uniapp 雪花算法封装类

1. uniapp 雪花算法封装类雪花算法（SnowFlake）生成64位整数ID，具有全局唯一、趋势递增、高性能等特点，适合分布式系统。1.1. 解决分布式全局唯一ID的方法1.1.1. UUIDUUID做全局ID的弊端：UUID是由数字加字母的形式组成，无法保持递增，它使得聚簇索引（主键值和行数据存放在一起）的插入变得完全随机，就会导致数据库无法快速写入。1.1.2. 雪花算法雪花算法他会生成一个64bit的递增的长整型数字，一般情况下第一位表示符号（+/-）前41bit表示时间戳，后10bit表示机器码，最后12bit表示序列号。（1）时间戳： 格林威治时间1970年1月1日 00:00:00至今 生成一个64bit的长整型数据，雪花算法取后41bit，可以表示69年。（2）机器码： 取其中10bit，可以表示1024个服务器。（3）序列号： 取左后的12bit，在同一个服务器同一毫秒内可以产生4096个序列号。位数含义范围/说明电脑$16001 bit符号位固定为0，确保ID为正数41 bit时间戳（毫秒）精确到毫秒，自定义起始时间（如2023-01-01），可使用约69年10 bit工作机器ID（含数据中心ID）区分不同节点，通常分为5位数据中心ID + 5位机器ID，范围0-102312 bit序列号同一毫秒内自增，解决高并发，范围0-4095，支持约4096个并发ID/毫秒1.1.3. 雪花算法雪花算法实现（1）先获取当前的时间戳，用当前的时间戳和前一个id生成时的时间戳作比较，如果相同说明是同一毫秒的ID，此时序列号加1，如果同一毫秒超过了4096，就要等下一毫秒。（2）将当前的时间戳左移()22位，机器码左移()12位，序列号不变。（3）将三个参数做位或（|）运算生成 64bit的长整型数字ID。1.1.4. 雪花算法总结（1）雪花算法的优点：根据时间递增，支持分布式部署。（2）雪花算法的缺点：严重依赖服务器的时钟，如果出现服务时钟回拨会导致ID重复。1.2. UniApp封装类实现1.2.1. 工具类代码（Snowflake.js）classSnowflake{constructor(workerId,dataCenterId){// 验证workerId和dataCenterId范围（0-31）if(workerId0||workerId31||!Number.isInteger(workerId)){thrownewError('workerId must be between 0 and 31');}if(dataCenterId0||dataCenterId31||!Number.isInteger