1. java生成UUID。有什么通用的类吗？
在Java中生成UUID（Universally Unique Identifier）可以使用Java标准库中的java.util.UUID类。这个类提供了静态方法来生成不同版本（Version 1、Version 3、Version 4、Version 5）的UUID。通常情况下，我们使用Version 4的UUID，因为它是基于随机数生成的，足够满足大多数场景的唯一性需求。
以下是生成Version 4 UUID的示例代码：
import java.util.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 生成Version 4的UUID
UUID uuid = UUID.randomUUID();
System.out.println("Generated UUID: " + uuid.toString());
}
}
在这段代码中，UUID.randomUUID()方法会返回一个新的随机生成的Version 4 UUID，并将其打印出来。
需要注意的是，UUID是128位的数字，通常以32个字符的形式表示（包括4个短划线），例如：”550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000”。每次调用UUID.randomUUID()都会生成一个新的UUID，因此它具有很高的唯一性。
2. 如何去除-呢？
要去除UUID中的短划线（-），可以使用UUID类的toString方法得到UUID的字符串表示，然后使用replaceAll方法去除短划线。下面是一个示例代码：
import java.util.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 生成Version 4的UUID
UUID uuid = UUID.randomUUID();
// 去除短划线
String uuidWithoutHyphens = uuid.toString().replaceAll("-", "");
System.out.println("UUID with hyphens: " + uuid.toString());
System.out.println("UUID without hyphens: " + uuidWithoutHyphens);
}
}
在这个示例中，replaceAll("-","")会将UUID字符串中的短划线全部替换为空字符串，从而得到没有短划线的UUID字符串。
需要注意的是，UUID本身是一个128位的数字，去除短划线后得到的字符串长度会变为32个字符。
3. 详细列举java中生成UUID的所有方式
在Java中生成UUID主要通过java.util.UUID类实现。UUID类支持生成和操作多种版本的UUID。下面详细列举了Java中生成UUID的所有常见方式及其不同版本的特性：
1. 使用 UUID.randomUUID() 生成 Version 4 UUID
这是最常用的生成UUID的方式，基于随机数生成UUID。Version 4 UUID使用随机数生成128位的标识符，保证了极高的唯一性。
import java.util.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
UUID uuid = UUID.randomUUID(); // Version 4 UUID
System.out.println("Version 4 UUID: " + uuid);
}
}
特点:
- 基于随机数
- 唯一性非常高，适用于大多数场景
- 生成速度快
2. 使用 UUID.nameUUIDFromBytes() 生成 Version 3 或 Version 5 UUID
UUID.nameUUIDFromBytes(byte[] name)可以根据命名空间生成UUID。UUID的版本由哈希函数决定：
- Version 3 UUID 是基于MD5哈希生成的。
- Version 5 UUID 是基于SHA-1哈希生成的。
import java.util.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 使用字节数组生成基于命名空间的UUID (Version 3)
byte[] name = "example.com".getBytes();
UUID uuidV3 = UUID.nameUUIDFromBytes(name); // Version 3 (MD5)
System.out.println("Version 3 UUID: " + uuidV3);
}
}
特点:
- 基于命名空间和输入的数据生成
- 生成相同输入时返回相同的UUID（确定性）
- Version 3使用MD5哈希；Version 5使用SHA-1哈希
3. 通过 UUID.fromString() 方法创建UUID
UUID.fromString(String uuid)可以从一个合法的UUID字符串创建UUID对象。此方法不生成新的UUID，而是解析现有的UUID字符串。
import java.util.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String uuidStr = "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000";
