❶ 聯通5g卡不支持哪種演算法
聯通5g卡不支持ZUC、SNOW3G、AES、AES-GCM、SMS4演算法。根據查詢相關公開信息顯示：是由於該卡片的硬體或軟體限制所致，聯信並激通5G卡不支持ZUC、SNOW3G、AES、AES-GCM、SMS4這些加密演算法。目前國際上常用的蔽並加密演算法主要是AES和SMS4，而ZUC和SNOW3G則是我國自主研發的加密演算法，滑襪具有較高的安全性和可控性。
❷ 雪花演算法（SnowFlake）
解決方法：
首先，SnowFlake的末尾12位是序列號，用來記錄同一毫秒內產生的不同id，同一毫秒總共可以產生4096個id，每一毫秒的序列號都是從0這個基礎序列號開始遞增。假設我們的業務系統在單機上的QPS為3w/s，那麼其實平均每毫秒只需要產生30個id即可，遠沒有達到設計的4096，也就是說通常情況下序列號的使用都是處在一個低水位，當發生時鍾回撥的時候，這些尚未被使用的序號就可以派上用場了。
因此，可以對給定的基礎序列號稍加修改，後面每發生一次時鍾回撥就將基礎序列號加上指定的步長，例如開始時是從0遞增，發生一次時鍾世叢判回撥後從1024開始遞增，再發生一次時鍾回撥則從2048遞增，這樣還能夠滿足3次的時鍾回撥到同一時間點。
改變原來的末尾sequence生成方法：
snowflake演算法給workerId預留了10位，即workId的取值范圍為[0, 1023]，事實上實際生搜改產環境不大可能需要部署1024個分布式ID服務，所以：將workerId取值范圍縮小為鄭備[0, 511]，[512, 1023]這個范圍的workerId當做備用workerId。workId為0的備用workerId是512，workId為1的備用workerId是513，以此類推……
❸ SnowFlake(雪花演算法)
首先雪清鄭花演算法就是生成一個64位的二進制數據，最終轉換成長度為19的十進制正整數整型數據
解鏈棚釋一下這64位分別代表什麼意思，從左往右。
當然這個演算法的強大並不僅僅如此而已，這個演算法的時間位、機器位、序列號位都是可以根據不同場景來調整的，那麼他們碰撞的幾率也隨著調整發生改棚正則變。
接下來上干貨
總體來說演算法並不難，思路清晰，其中的牽扯到的知識點就是各個數據間進行位運算，這塊知識薄弱的可以去補一補。
一篇文檔不僅get到了雪花演算法的思想，還發現了就像當初發現隨機函數 Random 一樣，隨機只是在一定范圍內隨機，唯一隻是在某一個時間段唯一。場景是度量演算法的尺度，致敬 Twitter 。
❹ 2022年雪花演算法的最大與最小值
最高1位固定值0。
雪花演算法，SnowFlake演算法，是Twitter開源的分布式id生成演算法。
其核心思想並鬧游就是：使用一彎則個64bit的long型的數字作為全局唯一id。最高1位固定值絕銷0，因為生成的id是正整數，如果是1就是負數了。
❺ Springboot解決雪花演算法ID到前端精度丟失
JS的數字類型目前支持老穗虧的最大值為：9007199254740992(16位)，一旦數字超過這個值，JS將會丟失精度，導致侍神前後端的值出現不一致。
JAVA的Long類型的 最大值為：9223372036854775807（19位），snowflake的演算法在實現上確實沒問題的，但實際運用的時候一定要避免這個潛在的深族孝坑。
Jackson註解方式 選一個
Fastjson註解方式
❻ 雪花演算法之【線上訂單號重復了一招搞定它！】
公司老的系統原先採用的時間戳生成訂單號，導致了如下情形
打斷一下：大家知道怎麼查系統某項重復的數據吧
不得了，這樣重復豈不是一單成功三方回調導致另一單也成功了。
多個服務差桐怎麼保證生成的戚正訂單號唯一呢？
先上code
以上是採用snowflake演算法生成分布式唯一ID
41-bit的時間可以表示 （1L<<41）/(1000L360024*365)=69 年的時間，10-bit機器可以分別表示1024台機器。如果我們對IDC劃分有需求，還可以將10-bit分5-bit給IDC，分5-bit給工作機器。
這樣就可以表示32個IDC，每個IDC下可以有32台機器，可以根據自身需求定義。12個自增序列號可以表示 2^12 個ID，理論上snowflake方案的QPS約為 409.6w/s ，這種分配方式虛仔坦可以保證在任何一個IDC的任何一台機器在任意毫秒內生成的ID都是不同的。
這種方式的優缺點是：
優點：
缺點：
一般來說，採用這種方案就解決了。
