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聊聊雪花算法的5大坑！
前言 今天想和大家聊聊分布式系统中常用的雪花算法（Snowflake）——这个看似完美的ID生成方案，实际上暗藏玄机。 有些小伙伴在工作中一提到分布式ID，第一个想到的就是雪花算法。 雪花算法的隐蔽的坑不少。 今天这篇文章跟大家一起聊聊雪花算法的5大坑，希望对你会有所帮助。 ：美丽的陷阱 先简单回顾一下雪花算法的结构。 标准的雪花算法ID由64位组成： // 典型的雪花算法结构 public class SnowflakeId { // 64位ID结构 // 1位符号位（始终为0） + // 雪花算法有坑，但只要我们知道坑在哪里，就能安全地跨过去。 如果你在雪花算法使用中遇到其他问题，欢迎留言讨论。
26010编辑于 2026-01-12 - 来自专栏Netty历险记
雪花算法
如果在面试中被问及分布式唯一标识,却没有答道雪花算法,那么就有点说不过去了. 关于分布式唯一标识中的雪花算法,网络上的介绍很多,它只是一个算法,可以用Python,Java等不同的语言实现它.即便是同一个语言,它的实现也有不同. 美团(Leaf) 百度(uid-generator) 这两个也是业界比较知名的实现雪花算法的工具. groupId> <artifactId>hutool-all</artifactId> <version>5.4.2</version> </dependency> 在它的内部也实现和提供了雪花算法 ,在这里,我们就拿它作为讲解雪花算法的案例. cn.hutool.core.lang.Snowflake 最核心的方法就是下面这个 public synchronized long nextId() {
85220编辑于 2022-06-02 - 来自专栏blog-技术博客
雪花算法
每个写库设置不同的 auto_increment 初始值，以及相同的增长步长，以保证每个数据库生成的ID是不同的（上图中DB 01生成0,3,6,9…，DB 02生成1,4,7,10，DB 03生成2,5,8,11 ID生成服务假设每次批量拉取5个ID，服务访问数据库，将当前ID的最大值修改为4，这样应用访问ID生成服务索要ID，ID生成服务不需要每次访问数据库，就能依次派发0,1,2,3,4这些ID了。 bit是数据中心，5个bit的机器ID） - 10位的长度最多支持部署1024个节点 12 bit 作为毫秒内序列号 - 12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号 ? ) // -1L 左移 5位 (worker id 所占位数) 即 5位二进制所能获得的最大十进制数 - 31 private final long maxWorkerId = -1L private final long dataCenterIdMoveBits = sequenceBits + workerIdBits; // 时间截向 左移位数 - 22(5+5
1.3K21发布于 2021-04-23 - 来自专栏电光石火
雪花代码
-- 雪花 --> <script type="text/javascript" language="javascript"> (function(){function k(a,b,c) {if(a.addEventListener b } function i(a){ this.parent=document.body; this.createEl(this.parent,a); this.size=Math.random()*5+ 5; this.el.style.width=Math.round(this.size)+"px"; this.el.style.height=Math.round(this.size)+"px"; this.maxLeft
1.3K90发布于 2018-01-18 - 来自专栏若尘的技术专栏
雪花算法Snowflake
Twitter开源的分布式ID生成算法, 结果是一个 Long 型的ID,核心思想是: 使用 1 位作为符号位,确定为 0, 表示 正 使用 41 位作为 毫秒数 使用 10 位作为机器的ID : 高 5 位是 数据中心ID, 低 5 位是 机器ID 使用 12 位作为 毫秒内的序列号, 意味着每个节点每秒可以产生 4096(2 12) 个ID 该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成 41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
* 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位 datacenterId和5位workerId
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号
* 加起来刚好64位 */ private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** 时间截向左移22位(5+5+12)1.6K84发布于 2021-11-23 - 来自专栏从入门到出门
雪花算法snowflake
雪花算法。百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。美团Leaf算法(依赖于数据库，ZK)。 雪花算法的结构：图片主要分为 4 个部分：是 1 个 bit：0，这个是无意义的。是 41 个 bit：表示的是时间戳。 但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。 意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房（32 个机房），每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器（32 台机器），这里可以随意拆分，比如拿出4位标识业务号，其他6位作为机器号。可以随意组合。 可以看到雪花算法中是基于 synchronized 锁进行实现的。如果小伙伴们有其他更好的想法请在下方留言哦。
1.6K10编辑于 2022-08-02 - 来自专栏JusterZhu
