java.util.UUID类来生成UUID
importjava.util.UUID;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args){//随机生成一个UUID对象UUID uuid = UUID.randomUUID();System.out.println("生成的UUID为:"+ uuid.toString());//通过给定的字符串名称和命名空间生成UUID对象UUID uuid2 = UUID.nameUUIDFromBytes("example_name".getBytes());System.out.println("生成的UUID2为:"+ uuid2.toString());}}/*优点:
Java自带,无需引入额外的库和依赖;
简单易用,一行代码就可以生成UUID。
缺点:
生成的UUID可能会重复,虽然重复的概率较小,但是在高并发的情况下还是有可能发生;
无法控制生成的UUID的格式,只能生成标准的UUID*/
Apache Commons IO库中的UUIDUtils类
importorg.apache.commons.io.UUIDUtils;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args){//随机生成一个UUID字符串String uuid =UUIDUtils.randomUUID().toString();System.out.println("生成的UUID为:"+ uuid);}}/*
三方库优缺点
优点:
可以生成唯一的UUID;
很多开源库和框架都提供了UUID生成的支持。
缺点:
会增加项目的依赖和复杂度;
不同的库实现方式不同,可能会影响生成的UUID的格式和唯一性。
*/
使用Google Guice库中的UUIDGenerator类生成UUID
importcom.google.inject.Inject;importcom.google.inject.name.Named;importjava.util.UUID;publicclassUUIDGenerator{privatefinalUUID uuid;@InjectpublicUUIDGenerator(@Named("randomUUID")UUID uuid){this.uuid = uuid;}publicUUIDgetUUID(){return uuid;}publicstaticvoidmain(String[] args){UUIDGenerator generator =newUUIDGenerator(UUID.randomUUID());System.out.println("生成的UUID为:"+ generator.getUUID().toString());}}
使用JDK的MessageDigest类和SecureRandom类:可以通过Hash算法和随机数生成UUID
写法一:
importjava.security.MessageDigest;importjava.security.NoSuchAlgorithmException;importjava.security.SecureRandom;importjava.util.UUID;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args)throwsNoSuchAlgorithmException{SecureRandom secureRandom =newSecureRandom();byte[] seed = secureRandom.generateSeed(16);MessageDigest md5 =MessageDigest.getInstance("MD5");
md5.update(seed);UUID uuid = UUID.nameUUIDFromBytes(md5.digest());System.out.println("生成的UUID为:"+ uuid.toString());}}
写法二:
importjava.security.MessageDigest;importjava.security.NoSuchAlgorithmException;importjava.util.Random;publicclassUUIDGenerator{publicstaticStringgenerateUUID(){String result ="";try{MessageDigest md =MessageDigest.getInstance("MD5");byte[] messageDigest = md.digest((System.currentTimeMillis()+newRandom().nextInt(99999999)+"").getBytes());StringBuilder sb =newStringBuilder();for(byte b : messageDigest){
sb.append(String.format("%02x", b));}
result = sb.toString();}catch(NoSuchAlgorithmException e){
e.printStackTrace();}return result;}}/*
优点:
可以通过Hash算法和随机数生成唯一的UUID,具有较高的唯一性;
实现简单,无需引入额外的库和依赖。
缺点:
重复的概率比较难以预测,取决于生成的Hash值的分布情况;
无法控制生成的UUID的格式,只能生成基于MD5或SHA-1的UUID。
*/
使用Snowflake算法生成UUID
Snowflake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法,可以在多个节点上生成唯一的ID
importcom.github.f4b6a3.uuid.UuidCreator;importcom.github.f4b6a3.uuid.enums.UuidVariant;importcom.github.f4b6a3.uuid.enums.UuidVersion;importcom.github.f4b6a3.uuid.impl.TimeBasedUuidCreator;importjava.time.Instant;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args){UuidCreator creator =TimeBasedUuidCreator.withRandomNodeId();Instant now =Instant.now();long timestamp = now.getEpochSecond()*1000+ now.getNano()/1000000;String uuid = creator.create(UuidVersion.VERSION_TIME_BASED, timestamp).toString();System.out.println("生成的UUID为:"+ uuid);}}/*
优点:
可以在分布式系统中生成唯一的ID,具有较高的唯一性和可读性;
可以控制生成的ID的格式和信息。
缺点:
实现相对复杂,需要实现一个全局唯一的时钟服务;
只适用于分布式系统,不适用于独立的单机系统。
*/
Snowflake算法第二种:
publicclassUUIDGenerator{/** 开始时间截 (2017-01-01) */privatefinallong twepoch =1483200000000L;/** 机器id所占的位数 */privatefinallong workerIdBits =5L;/** 数据标识id所占的位数 */privatefinallong datacenterIdBits =5L;/** 支持的最大机器id,结果是31 */privatefinallong maxWorkerId =-1L^(-1L<< workerIdBits);/** 支持的最大数据标识id,结果是31 */privatefinallong maxDatacenterId =-1L^(-1L<< datacenterIdBits);/** 序列在id中占的位数 */privatefinallong sequenceBits =12L;/** 机器ID向左移12位 */privatefinallong workerIdShift = sequenceBits;/** 数据标识id向左移17位(12+5) */privatefinallong datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;/** 时间截向左移22位(5+5+12) */privatefinallong timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;/** 生成序列的掩码,这里为4095 */privatefinallong sequenceMask =-1L^(-1L<< sequenceBits);/** 工作机器id(0~31) */privatelong workerId =0L;/** 数据中心id(0~31) */privatelong datacenterId =0L;/** 毫秒内序列(0~4095) */privatelong sequence =0L;/** 上次生成ID的时间截 */privatelong lastTimestamp =-1L;/**
