❶ 联通5g卡不支持哪种算法
联通5g卡不支持ZUC、SNOW3G、AES、AES-GCM、SMS4算法。根据查询相关公开信息显示：是由于该卡片的硬件或软件限制所致，联信并激通5G卡不支持ZUC、SNOW3G、AES、AES-GCM、SMS4这些加密算法。目前国际上常用的蔽并加密算法主要是AES和SMS4，而ZUC和SNOW3G则是我国自主研发的加密算法，滑袜具有较高的安全性和可控性。
❷ 雪花算法（SnowFlake）
解决方法：
首先，SnowFlake的末尾12位是序列号，用来记录同一毫秒内产生的不同id，同一毫秒总共可以产生4096个id，每一毫秒的序列号都是从0这个基础序列号开始递增。假设我们的业务系统在单机上的QPS为3w/s，那么其实平均每毫秒只需要产生30个id即可，远没有达到设计的4096，也就是说通常情况下序列号的使用都是处在一个低水位，当发生时钟回拨的时候，这些尚未被使用的序号就可以派上用场了。
因此，可以对给定的基础序列号稍加修改，后面每发生一次时钟回拨就将基础序列号加上指定的步长，例如开始时是从0递增，发生一次时钟世丛判回拨后从1024开始递增，再发生一次时钟回拨则从2048递增，这样还能够满足3次的时钟回拨到同一时间点。
改变原来的末尾sequence生成方法：
snowflake算法给workerId预留了10位，即workId的取值范围为[0, 1023]，事实上实际生搜改产环境不大可能需要部署1024个分布式ID服务，所以：将workerId取值范围缩小为郑备[0, 511]，[512, 1023]这个范围的workerId当做备用workerId。workId为0的备用workerId是512，workId为1的备用workerId是513，以此类推……
❸ SnowFlake(雪花算法)
首先雪清郑花算法就是生成一个64位的二进制数据，最终转换成长度为19的十进制正整数整型数据
解链棚释一下这64位分别代表什么意思，从左往右。
当然这个算法的强大并不仅仅如此而已，这个算法的时间位、机器位、序列号位都是可以根据不同场景来调整的，那么他们碰撞的几率也随着调整发生改棚正则变。
接下来上干货
总体来说算法并不难，思路清晰，其中的牵扯到的知识点就是各个数据间进行位运算，这块知识薄弱的可以去补一补。
一篇文档不仅get到了雪花算法的思想，还发现了就像当初发现随机函数 Random 一样，随机只是在一定范围内随机，唯一只是在某一个时间段唯一。场景是度量算法的尺度，致敬 Twitter 。
❹ 2022年雪花算法的最大与最小值
最高1位固定值0。
雪花算法，SnowFlake算法，是Twitter开源的分布式id生成算法。
其核心思想并闹游就是：使用一弯则个64bit的long型的数字作为全局唯一id。最高1位固定值绝销0，因为生成的id是正整数，如果是1就是负数了。
❺ Springboot解决雪花算法ID到前端精度丢失
JS的数字类型目前支持老穗亏的最大值为：9007199254740992(16位)，一旦数字超过这个值，JS将会丢失精度，导致侍神前后端的值出现不一致。
JAVA的Long类型的 最大值为：9223372036854775807（19位），snowflake的算法在实现上确实没问题的，但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深族孝坑。
Jackson注解方式 选一个
Fastjson注解方式
❻ 雪花算法之【线上订单号重复了一招搞定它！】
公司老的系统原先采用的时间戳生成订单号，导致了如下情形
打断一下：大家知道怎么查系统某项重复的数据吧
不得了，这样重复岂不是一单成功三方回调导致另一单也成功了。
多个服务差桐怎么保证生成的戚正订单号唯一呢？
先上code
以上是采用snowflake算法生成分布式唯一ID
41-bit的时间可以表示 （1L<<41）/(1000L360024*365)=69 年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。
这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示 2^12 个ID，理论上snowflake方案的QPS约为 409.6w/s ，这种分配方式虚仔坦可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。
这种方式的优缺点是：
优点：
缺点：
一般来说，采用这种方案就解决了。