UUID uuid = UUID.fromString(uuidStr);
System.out.println("UUID from string: " + uuid);
}
}
特点:
- 适用于将已有的UUID字符串转换为UUID对象
4. 自定义基于时间的UUID (Version 1) - Java 不提供直接API
Java标准库中没有直接提供生成Version 1（基于时间的UUID）的API，但可以通过第三方库（如Apache Commons Id、UUID Generator等）来生成Version 1 UUID。
如果一定要使用Version 1 UUID，可以使用类似如下的第三方库：
<!-- Maven依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.uuid</groupId>
<artifactId>java-uuid-generator</artifactId>
<version>4.0.1</version>
</dependency>
然后通过如下代码生成Version 1 UUID：
import com.fasterxml.uuid.Generators;
import com.fasterxml.uuid.impl.TimeBasedGenerator;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
TimeBasedGenerator uuidGenerator = Generators.timeBasedGenerator();
UUID uuidV1 = uuidGenerator.generate();
System.out.println("Version 1 UUID: " + uuidV1);
}
}
特点:
- 基于时间戳生成UUID（使用当前时间）
- 包含物理网络地址（MAC地址），适合分布式系统唯一性要求较高的场景
5. 使用第三方库生成不同版本UUID
除了Java标准库，您还可以使用第三方库来生成不同版本的UUID，比如Apache Commons Id、JUG (Java UUID Generator)等。
使用 Apache Commons Id
<!-- Maven依赖 -->
<dependency>
<groupId>commons-id</groupId>
<artifactId>commons-id</artifactId>
<version>0.1</version>
</dependency>
示例代码：
import org.apache.commons.id.uuid.UUID;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
UUID uuidV1 = UUID.timeUUID(); // Version 1
System.out.println("Apache Commons Version 1 UUID: " + uuidV1);
}
}
使用 Java UUID Generator (JUG)
<!-- Maven依赖 -->
<dependency>
<groupId>com.fasterxml.uuid</groupId>
<artifactId>java-uuid-generator</artifactId>
<version>4.0.1</version>
</dependency>
6. 自定义 UUID
你还可以自定义生成UUID的规则。例如，在基于某些算法或应用程序逻辑的场景中创建UUID（这种情况下，你不依赖于UUID类，而是创建自己的生成规则）。
总结
Java中的UUID生成方式主要有以下几种：
- Version 4 UUID - 使用
UUID.randomUUID()基于随机数生成。 - Version 3/5 UUID - 使用
UUID.nameUUIDFromBytes(byte[] name)基于命名空间和MD5或SHA-1哈希生成。 - 从字符串生成UUID - 使用
UUID.fromString(String uuid)。 - Version 1 UUID - 通过第三方库（如
JUG或Apache Commons Id）生成基于时间戳的UUID。
通常，Java原生的 UUID.randomUUID()（Version 4）生成方式最常用，因为它生成的UUID足够唯一且不需要额外的依赖。
4. uuid一定唯一吗？
UUID（Universally Unique Identifier）是一种全局唯一标识符，通常用于标识信息或对象。UUID 的标准定义确保了在一定条件下生成的 UUID 是唯一的，但并不是绝对的唯一。
UUID 的唯一性基于以下几点：
标准定义： 标准的 UUID 版本（如 UUIDv1、UUIDv4）会结合时间戳、MAC 地址、随机数等因素生成 UUID，从而保证在一定概率下生成的 UUID 是唯一的。
算法保证： UUID 的生成算法会考虑当前时间、节点信息、随机数等因素，确保生成的 UUID 在同一时空范围内不会重复。
尽管 UUID 在理论上是唯一的，但在实际应用中仍有一些需要注意的情况：
碰撞概率： 虽然 UUID 的碰撞概率非常低，但仍然存在极小的可能性。特别是在短时间内生成大量 UUID 时，碰撞的风险可能会增加。
随机性： 随机生成的 UUID 在同一时刻可能会出现相同的值，尤其是在使用 UUIDv4 时，因为其部分内容是基于随机数生成的。
