0


《前端攻城狮 · Snowflake 雪花算法》

📢 大家好,我是 【战神刘玉栋】,有10多年的研发经验,致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗
🌻 CSDN入驻不久,希望大家多多支持,后续会继续提升文章质量,绝不滥竽充数,欢迎多多交流。👍

文章目录

CSDN.gif

写在前面的话

雪花 ID 是一种分布式唯一 ID 生成算法,通常由 Twitter 提出的。它的结构通常包括时间戳、机器 ID 和序列号等部分。
如果你想在 Vue.js 中实现雪花 ID 的生成,可以选择自己实现算法,或者使用现成的库。

利用现有库

Step1、下载依赖

snowflake-id
npminstall snowflake-id

Step2、直接使用

import Snowflake from'snowflake-id';const snowflake =newSnowflake();const id = snowflake.generate();
console.log(id);

自定义实现

classSnowflake{constructor(workerId, datacenterId){this.workerId = workerId;// 机器 IDthis.datacenterId = datacenterId;// 数据中心 IDthis.sequence =0;// 序列号this.lastTimestamp =-1;// 上次生成 ID 的时间戳// 位移配置this.workerIdBits =5;// 机器 ID占用的位数this.datacenterIdBits =5;// 数据中心 ID占用的位数this.sequenceBits =12;// 序列号占用的位数// 最大值this.maxWorkerId =-1^(-1<<this.workerIdBits);// 31this.maxDatacenterId =-1^(-1<<this.datacenterIdBits);// 31this.sequenceMask =-1^(-1<<this.sequenceBits);// 4095// 时间戳偏移this.timestampLeftShift =this.sequenceBits +this.datacenterIdBits +this.workerIdBits;// 22this.datacenterIdShift =this.sequenceBits +this.workerIdBits;// 17this.workerIdShift =this.sequenceBits;// 12this.epoch =1609459200000;// 自定义纪元(2021-01-01 00:00:00)}// 获取当前时间戳getCurrentTimestamp(){returnnewDate().getTime();}// 生成 IDnextId(){let timestamp =this.getCurrentTimestamp();if(timestamp <this.lastTimestamp){thrownewError("Clock moved backwards. Refusing to generate id for "+(this.lastTimestamp - timestamp)+" milliseconds");}if(this.lastTimestamp === timestamp){this.sequence =(this.sequence +1)&this.sequenceMask;// 序列号自增if(this.sequence ===0){
                timestamp =this.waitNextMillis(this.lastTimestamp);// 等待下一毫秒}}else{this.sequence =0;// 时间戳改变,序列号重置}this.lastTimestamp = timestamp;// 生成 IDreturn((timestamp -this.epoch)<<this.timestampLeftShift)|(this.datacenterId <<this.datacenterIdShift)|(this.workerId <<this.workerIdShift)|this.sequence;}// 等待下一毫秒waitNextMillis(lastTimestamp){let timestamp =this.getCurrentTimestamp();while(timestamp <= lastTimestamp){
            timestamp =this.getCurrentTimestamp();}return timestamp;}}// 使用示例const snowflake =newSnowflake(1,1);// 机器 ID 和数据中心 IDconst id = snowflake.nextId();
console.log(id);

雪花ID和UUID

雪花 ID(Snowflake ID)和 UUID(通用唯一识别码)都是用于生成唯一标识符的技术,但它们在设计目标、结构和使用场景上有显著的区别。

1. 生成方式
雪花 ID:
由多个部分组成,包括时间戳、机器 ID、数据中心 ID 和序列号。
生成过程依赖于时间,通常是基于当前时间戳生成的。
适合分布式系统,可以在多个节点上生成唯一 ID。
UUID:
通常是随机生成的,或者基于时间戳和节点信息(如 MAC 地址)生成。
UUID 的生成不依赖于中心化的时间或机器 ID,具有更高的随机性。
适合需要唯一性但不需要排序的场景。

2. 长度和格式
雪花 ID:
通常是 64 位的整数,表现为一个长整型数字。
结构化,包含时间、机器 ID 和序列号等信息,便于解析。
UUID:
通常是 128 位(16 字节),表现为 32 个十六进制字符,通常以 8-4-4-4-12 的格式表示。
不易于解析,主要用于唯一性标识。

3. 可排序性
雪花 ID:
由于包含时间戳,雪花 ID 是有序的,生成的 ID 随时间递增。
适合需要排序的场景,如数据库主键。
UUID:
UUID 是随机生成的,通常没有顺序性。
不适合需要排序的场景。

4. 冲突概率
雪花 ID:
由于设计上考虑了机器 ID 和序列号,冲突概率非常低,尤其在分布式环境中。
UUID:
虽然 UUID 的设计目标是唯一性,但在极少数情况下(如使用随机生成算法时)仍可能发生冲突。

5. 使用场景
雪花 ID:
适合需要高性能、高并发的分布式系统,如微服务架构、数据库主键等。
适合需要生成有序 ID 的场景。
UUID:
适合需要唯一标识符的场景,如用户 ID、会话 ID 等。
适合不需要排序的场景,或在分布式系统中需要避免中心化生成的情况。

总结
雪花 ID 更适合需要高性能和有序性的分布式系统,而 UUID 更适合需要唯一性但不关心顺序的场景。选择哪种 ID 生成方式取决于具体的应用需求和场景。

总结陈词

💗 后续会逐步分享企业实际开发中的实战经验,有需要交流的可以联系博主。

CSDN_END.gif

标签: 前端 算法

本文转载自: https://blog.csdn.net/syb513812/article/details/141652269
版权归原作者 战神刘玉栋 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“《前端攻城狮 · Snowflake 雪花算法》”的评论:

还没有评论