雪花算法Snowflake
以下文章来源于智能大石头 ，作者智能大石头 雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于，在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号！ 以下是采用雪花Id作为订单号。 解析Id 大型数据表，例如订单表、日志表等，可以使用Int64作为主键，然后使用雪花Id。 因为雪花Id内带有时间戳信息，因此我们可以根据主键Id来直接搜索指定时间区间的数据。 ///
时间转为Id，不带节点和序列号。 星尘大量使用雪花Id，用于存储跟踪数据和采样数据，以前必须先插入跟踪数据得到自增Id然后才能插入采样数据（需要关联）的问题迎难而解，两者都可以同时走批量插入。 对于日志型数据表，强烈推荐使用雪花Id，因为它带有时间戳信息，等同于省去了CreateTime字段的索引。 1.3K20编辑于 2022-12-07 - 来自专栏博客屋
冬天过节网站雪花飘落代码JS特效代码下载 雪花飘落代码添加教程 5种效果+效果展示
100%;height:100%;pointer-events:none;z-index:100001;}</style>
冬季HTML5 3D雪花斜着飘落动画场景特效 演示页面： 代码添加如下： 隐藏内容 评论可见 前往评论 html5 canvas制作3D逼真冬天雪景雪花飘场景 演示页面： 代码添加如下： 平安夜/圣诞夜jquery --下面是调用方法和参数说明--IT屋博客> <script> $(function(){ $.fn.snow({ minSize: 5, //雪花的最小尺寸 maxSize: 40, //雪花的最大尺寸 newOn: 100 //雪花出现的频率 这个数值越小雪花越多 }); }); </script > html5 canvas散开变大雪花动画特效 演示页面： 以上是使用javascript实现雪花飘落的效果代码，可以直接引用即可 可以根据个人喜爱修改，更多好看网页雪花特效代码欢迎分享。10.3K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏Blank
网站雪花特效
给你的网站加个雪花飘落的样式 效果 代码 将代码添加在您网站的 html 页面的 body 标签中任意位置即可 <! --网站雪花特效--> <script src='https://api.vvhan.com/api/snow'></script>...
1.8K20编辑于 2023-04-12 - 来自专栏Java实战博客
雪花算法 & snowflake
为终端ID //参数2为数据中心ID Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1, 1); long id = snowflake.nextId(); 介绍雪花算法 snowflake Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是Long 生成过程 10bit 工作机器id 中 5 bit 作用是 数据中心 后面 5 bit 是机器id 反正 每秒会生成 26 Twiter 源码，即 我们使用的工具类 /** * @author : zanglikun * @date : 2021/2/27 13:02 * @Version: 1.0 * @Desc : 雪花算法 datacenterId和5位workerId
* 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号
* 加起来刚好64位 */ private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; /** 时间截向左移22位(5+5+121.6K10编辑于 2022-01-17 - 来自专栏谭广健的专栏
雪花ID应用分享
话说上次分享了《关于大数据那些事》有朋友私信跟我聊了一下ID增加的事情，他不是很明白为什么不自增或GUID，因为这样就十分简单并且可取，而采用所谓的雪花ID，好像很复杂。。 既然你能在数据库中建立GUID的字段为什么不善用数据库字段充份用好，这个时候就是雪花ID上场的时候，首先雪花ID不存在像自增ID这样容易被调用因为他是18位数字，你去猜把18位猜一整天也未必能猜到，因为是有算法的 这个是引用雪花ID方法： var snowflakeId = new SnowFlakeId(2, 5);//2 dataCenterId 数据中心ID,5 workerId 机器ID var id = 0, 0) { } public SnowFlakeId(long dataCenterId, long workerId) : this(12, 5, 5, dataCenterId, workerId) { } public SnowFlakeId(int sequenceBitLength, int
1.9K41编辑于 2022-03-22 - 来自专栏王小雷
什么是雪花模型
Snowflake schema 雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式，使得实体关系图类似于雪花形状。 雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。 雪花模型类似于星型模型。 但是，在雪花模型中，维度被规范化为多个相关表，而星型模型的维度被非规范化，每个维度由单个表表示。 当雪花模型的尺寸复杂，具有多级关系，并且子表具有多个父表（“道路中的叉”）时，会出现复杂的雪花形状。 ? 2.是否符合3NF第三范式？ 3.雪花模型比星型模型具有一些优势 雪花模型与星型模型逻辑模型位于同一系列中。实际上，星型模型被认为是雪花模型的特例。 4.缺点 雪花模型的主要缺点是，与星型模型相比，附加级别的属性规范化会增加源查询连接的复杂性。 与单平台尺寸相比，雪花图案受到了严厉的批评。
2.7K10发布于 2019-05-28 - 来自专栏Python编程 pyqt matplotlib
DIY 雪花特效（一）
