golang雪花算法实现64位的ID

embedded/2025/1/12 1:36:56/
  • 推荐学习文档
    • golang应用级os框架,欢迎star
    • golang应用级os框架使用案例,欢迎star
    • 案例:基于golang开发的一款超有个性的旅游计划app经历
    • golang实战大纲
    • golang优秀开发常用开源库汇总
    • 想学习更多golang知识,这里有免费的golang学习笔记专栏

以下是使用 Go 语言实现雪花算法生成 64 位 ID 的示例代码:

golang">package mainimport ("fmt""sync""time"
)const (// 起始时间戳(2020-01-01)twepoch        = 1577836800000workerIDBits   = 5datacenterIDBits = 5sequenceBits   = 12maxWorkerID     = -1 ^ (-1 << workerIDBits)maxDatacenterID = -1 ^ (-1 << datacenterIDBits)maxSequence     = -1 ^ (-1 << sequenceBits)workerIDShift      = sequenceBitsdatacenterIDShift  = sequenceBits + workerIDBitstimestampLeftShift = sequenceBits + workerIDBits + datacenterIDBits
)type Snowflake struct {mu            sync.MutexlastTimestamp int64workerID      int64datacenterID  int64sequence      int64
}func NewSnowflake(workerID, datacenterID int64) (*Snowflake, error) {if workerID < 0 || workerID > maxWorkerID {return nil, fmt.Errorf("worker ID must be between 0 and %d", maxWorkerID)}if datacenterID < 0 || datacenterID > maxDatacenterID {return nil, fmt.Errorf("datacenter ID must be between 0 and %d", maxDatacenterID)}return &Snowflake{workerID:      workerID,datacenterID:  datacenterID,lastTimestamp: -1,sequence:      0,}, nil
}func (s *Snowflake) NextID() int64 {s.mu.Lock()defer s.mu.Unlock()timestamp := time.Now().UnixNano() / 1e6if timestamp < s.lastTimestamp {return 0}if s.lastTimestamp == timestamp {s.sequence = (s.sequence + 1) & maxSequenceif s.sequence == 0 {for timestamp <= s.lastTimestamp {timestamp = time.Now().UnixNano() / 1e6}}} else {s.sequence = 0}s.lastTimestamp = timestampreturn ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |(s.datacenterID << datacenterIDShift) |(s.workerID << workerIDShift) |s.sequence
}

你可以使用以下方式调用:

golang">func main() {sf, err := NewSnowflake(1, 1)if err!= nil {panic(err)}id := sf.NextID()fmt.Println(id)
}

这个实现创建了一个雪花算法的结构体Snowflake,通过互斥锁保证并发安全。它根据当前时间戳、工作节点 ID、数据中心 ID 和序列号生成唯一的 64 位 ID。生成的 ID 是一个递增的数字,具有时间顺序性,并且在分布式系统中可以保证唯一性。

希望本文对你有所帮助!如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言。

关注我看更多有意思的文章哦!👉👉


http://www.ppmy.cn/embedded/120076.html

相关文章

en造数据结构与算法C# 之 二叉排序树的增/查

前篇&#xff1a;en造数据结构与算法C# 二叉排序树 泛型类的基本构成-CSDN博客 了解了基本结构以后就可以为其编写增加代码了 注意在二叉排序树类中定义了一个根节点 AddNode&#xff08;添加节点&#xff09;方法分析 输入&#xff1a; 一个添加节点的位置&#xff08;默认为…

K8S配置管理中心Configmap实现微服务配置

文章目录 一、什么是Configmap&#xff1f;二、Configmap能解决哪些问题&#xff1f;三、Configmap应用场景四、Configmap局限性五、Configmap创建方法(1) 使用kubectl create configmap命令创建(2) 基于文件创建(3) 基于环境变量文件创建(4) 使用YAML文件定义并创建 六、Confi…

linux内核双向链表使用list klist

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、list和klist是什么&#xff1f;二、代码示例1.list2.klist 总结 前言 提示&#xff1a;这里可以添加本文要记录的大概内容&#xff1a; linux内核中大量使…

springboot第74集:设计模式

解析 核心线程数与CPU核数相同&#xff1a;避免线程过多导致的上下文切换&#xff0c;提高CPU利用率。无界队列&#xff1a;适合任务量大且任务执行时间短的场景&#xff0c;避免因队列满而拒绝任务。 IO密集型任务 场景描述 适用于执行大量IO操作的任务&#xff0c;如文件读写…

JDBC进阶

目录 JDBC进阶 实体类和ORM 主键回显 批量操作 连接池 介绍 常见的连接池 Druid连接池 Hikari连接池 连接池与软编码 其他配置 Druid配置 Hikari配置 JDBC进阶 实体类和ORM 在使用JDBC操作数据库时会发现数据都是零散的&#xff0c;明明在数据库中是一行完整的数…

3-2 AUTOSAR RTE对Runnable的作用

返回总目录->返回总目录<- 一、前言 通过RTE给runnable提供触发事件。 runnable是可以被触发的,但是需要通过RTE来实现这个触发和调用runnable通过RTE给runnable提供所需资源。 RTE将runnable需要的一些资源通过接口传输给它(Port的实现)将BSW和SWC做隔绝。 因此OS和r…

冒泡排序-C语言

1.问题&#xff1a; 从小到大对10个数进行排序&#xff0c;要求使用冒泡排序实现。 2.解答&#xff1a; 排序规律有两种&#xff1a;一种是“升序”&#xff0c;从小到大&#xff1b;另一种是“降序”&#xff0c;从大到小。 3.代码&#xff1a; #include<stdio.h>//头…

《深度学习》—— 神经网络中的调整学习率

文章目录 一、什么是调整学习率&#xff1f;二、使用PyTorch中的库函数进行调整学习率三种常用的方法1. StepLR2. MultiStepLR3. CosineAnnealingLR 一、什么是调整学习率&#xff1f; 调整学习率&#xff08;Adjusting Learning Rate&#xff09;是在机器学习&#xff0c;特别…