java有實現雪花演算法嗎

A. 詳解如何用java實現Koch雪花的繪制

Koch雪花其實就是一種Koch曲線。

Koch曲線是一個數學曲線，同時也是早期被描述的一種分形曲線。它由瑞典數學家Helge von Koch在1904年發表的一篇題為「從初等幾何構造的一條沒有切線的連續曲線」的論文中提出。有一種Koch曲線是象雪花一樣，被稱為Koch雪花（或Koch星），它是由三條Koch曲線圍成的等邊三角形。至於更詳細的請讀者網路。

如圖所示：

解決方案

設想從一個線段開始，根據下列規則構造一個Koch曲線：

1．三等分一條線段；

2．用一個等邊三角形替代第春局一步劃分三等分的中間部分；

3．在每一條直線上，重復第二步。

Koch曲線是以上步驟地無限重復的極限結果。

Koch曲線的長度為無窮大，因為以上的變換都是一條線段態帶變四條線段，每一條線段的長度是上一級的1/3，扒閉讓因此操作n步的總長度是(4/3)n：若n→∞，則總長度趨於無窮。Koch曲線的分形維數是log 4/log 3 ≈ 1.26，其維數大於線的維數（1），小於Peano填充曲線的維數（2）。

Koch曲線是連續的，但是處處不可導的。

Koch雪花的面積是 2* √3 * s²/5 ，這里的s是最初三角形的邊長，Koch雪花的面積是原三角形面積的8/5，它成為一條無限長的邊界圍繞著一個有限的面積的幾何對象。

B. 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%。

C. 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……

D. 雪花演算法源碼

(1)開源ID:Twitter開源開源的分布式ID生成演算法
(2)64 bit自增:使用一個64位的long型數字作為一個全局ID,且引入了時間戳概念,基本上保證自增的
(3)64位中,第一位是不用的,其中的41位作為毫秒數,10位(5+5)作為機房機器id,剩下的12位作為序列號

第一個部分，是 1 個 bit: 如果是 1，那麼都是負數，但是我們生成的 id 都是正數，所以第一個 bit 統一都是 0。
第二個部分是 41 個 bit: 表示的是時間戳。41 bit 可以標識 2 ^ 41 - 1 個毫秒值，換算成年就是表示 69 年的時間。
第三個部分是 5 個 bit: 表示的是機房 id，10001。
第四個部分是 5 個 bit: 表示的是機器 id，11001。部署在 2^10 台機器上，也就是 1024 台機器。
第五個部分是 12 個 bit: 表示的序號，就是某個機房某台機器上這一毫秒內同時生成的 id 的序號，0000 0000 0000。記錄同一個毫秒內產生的不同 id

(1)請求:某個微服務service需要生成一個全局唯一Id,那就可以給部署了snokeFlake演算法的系統發送一個請求來生成唯一Id
(2)二進制生成:接著會用"二進制位運算"來生成一個64位的long型id,並且64位第一個bit無意義,演算法系統當然知道當前的時間戳,自己的機房和機器
(3)毫秒內累加序號:最後在判斷下這是這個毫秒下的第幾個請求,給這次生成的Id的請求累加一個序號,作為最後的12個bit
(4)演算法保證唯一:在同一毫秒下,同一個機房下的一台機器,生成一個唯一的id(12位=4096個), 如果一毫秒生成的Id數量超過了4095,就知會等待下一個毫秒在生成!但是估計沒有請求能有這么頻繁!