因此，在使用 UUID 时，应该根据具体情况评估其唯一性的要求，以及可能存在的碰撞风险。对于绝对唯一性要求极高的场景，可能需要额外的措施来确保唯一性，例如使用数据库的唯一索引或者其他业务逻辑来检查。
5. 如何避免uuid重复呢？
要避免 UUID 重复，可以考虑以下几种方法：
使用不同版本的UUID： UUID 有不同的版本（如 UUIDv1、UUIDv4），每个版本生成 UUID 的方式不同。可以根据具体需求选择合适的版本，以降低重复的可能性。
使用数据库唯一索引： 在数据库中存储 UUID 时，可以为 UUID 列添加唯一索引，确保数据库中的 UUID 值不重复。
限制生成频率： 在生成 UUID 的过程中，可以限制生成的频率，避免在短时间内生成大量 UUID，从而减少碰撞的可能性。
结合其他信息生成UUID： 可以在生成 UUID 的过程中，结合其他信息（如时间戳、节点信息等）生成 UUID，增加唯一性的保证。
持久化已使用的UUID： 可以将已经使用过的 UUID 记录下来，避免再次使用相同的 UUID。
定期检查和清理： 定期检查系统中已经使用的 UUID，及时清理不再需要的 UUID，避免重复使用。
组合使用以上方法可以有效地降低 UUID 重复的可能性。根据具体情况，可以选择其中一种或多种方法来保证 UUID 的唯一性。
6. HUTOOL返回uuid自动去除_？
在 Hutool 中，生成 UUID 默认是带有横线的，如果你想生成一个没有横线的 UUID，你可以使用 IdUtil.fastUUID() 方法，然后通过 .replace("-", "") 去掉横线，或者直接使用 IdUtil.fastSimpleUUID()，它会自动返回一个不带横线的 UUID。
具体代码如下：
// 使用 fastUUID 生成带横线的 UUID，然后手动去除横线
String uuidWithHyphen = IdUtil.fastUUID();
String uuidWithoutHyphen = uuidWithHyphen.replace("-", "");
System.out.println(uuidWithoutHyphen);
// 使用 fastSimpleUUID 直接生成不带横线的 UUID
String simpleUUID = IdUtil.fastSimpleUUID();
System.out.println(simpleUUID);
这样你就可以生成不带横线的 UUID 了。
7. UUID和雪花算法在应用，原理和使用场景上有什么区别呢？
UUID（通用唯一识别码）和雪花算法（Snowflake）是两种常见的分布式系统中生成唯一标识的方案。它们在原理、使用场景、以及优缺点上有很大区别。下面是详细的比较：
1. UUID
原理：
UUID（Universally Unique Identifier）是一种标准化的 128 位标识符，通常分为 5 个部分，用 36 个字符（包含 4 个横线）表示，例如 123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000。
UUID 通常有几种生成方式，常见的有以下几类：
- UUID Version 1：基于时间戳和节点的 MAC 地址生成，带有一定的时间序列性。
- UUID Version 4：基于随机数生成，不依赖时间戳或网络地址，因此不会暴露硬件信息。
使用场景：
- 分布式环境下生成全局唯一标识：UUID 适用于需要跨系统或者跨数据库生成唯一 ID 的场景。例如数据库主键、文件唯一标识符、会话 ID 等。
- 无中心化依赖：UUID 是无状态的，不依赖中心化服务或节点，任何地方都可以生成。
- 不需要高排序性：UUID 是随机生成的，除了 UUIDv1 基于时间戳之外，UUID 生成的值通常没有明显的顺序，因此在需要有序的 ID 场景下不适用。
优缺点：
- 优点：
- 简单易用，无需依赖中心化服务。
- 生成速度快，且跨系统唯一。
- 容易集成到各种系统和语言中。
- 缺点：
- 无序性：UUID 通常是随机或基于时间戳生成，不适用于需要顺序递增的场景。
- 空间占用大：UUID 占用 128 位，相比其他 ID 生成方式比较冗长，占用更多的存储空间。
- 可读性差：UUID 不直观，无法通过 UUID 判断出生成时间等信息。
2. 雪花算法（Snowflake）
原理：
雪花算法是 Twitter 提出的分布式唯一 ID 生成算法，其产生的 ID 是一个 64 位的长整数，具有局部顺序性，主要由以下几部分组成：
- 1 bit：符号位，永远为 0。
- 41 bits：时间戳，单位是毫秒，可以表示约 69 年的时间。
- 10 bits：机器标识符，用来区分不同的节点，理论上可以支持 1024 台节点。
- 12 bits：序列号，用来区分同一时间内在同一个节点生成的多个 ID，最多支持每毫秒生成 4096 个唯一 ID。
使用场景：
- 分布式系统下有序 ID 生成：雪花算法适用于需要在分布式环境中生成全局唯一且趋势递增的 ID，例如订单号、用户 ID、日志 ID 等。
- 高并发场景：在微服务或高并发的系统中，雪花算法可以快速生成唯一且有序的 ID，不会出现冲突。
- 需按时间排序的场景：由于雪花算法生成的 ID 包含时间戳，生成的 ID 是大致有序的，适用于需要按生成时间排序的场景。
优缺点：
- 优点：
- 局部有序：生成的 ID 基本上是按时间顺序递增的，适用于需要排序的场景。
- 生成速度快：雪花算法在每毫秒内能生成 4096 个 ID，适合高并发环境。
