com.dahuatech.hutool.core.util.IdUtil Maven / Gradle / Ivy

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package com.dahuatech.hutool.core.util;

import com.dahuatech.hutool.core.lang.ObjectId;
import com.dahuatech.hutool.core.lang.Singleton;
import com.dahuatech.hutool.core.lang.Snowflake;
import com.dahuatech.hutool.core.lang.UUID;

/**
 * ID生成器工具类，此工具类中主要封装：
 *
 *  * 1. 唯一性ID生成器：UUID、ObjectId（MongoDB）、Snowflake
 * 
 *
 * ID相关文章见：http://calvin1978.blogcn.com/articles/uuid.html
 *
 * @author looly
 * @since 4.1.13
 */
public class IdUtil {

  // ------------------------------------------------------------------- UUID
  /**
   * 获取随机UUID
   *
   * @return 随机UUID
   */
  public static String randomUUID() {
    return UUID.randomUUID().toString();
  }

  /**
   * 简化的UUID，去掉了横线
   *
   * @return 简化的UUID，去掉了横线
   */
  public static String simpleUUID() {
    return UUID.randomUUID().toString(true);
  }

  /**
   * 获取随机UUID，使用性能更好的ThreadLocalRandom生成UUID
   *
   * @return 随机UUID
   * @since 4.1.19
   */
  public static String fastUUID() {
    return UUID.fastUUID().toString();
  }

  /**
   * 简化的UUID，去掉了横线，使用性能更好的ThreadLocalRandom生成UUID
   *
   * @return 简化的UUID，去掉了横线
   * @since 4.1.19
   */
  public static String fastSimpleUUID() {
    return UUID.fastUUID().toString(true);
  }

  /**
   * 创建MongoDB ID生成策略实现

   * ObjectId由以下几部分组成：
   *
   * 
   * 1. Time 时间戳。
   * 2. Machine 所在主机的唯一标识符，一般是机器主机名的散列值。
   * 3. PID 进程ID。确保同一机器中不冲突
   * 4. INC 自增计数器。确保同一秒内产生objectId的唯一性。
   * 
   *
   * 参考：http://blog.csdn.net/qxc1281/article/details/54021882
   *
   * @return ObjectId
   */
  public static String objectId() {
    return ObjectId.next();
  }

  /**
   * 创建Twitter的Snowflake 算法生成器

   * 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。
   *
   * snowflake的结构如下(每部分用-分开):

   *
   * 
   * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
   * 
   *
   * 第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)

   * 然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）

   * 最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）
   *
   * 参考：http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
   *
   * @param workerId 终端ID
   * @param datacenterId 数据中心ID
   * @return {@link Snowflake}
   */
  public static Snowflake createSnowflake(long workerId, long datacenterId) {
    return new Snowflake(workerId, datacenterId);
  }

  /**
   * 获取单例的Twitter的Snowflake 算法生成器对象

   * 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。
   *
   * 
snowflake的结构如下(每部分用-分开):

   *
   * 
   * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
   * 
   *
   * 第一位为未使用，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)

   * 然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点）

   * 最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号）
   *
   * 参考：http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
   *
   * @param workerId 终端ID
   * @param datacenterId 数据中心ID
   * @return {@link Snowflake}
   * @since 4.5.9
   */
  public static Snowflake getSnowflake(long workerId, long datacenterId) {
    return Singleton.get(Snowflake.class, workerId, datacenterId);
  }
}