E. 為什麼有的URL長,有的短

一、前言
前幾天整理面試題的時候，有一道試題是《如何將一個很長的URL轉換為一個短的URL，並實現他們之間的相互轉換？》，現在想起來這是一個絕對不簡單的問題，需要考慮很多方面，今天和大家一起學習研究一下！

短網址：顧名思義，就是將長網址縮短到一個很短的網址，用戶訪問這個短網址可以重定向到原本的長網址（也就是還原的過程）。這樣可以達到易於記憶、轉換的目的，常用於有字數限制的微博、二維碼等等場景。

關於短URL的使用場景，舉個簡單的例子來說明一下，看一下業務中使用短URL的重要性！

二、短地址使用場景
1、新浪微博

我們在新浪微博上發布網址的時候，微博會自動判別網址，並將其轉換，例如：https://t.cn/RuPKzRW。為什麼要這樣做的？

這是因為微博限制字數為140字一條，那麼如果我們需要發一些鏈接上去，但是這個鏈接非常的長，以至於將近要佔用跡簡我們內容的一半篇幅，這肯定是不能被允許的或者說用戶體驗很差的，所以短網址應運而生了，短網址這種服務可以說是在微博出現之後才流行開來的！往下看：

（1）首先，我先發一條微博帶有一個URL地址：

（2）然後，看他轉換之後顯示的效果是什麼樣子的哪？

（3）查看對應頁面元素的HTML源碼如下：

（4）可以看出：https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301 被轉換為：http://t.cn/RuPKzRW，此時你訪問http://t.cn/RuPKzRW是可以定位到https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301，也就是實現了轉換。

2、短網址二維碼

網址在轉換成短網址時，也可以生成相應的短網址二維碼，短網址二維碼的應用，二維碼核心解決的是跨平台、跨現實的數據傳輸問題；而且二維碼跟應用場景結合之後，所能解決的問題會越來越多。

（1）短網址二維碼相比短鏈接更方便，能少輸入，盡量少輸入，哪怕只是少點一下鍵盤，都是有意義的。

（2）二維碼只是掃描一個簡單的鏈接，打開的卻是一個世界。想像一下，用手機購買售貨機里商品，二維碼掃描是略快於從用手機找到該售貨機並找到該商品的，而且這種操作相對於搜索/查找而言不是更優雅嗎?

（3）所有商超裡面的商品，都是使用條碼來確定商品的唯一性的，去買單的時候都是掃描條碼。試想，如果裡面加入了更多產品的生產日期、廠家、流轉途徑、原材料等等信息，是不是厲害了呢?特別是針對食品信息的可追溯上，二維碼應用場景更廣泛。

三、短地址的好處
除了上述場景中，我們將長地址轉換為短地址的使用場景的優點（壓縮URL長度）之外，短地址還具有很多實際場景中的優點，例如：

（1）節省網址長度，便於社交化傳播，一個是讓URL更短小，傳播更方便，尤其是URL中有中文和特殊字元，短網址解決很長的URL難以記憶不利於傳播的問題；

（2）短網址在我們項目里啟岩可以很好的對開放以及對URL進行管理。有一部分網址可以會涵蓋性、暴力、廣告等信息，這樣我們可以通過用戶的舉報，完全管理這個連接將不出現在我們的應用中，對同樣的URL通過加密演算法之後，得到的地址是一樣的；

（3）悄州御方便後台跟蹤點擊量、地域分布等用戶統計。我們可以對一系列的網址進行流量，點擊等統計，挖掘出大多數用戶的關注點，這樣有利於我們對項目的後續工作更好的作出決策；

（4）規避關鍵詞、域名屏蔽手段、隱藏真實地址，適合做付費推廣鏈接；

（5）當你看到一個淘寶的寶貝連接後面是200個「e7x8bv7c8bisdj」這樣的字元的時候，你還會覺得舒服嗎。更何況微博字數只有140字，微博或簡訊里，字數不夠，你用條短網址就能幫你騰出很多空間來；

四、短網址服務提供平台
目前，國內網又很多提供短地址服務的平台，例如：

新浪：http://sina.lt/
網路：http://dwz.cn/
0x3：http://0x3.me/
MRW：http://mrw.so/
等等還有很多，這個可以搜索一下就會有很多！但是一個注意的是，如果使用某一個平台的短地址服務，一定要保證長期可靠的服務，不然一段時間失效了，我們以前已經轉換的URL就完了！