還有諸如，mysql的 auto_increment策略，redis的INCR，zookeeper的單一節點修改版本號遞增，以及zookeeper的持久順序節點。
❼ 資料庫分庫分表（二）Twitter-Snowflake（64位分布式ID演算法）分析與JAVA實現
Twitter-Snowflake演算法產生的背景相當簡單，為了滿足Twitter每秒上萬條消息的請求，每條消息都必須分配一條唯一的id，這些id還需要一些大致的順序（方便客戶端排序），並灶核且在掘頃分布式系統中不同機器產生的id必須不同。各種主鍵ID生成策略對比，見 常見分布式主鍵ID生成策略
把 41位的時間前綴 ， 10位的節點標識 ， 12位的sequence 組合在一起。
除了最高位bit標記為不可用以外，其餘三組bit佔位均可浮動，看具體的業務需求而定。 默認情況下41bit的時間戳，1970年算起可以支持該演算法使用到2038年，10bit的工作機器id可以支持1024台機器，序列號支持1毫秒產生4096個自增序列id 。
Snowflake是Twitter在2010年用Scala語言寫的一套主鍵生成策略，用Thrift對外發布主鍵生成服務，其中依賴了Twitter內部的Infrastructure，後來Twitter用 Twitter-server 代替了Snowflake，自2012年起就未更新。見 Twitter-Snowflake項目地址（Tags:snowflake-2010）
之前寫了一個Java的實現，改自網上一個版本: Twitter的分布式自增ID演算法Snowflake實現分析及其Java、Php和Python版 。後來看到當當網的 Sharding-JDBC 分庫分表中間件已實現了此演算法。就直接在其中添隱散掘加了一些新特性，已merge。( 具體實現 , 說明文檔 )
添加3種IdGenerator實現。
用筆記本（i7-3632QM 2.2GHz 四核八線程）測試了下，每秒生成409萬（理論上的峰值），CPU佔用率18.5%。
❽ Redis-全局唯一ID
tips：Ctrl + F快速定位所需內容閱讀吧。
1、全局唯一ID特點
2、全局唯一ID生成策略
1、snowflake演算法全局唯一ID策略
此處我們參考 snowflake演算法的ID策略 ，其具體策略如下：
① 1位，固定位；
② 41位，用來記錄時間戳（毫秒），接笑銀明近69年；
③ 10位，用來記錄工作機器id；
④ 12位，序列號，用來記錄同毫秒內產生的不同id；
2、Redis自增全局唯一ID策略
自定義我們自己的 Redis自增的ID策略 ，具體如下：
① 1位，固定位；
② 31位，用來記錄時間戳（碰告秒），接近69年；
③ 32位，序列號，用來記錄同一秒內產生的不同id；
1、獲取開始時間戳
LocalDateTime#of(int year, int month, int dayOfMonth, int hour, int minute, int second) 方法，傳入自己需要的起始年月日時分秒；
如：2022年1月1日 00點00分00秒，為 1640995200L 。
2、編寫ID生成工具類
@Component註解 ，將工具類注冊到Spring容器當中，方便使用；
BEGIN_TIMESTAMP 自搏搏定義起始的時間戳；
COUNT_BITS 位移量，後續拼接全局唯一ID時使用；
timestamp 獲取當前設置起始時間戳的偏移量；
拼接key ，例如：incr:order:20220325；
位運算拼接全局ID， timestamp << COUNT_BITS | count; ；
3、測試生成全局唯一ID
注入RedisIdWorker對象，用於測試；
編寫測試方法：
① 使用 線程池 模擬並發調用，此處簡單處理；
② 使用 CountDownLatch 控制線程執行；
完整的測試方法如下：
以上即為Redis全局唯一ID的基礎內容，感謝閱讀。
❾ ID號生成 雪花演算法
1、twitter的SnowFlake生成ID能夠按照時間有序生成
2、SnowFlake演算法生成id的結果是態侍一個64bit大小的整數
3、分布帆銷吵式系統內不會產生重復id（用有datacenterId和machineId來做區分）
datacenterId（分布式）（服務ID 1，2，3.....） 每個服務中寫死
machineId（用於集群） 機器ID 讀取機器的環境變數MACHINEID 部署時斗知每台伺服器ID不一樣