ID的机器的唯一标识。在分布式系统中，每台机器都需要有一个唯一的标识，以防止生成重复的ID。

3. 序列号：占用12位，表示同一毫秒内生成的多个ID的序列号。当同一毫秒内生成的ID超过4096个时，序列号会从0开始重新计数。

     通过将时间戳、机器ID和序列号组合起来，就可以生成一个全局唯一的ID。

     优点：生成的ID有序、趋势递增，并且在分布式系统中具有较高的性能和可靠性。

     缺点：雪花算法并不是绝对的全局唯一，因为机器ID需要保证唯一性，而且系统时钟需要保证准确性。如果机器ID重复或者系统时钟回拨，都有可能导致生成重复的ID。

因此，在使用雪花算法时，需要确保机器ID的唯一性，并且对系统时钟进行合理的同步和校准。

三、Hutool实现雪花算法的方式：

 1.pom文件

<dependency>
   <groupId>cn.hutool</groupId>
   <artifactId>hutool-all</artifactId>
   <version>5.8.16</version>
</dependency>

2.代码实现：

public class SnowFlakeUtil {

    public static void main(String[] args) {
        //参数1：workerId 终端ID
        //参数2：dataCenterId 数据中心id
        Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(1,1);
        long id = snowflake.nextId();
        System.out.println("雪花算法1（每次生成一个新对象）实现："+id);

        Snowflake secondSnow = IdUtil.getSnowflake(1,1);
        String secondId = secondSnow.nextIdStr();
        System.out.println("单例雪花算法2实现："+secondId);

        //注：该方法只能在最新版本5.8.16版本
        long threeSnow = IdUtil.getSnowflakeNextId();
        System.out.println("单例雪花算法3实现(5.8.16版本)："+threeSnow);
    }
}

四、源码翻看：

版本：5.8.16

1. 创建雪花算法的基础方法：

2.getSnowflakeNextId() 和 getSnowflakeNextStr()，这两个是新版本增加的方法，默认调用的是getSnowflake()方法，生成id

ps：发现了一个解决雪花算法重复问题的解决方案，只是做个记录，具体还得看实际。笔者认为参考博客的解决思路很好，下面是链接

参考连接：(84条消息) 线上使用雪花算法生成id重复问题_snowflake算法出现id重复_Dongguo丶的博客-CSDN博客