這里以網路例，將我們上述博客的地址轉換為短地址如下所示：

當然，對於我們的業務來說，如果自己可以提供自己的短URL服務那才是更好的，不需要受制於人！（中國晶元需要崛起！！！）

五、關於如何生成短地址URL的討論
關於短地址URL如何生成方式的，網上有很多方式，有基於映射的，有基於Hash的，有基於簽名的，但是總的來說並不能滿足絕大部分場景的使用，或者說是一種錯誤的設計方式。這里不再重復造輪子！以下是知乎用戶iammutex關於該問題的探討，截圖過來和大家一起學習一下：

作者：iammutex
鏈接：https://www.hu.com/question/29270034/answer/46446911
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
六、生成短地址URL需要注意的
看到上述知乎用戶iammutex關於如何正確生成短地址URL的探討，我們知道了，可以通過發號器的方式正確的生成短地址，生成演算法設計要點如下：

（1）利用放號器，初始值為0，對於每一個短鏈接生成請求，都遞增放號器的值，再將此值轉換為62進制（a-zA-Z0-9），比如第一次請求時放號器的值為0，對應62進制為a，第二次請求時放號器的值為1，對應62進制為b，第10001次請求時放號器的值為10000，對應62進制為sBc。

（2）將短鏈接伺服器域名與放號器的62進制值進行字元串連接，即為短鏈接的URL，比如：http://t.cn/sBc。

（3）重定向過程：生成短鏈接之後，需要存儲短鏈接到長鏈接的映射關系，即sBc -> URL，瀏覽器訪問短鏈接伺服器時，根據URL Path取到原始的鏈接，然後進行302重定向。映射關系可使用K-V存儲，比如Redis或Memcache。

七、生成短地址之後如何跳轉哪？
對於該部分的討論，我們可以認為他是整個交互的流程，具體的流程細節如下：

（1）用戶訪問短鏈接：http://t.cn/RuPKzRW；

（2）短鏈接伺服器http://t.cn收到請求，根據URL路徑RuPKzRW獲取到原始的長鏈接（KV緩存資料庫中去查找）：https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301；

（3）伺服器返回302狀態碼，將響應頭中的Location設置為：https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301；

（4）瀏覽器重新向https://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/79863301發送請求；

（5）返回響應；

八、短地址發號器優化方案
1、演算法優化

採用以上演算法，如果不加判斷，那麼即使對於同一個原始URL，每次生成的短鏈接也是不同的，這樣就會浪費存儲空間（因為需要存儲多個短鏈接到同一個URL的映射），如果能將相同的URL映射成同一個短鏈接，這樣就可以節省存儲空間了。主要的思路有如下兩個：

方案1：查表

每次生成短鏈接時，先在映射表中查找是否已有原始URL的映射關系，如果有，則直接返回結果。很明顯，這種方式效率很低。

方案2：使用LRU本地緩存，空間換時間

使用固定大小的LRU緩存，存儲最近N次的映射結果，這樣，如果某一個鏈接生成的非常頻繁，則可以在LRU緩存中找到結果直接返回，這是存儲空間和性能方面的折中。

2、可伸縮和高可用

如果將短鏈接生成服務單機部署，缺點一是性能不足，不足以承受海量的並發訪問，二是成為系統單點，如果這台機器宕機則整套服務不可 用，為了解決這個問題，可以將系統集群化，進行「分片」。

在以上描述的系統架構中，如果發號器用Redis實現，則Redis是系統的瓶頸與單點，因此，利用資料庫分片的設計思想，可部署多個發號器實例，每個實例負責特定號段的發號，比如部署10台Redis，每台分別負責號段尾號為0-9的發號，注意此時發號器的步長則應該設置為10（實例個數）。

另外，也可將長鏈接與短鏈接映射關系的存儲進行分片，由於沒有一個中心化的存儲位置，因此需要開發額外的服務，用於查找短鏈接對應的原始鏈接的存儲節點，這樣才能去正確的節點上找到映射關系。

九、如何用代碼實現短地址
1、使用隨機序列生成短地址

說到這里終於說到重點了，很多小夥伴已經按捺不住了，不好意思讓大家失望了，這只是一片簡單的文章，並不能把這么繁雜的一個系統演示清楚！秉著不要重復造輪子的原則，這里給出一個為數不多還算可以的實現短地址的開源項目：urlshorter