- 空间占用小：相比 UUID，雪花算法生成的 ID 占用 64 位，比 UUID 的 128 位少很多，更节省存储空间。
- 包含时间信息：通过 ID 可以反推出生成时间。
- 缺点：
- 依赖中心化时钟：时间戳是生成 ID 的基础，如果时钟回拨或者服务器时间同步出现问题，可能会导致 ID 冲突或重复。
- 需要分布式环境配置：需要每个节点都有唯一的机器标识符，分布式配置比较复杂。
- 无法跨平台唯一：不同系统或平台间生成的 ID 无法保证唯一性，通常在单一分布式环境下使用。
3. 总结与使用场景对比
| 特性 | UUID | 雪花算法（Snowflake） | |——————–|————————————————|——————————————–| | 生成方式 | 随机或基于时间戳、MAC 地址 | 基于时间戳、机器标识符、序列号生成 | | 长度 | 128 位（36 个字符） | 64 位（长整数） | | 有序性 | 通常无序（UUIDv1 有局部时间顺序） | 按时间趋势递增 | | 存储空间 | 大，占用更多存储 | 较小，占用较少存储 | | 并发支持 | 并发生成性能不及雪花算法 | 高并发下支持较好，每毫秒可生成 4096 个 ID | | 依赖环境 | 无依赖，跨系统使用 | 需要分布式环境配置，依赖机器标识符和时间戳 | | 使用场景 | 适用于跨系统、跨平台唯一标识，如数据库主键、会话 ID | 适用于分布式系统内的唯一 ID，如订单号、日志 ID | | 可读性 | 差，无法从 ID 中解读出信息 | 可以解读生成时间信息 |
4. 推荐使用场景
- UUID：适用于分布式系统或跨平台需要生成唯一标识的场景，尤其是当不需要有序性时，如数据库主键、文件名、会话 ID 等。
雪花算法：适用于需要高并发且需要按时间排序的场景，如订单号生成、日志 ID、分布式系统中的唯一标识。
8. 如何生成雪花算法？
在 Java 中，常见的雪花算法实现有多种开源库，如 Twitter 官方的 Snowflake 算法实现，以及基于其改进的其他实现（如 Hutool 和 Baidu 的 UidGenerator）。这些实现的原理相同，主要是在分布式系统中生成唯一、趋势递增的 64 位 ID。下面总结几种常见的雪花算法生成方式及对应代码案例。
1. Twitter Snowflake 官方实现
Twitter 的雪花算法是一种经典的实现，它使用 64 位的长整数来生成唯一 ID。
核心原理
- 1 bit 符号位，固定为 0。
- 41 bits 时间戳（毫秒级），表示当前时间相对于某个基准时间的偏移量。
- 10 bits 机器标识符，用来区分不同的机器（可以支持 1024 台机器）。
- 12 bits 序列号，用于同一毫秒内的 ID 序列，最多支持每毫秒 4096 个 ID。
实现代码
public class SnowflakeIdGenerator {
private final long twepoch = 1288834974657L; // 起始时间戳（2021-01-01）
private final long workerIdBits = 5L; // 机器 ID 所占的位数
private final long datacenterIdBits = 5L; // 数据中心 ID 所占的位数
private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 支持的最大机器 ID
private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits); // 支持的最大数据中心 ID
private final long sequenceBits = 12L; // 序列在 ID 中占的位数
private final long workerIdShift = sequenceBits; // 机器 ID 左移 12 位
private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits; // 数据中心 ID 左移 17 位
private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits; // 时间戳左移 22 位
private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 用于序列的掩码
private long workerId; // 机器 ID
private long datacenterId; // 数据中心 ID
private long sequence = 0L; // 毫秒内序列
private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成 ID 的时间戳
public SnowflakeIdGenerator(long workerId, long datacenterId) {
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("Worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format("Datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id for " + (lastTimestamp - timestamp) + " milliseconds");