对任意一张图片，我们可以用代码给它加点雪花特效，做成动图。 原图： ? 加特效后： ? 首先我们需要雪花的图片，比如下面这张（其实这张有点不太真实，不过无妨，我只是拿它来做演示）。 ? 做图像分割后我们就得到了16张雪花的图片（其实一张也足够）： ? 用pickle模块将它们保存到本地，以供后续调用。 ? 万事俱备，下面我们来给原图加上雪花。 snow = Snow(type_,x0, y0, speed,scale) snows.append(snow) n_frames = 30 #因为公众号只能穿5M i].update() frames.append(frame.astype(np.uint8)) create_gif(frames,"snow_plum_5M.gif
1.8K30发布于 2020-03-23 - 来自专栏SpringBoot
java 实现雪花算法
START_TIMESTAMP = 1609528800000L; // 2021-01-01 00:00:00 private final static long WORKER_ID_BITS = 5L ; private final static long DATACENTER_ID_BITS = 5L; private final static long SEQUENCE_BITS
81620编辑于 2023-03-25 - 来自专栏python3
turtle雪花小案例
环境：python3 第三方库：turtle import turtle import time 创建画笔，类似游标 t = turtle.Pen() 封装画出单个雪花的函数 def snow(): 循环 6次是因为雪花是六边形 for _ in range(6): 雪花每个杈上有4个花骨朵，所以循环两次，每次画出两个花骨朵 for _ in range(2): 雪花杈上到起点的距离 t.forward( t.backward(20) 改变方向，因为关于杈堆成，所以角度是30 * 2 t.left(60) 同理画出另外一个花骨朵 t.forward(20) t.backward(20) t.right(30) 回退到整个雪花的中心点 t.backward(80) 左旋转60度，因为360 / 6，六边形 t.left(60) 画出一个雪花 snow() 循环五次，画出6个雪花组成的六边形雪花组 for _ in range(5):
1K10发布于 2020-01-02 - 来自专栏技术之路
雪花算法 Snowflake & Sonyflake
如果发现有时钟回拨，时间很短比如5毫秒,就等待，然后再生成。或者就直接报错，交给业务层去处理。 可以找2bit位作为时钟回拨位，发现有时钟回拨就将回拨位加1，达到最大位后再从0开始进行循环。
1.5K21发布于 2020-02-11 - 来自专栏飞鸟的专栏
java雪花算法实现
Java的雪花算法（Snowflake）是一种生成全局唯一ID的算法，它基于时间戳和节点ID生成一个64位的ID。 以下是一个基于Java的雪花算法示例代码： javaCopy codepublic class SnowflakeIdGenerator { // 开始时间戳，用于计算相对时间 private 1609459200000L; // 2021-01-01 00:00:00 UTC+8 // 机器ID占用的位数 private final long workerIdBits = 5L ; // 数据中心ID占用的位数 private final long datacenterIdBits = 5L; // 序列号占用的位数 private final
85700编辑于 2023-03-29 - 来自专栏技术之路
雪花算法 Snowflake & Sonyflake
原生Snowflake结构如下： [16f5aa31aab69f9e?w=1386&h=320&f=png&s=62979] 因为最高位是标识位，为1表示为负数，所以最高位不使用。 如果发现有时钟回拨，时间很短比如5毫秒,就等待，然后再生成。或者就直接报错，交给业务层去处理。 可以找2bit位作为时钟回拨位，发现有时钟回拨就将回拨位加1，达到最大位后再从0开始进行循环。 比如下图这样，从机器位上，均出来2位做回拨位： [16f5aa31aab467ba? 索尼公司的Sonyflake对原生的Snowflake进行改进，重新分配了各部分的bit位: [16f5aa31ab2c29d7?
2.1K30发布于 2020-01-17 - 来自专栏Java架构师必看
星星模型&&雪花模型
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。 星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余，如在time维度表中，存在2016年5月2日以及2016年5月3日两条记录，那么2016年和 5月信息分别存储了两次，即存在冗余。 雪花模型 当有一个或多个维表没有直接连接到事实表上，而是通过其他维表连接到事实表上时，其图解就像多个雪花连接在一起，故称雪花模型。雪花模型是对星型模型的扩展。 雪花型结构去除了数据冗余。 ? 雪花模型和星星模型的区别： 星型模型因为数据的冗余所以很多统计查询不需要做外部的连接，因此一般情况下效率比雪花型模型要高。
99631发布于 2021-08-10 - 来自专栏java技术爱好者
什么是雪花ID？
文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 为什么使用雪花ID 在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID 当然有，就是雪花ID。 什么是雪花ID snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是64bit的Long类型的ID，有着全局唯一和有序递增的特点。 ? Java实现雪花ID 下面是用Java实现雪花ID的代码，供大家参考一下。 184309536616640517 184309536616640518 184309536616640519 184309536616640520 184309536616640521 总结 在大部分公司的开发项目中里，雪花
5K30发布于 2021-06-01
腾讯云开发者
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