还有诸如，mysql的 auto_increment策略，redis的INCR，zookeeper的单一节点修改版本号递增，以及zookeeper的持久顺序节点。
❼ 数据库分库分表（二）Twitter-Snowflake（64位分布式ID算法）分析与JAVA实现
Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并灶核且在掘顷分布式系统中不同机器产生的id必须不同。各种主键ID生成策略对比，见 常见分布式主键ID生成策略
把 41位的时间前缀 ， 10位的节点标识 ， 12位的sequence 组合在一起。
除了最高位bit标记为不可用以外，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。 默认情况下41bit的时间戳，1970年算起可以支持该算法使用到2038年，10bit的工作机器id可以支持1024台机器，序列号支持1毫秒产生4096个自增序列id 。
Snowflake是Twitter在2010年用Scala语言写的一套主键生成策略，用Thrift对外发布主键生成服务，其中依赖了Twitter内部的Infrastructure，后来Twitter用 Twitter-server 代替了Snowflake，自2012年起就未更新。见 Twitter-Snowflake项目地址（Tags:snowflake-2010）
之前写了一个Java的实现，改自网上一个版本: Twitter的分布式自增ID算法Snowflake实现分析及其Java、Php和Python版 。后来看到当当网的 Sharding-JDBC 分库分表中间件已实现了此算法。就直接在其中添隐散掘加了一些新特性，已merge。( 具体实现 , 说明文档 )
添加3种IdGenerator实现。
用笔记本（i7-3632QM 2.2GHz 四核八线程）测试了下，每秒生成409万（理论上的峰值），CPU占用率18.5%。
❽ Redis-全局唯一ID
tips：Ctrl + F快速定位所需内容阅读吧。
1、全局唯一ID特点
2、全局唯一ID生成策略
1、snowflake算法全局唯一ID策略
此处我们参考 snowflake算法的ID策略 ，其具体策略如下：
① 1位，固定位；
② 41位，用来记录时间戳（毫秒），接笑银明近69年；
③ 10位，用来记录工作机器id；
④ 12位，序列号，用来记录同毫秒内产生的不同id；
2、Redis自增全局唯一ID策略
自定义我们自己的 Redis自增的ID策略 ，具体如下：
① 1位，固定位；
② 31位，用来记录时间戳（碰告秒），接近69年；
③ 32位，序列号，用来记录同一秒内产生的不同id；
1、获取开始时间戳
LocalDateTime#of(int year, int month, int dayOfMonth, int hour, int minute, int second) 方法，传入自己需要的起始年月日时分秒；
如：2022年1月1日 00点00分00秒，为 1640995200L 。
2、编写ID生成工具类
@Component注解 ，将工具类注册到Spring容器当中，方便使用；
BEGIN_TIMESTAMP 自搏搏定义起始的时间戳；
COUNT_BITS 位移量，后续拼接全局唯一ID时使用；
timestamp 获取当前设置起始时间戳的偏移量；
拼接key ，例如：incr:order:20220325；
位运算拼接全局ID， timestamp << COUNT_BITS | count; ；
3、测试生成全局唯一ID
注入RedisIdWorker对象，用于测试；
编写测试方法：
① 使用 线程池 模拟并发调用，此处简单处理；
② 使用 CountDownLatch 控制线程执行；
完整的测试方法如下：
以上即为Redis全局唯一ID的基础内容，感谢阅读。
❾ ID号生成 雪花算法
1、twitter的SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
2、SnowFlake算法生成id的结果是态侍一个64bit大小的整数
3、分布帆销吵式系统内不会产生重复id（用有datacenterId和machineId来做区分）
datacenterId（分布式）（服务ID 1，2，3.....） 每个服务中写死
machineId（用于集群） 机器ID 读取机器的环境变量MACHINEID 部署时斗知每台服务器ID不一样