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; // 同一毫秒内生成的 ID 数量超过最大值，进行循环
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); // 等待下一毫秒
}
} else {
sequence = 0L; // 重置序列号
}
lastTimestamp = timestamp;
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
}
protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
protected long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
public static void main(String[] args) {
SnowflakeIdGenerator idWorker = new SnowflakeIdGenerator(1, 1);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long id = idWorker.nextId();
System.out.println(id);
}
}
}
2. Hutool 中的雪花算法实现
Hutool 是一个 Java 工具类库，其中包含了对 Twitter 雪花算法的封装。它使得 ID 生成更简单易用。
实现代码
import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
public class HutoolSnowflakeExample {
public static void main(String[] args) {
// 创建 Snowflake 实例，参数是数据中心 ID 和机器 ID
Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(1, 1);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long id = snowflake.nextId();
System.out.println(id);
}
}
}
在 Hutool 中，IdUtil.getSnowflake(workerId, datacenterId) 用于获取一个雪花算法生成器实例，并且生成的 ID 也是 64 位长整数。
3. Baidu UidGenerator
Baidu UidGenerator 是百度开源的高性能全局唯一 ID 生成器，它不仅支持生成唯一 ID，还可以根据 ID 解析生成时间等信息。它同样基于雪花算法，并进行了性能和功能上的改进。
实现代码
首先，需要引入 Maven 依赖：
<dependency>
<groupId>com.baidu.fsg</groupId>
<artifactId>uid-generator</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
然后配置 workerIdAssigner，并使用生成 ID：
import com.baidu.fsg.uid.UidGenerator;
import com.baidu.fsg.uid.impl.DefaultUidGenerator;
import com.baidu.fsg.uid.worker.WorkerIdAssigner;
public class BaiduUidExample {
public static void main(String[] args) {
// 初始化 UID 生成器
UidGenerator uidGenerator = new DefaultUidGenerator();
WorkerIdAssigner workerIdAssigner = new WorkerIdAssigner() {
@Override
public long assignWorkerId() {
return 1L; // 返回工作节点 ID
}
};
((DefaultUidGenerator) uidGenerator).setWorkerIdAssigner(workerIdAssigner);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
long uid = uidGenerator.getUID();
System.out.println(uid);
System.out.println(uidGenerator.parseUID(uid)); // 解析 UID 获取生成时间等信息
}
}
}
Baidu UidGenerator 支持解析 ID 中的时间、序列号等字段，适用于有高并发需求的分布式系统。
4. 总结
- Twitter Snowflake：原始的雪花算法实现，适用于需要自定义高并发 ID 生成场景。
- Hutool 雪花算法：封装了雪花算法，使用简单，适合大多数场景。
- Baidu UidGenerator：基于雪花算法的改进版本，支持更高并发，且能够解析 ID 中的信息，适合需要详细信息解析和分布式部署的场景。
文档信息
- 本文作者：Marshall