* 构造函数
*
* @param workerId 工作ID (0~31)
* @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
*/publicUUIDGenerator(long workerId,long datacenterId){if(workerId > maxWorkerId || workerId <0){thrownewIllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));}if(datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId <0){thrownewIllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));}this.workerId = workerId;this.datacenterId = datacenterId;}/**
* 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
*
* @return SnowflakeId
*/publicsynchronizedlongnextId(){long 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,此时应当抛出异常if(timestamp < lastTimestamp){thrownewRuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));}// 如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列if(lastTimestamp == timestamp){
sequence =(sequence +1)& sequenceMask;// 毫秒内序列溢出if(sequence ==0){// 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
timestamp =tilNextMillis(lastTimestamp);}}// 时间戳改变,毫秒内序列重置else{
sequence =0L;}// 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64位的IDreturn((timestamp - twepoch)<< timestampLeftShift)//|(datacenterId << datacenterIdShift)//|(workerId << workerIdShift)//| sequence;}/**
* 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
*
* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
* @return 当前时间戳
*/protectedlongtilNextMillis(long lastTimestamp){long timestamp =timeGen();while(timestamp <= lastTimestamp){
timestamp =timeGen();}return timestamp;}/**
* 返回以毫秒为单位的当前时间
*
* @return 当前时间(毫秒)
*/protectedlongtimeGen(){returnSystem.currentTimeMillis();}}
将时间戳和随机数作为种子生成UUID
importjava.util.UUID;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args){long time =System.currentTimeMillis();int random =(int)(Math.random()*Integer.MAX_VALUE);UUID uuid =newUUID(time, random);System.out.println("生成的UUID为:"+ uuid.toString());}}
使用Redis集群的redisson框架提供的RUID类生成UUID
importorg.redisson.api.RUID;publicclassUUIDGenerator{publicstaticvoidmain(String[] args){RUID ruid = RUID.randomUID();System.out.println("生成的UUID为:"+ ruid.toString());}}
利用SecureRandom类生成
importjava.security.SecureRandom;importjava.util.UUID;publicclassUUIDGenerator{publicstaticStringgenerateUUID(){return UUID.randomUUID().toString();}publicstaticStringgenerateSecureUUID(){SecureRandom random =newSecureRandom();byte[] bytes =newbyte[16];
random.nextBytes(bytes);return UUID.nameUUIDFromBytes(bytes).toString();}}
三方库详细版
- Apache Commons: 引入以下Maven依赖
<dependency><groupId>commons-lang</groupId><artifactId>commons-lang</artifactId><version>2.6</version></dependency>
java示例代码:
importorg.apache.commons.lang3.StringUtils;importjava.util.UUID;publicclassGenerateUUID{publicstaticvoidmain(String[] args){UUID uuid = UUID.randomUUID();String uuidStr =StringUtils.remove(uuid.toString(),'-');System.out.println("UUID:"+ uuidStr);}}
Google Guava:
Google Guava库可以使用它的UUID类来生成UUID。需要引入以下Maven依赖:
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>30.0-jre</version></dependency>
java示例:
importcom.google.common.base.CharMatcher;importjava.util.UUID;publicclassGenerateUUID{publicstaticvoidmain(String[] args){UUID uuid = UUID.randomUUID();String uuidStr =CharMatcher.is('-').removeFrom(uuid.toString());System.out.println("UUID:"+ uuidStr);}}
注意事项
之前提到了 Apache Commons 的 UUIDUtils 工具类,但是这个工具类实际上是用于字符串格式与 UUID 转化的,而不是生成 UUID。
如果你想要使用 Apache Commons 中的工具类来生成 UUID ,可以使用 RandomStringUtils 类中的 randomUUID() 方法。下面是一个简单示例:
importorg.apache.commons.lang3.RandomStringUtils;publicclassGenerateUUID{publicstaticvoidmain(String[] args){String uuid =RandomStringUtils.randomNumeric(8)+"-"+RandomStringUtils.randomNumeric(4)+"-"+RandomStringUtils.randomNumeric(4)+"-"+RandomStringUtils.randomNumeric(4)+"-"+RandomStringUtils.randomNumeric(12);System.out.println("UUID:"+ uuid);}}/*
上述代码中,RandomStringUtils的randomNumeric
方法用于生成指定长度的数字字符串,然后通过字符串拼接的方式生成UUID。
需要注意的是,这种方式所生成的UUID并不是符合UUID标准规范的。
*/
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