注意：urlshorter本身還是基於隨機的方式生成短地址的，並不算是一個短地址發號器，因此會有性能問題和沖突的出現，和知乎用戶iammutex 描述的實現方式還是有區別的！而關於短地址發號器的方式目前還沒有找到更好的開源項目可供參考！

項目地址：https://gitee.com/tinyframework/urlshorter

2、使用SnowFlake發號器生成短地址

實現參考： https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake http://www.wolfbe.com/detail/201611/381.html

Twitter的雪花演算法SnowFlake，使用Java語言實現。

SnowFlake演算法用來生成64位的ID，剛好可以用long整型存儲，能夠用於分布式系統中生產唯一的ID， 並且生成的ID有大致的順序。 在這次實現中，生成的64位ID可以分成5個部分：

0 - 41位時間戳 - 5位數據中心標識 - 5位機器標識 - 12位序列號
5位數據中心標識、5位機器標識這樣的分配僅僅是當前實現中分配的，如果業務有其實的需要，可以按其它的分配比例分配，如10位機器標識，不需要數據中心標識。

Java代碼實現如下：

/**
* 進制轉換工具，最大支持十進制和62進制的轉換
* 1、將十進制的數字轉換為指定進制的字元串；
* 2、將其它進制的數字（字元串形式）轉換為十進制的數字
* @author xuliugen
* @date 2018/04/23
*/
public class NumericConvertUtils {

/**
* 在進製表示中的字元集合，0-Z分別用於表示最大為62進制的符號表示
*/
private static final char[] digits = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9',
'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm',
'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z',
'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M',
'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z'};

/**
* 將十進制的數字轉換為指定進制的字元串
* @param number 十進制的數字
* @param seed 指定的進制
* @return 指定進制的字元串
*/
public static String toOtherNumberSystem(long number, int seed) {
if (number < 0) {
number = ((long) 2 * 0x7fffffff) + number + 2;
}
char[] buf = new char[32];
int charPos = 32;
while ((number / seed) > 0) {
buf[--charPos] = digits[(int) (number % seed)];
number /= seed;
}
buf[--charPos] = digits[(int) (number % seed)];
return new String(buf, charPos, (32 - charPos));
}

/**
* 將其它進制的數字（字元串形式）轉換為十進制的數字
* @param number 其它進制的數字（字元串形式）
* @param seed 指定的進制，也就是參數str的原始進制
* @return 十進制的數字
*/
public static long toDecimalNumber(String number, int seed) {
char[] charBuf = number.toCharArray();
if (seed == 10) {
return Long.parseLong(number);
}

long result = 0, base = 1;

for (int i = charBuf.length - 1; i >= 0; i--) {
int index = 0;
for (int j = 0, length = digits.length; j < length; j++) {
//找到對應字元的下標，對應的下標才是具體的數值
if (digits[j] == charBuf[i]) {
index = j;
}
}
result += index * base;
base *= seed;
}
return result;
}
}
/**
* Twitter的SnowFlake演算法,使用SnowFlake演算法生成一個整數，然後轉化為62進制變成一個短地址URL
* @author beyond
* @author xuliugen
* @date 2018/04/23
*/
public class SnowFlakeShortUrl {

/**
* 起始的時間戳
*/
private final static long START_TIMESTAMP = 1480166465631L;

/**
* 每一部分佔用的位數
*/
private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列號佔用的位數
private final static long MACHINE_BIT = 5; //機器標識佔用的位數
private final static long DATA_CENTER_BIT = 5; //數據中心佔用的位數

/**
* 每一部分的最大值
*/
private final static long MAX_SEQUENCE = -1L ^ (-1L << SEQUENCE_BIT);
private final static long MAX_MACHINE_NUM = -1L ^ (-1L << MACHINE_BIT);
private final static long MAX_DATA_CENTER_NUM = -1L ^ (-1L << DATA_CENTER_BIT);

/**
* 每一部分向左的位移
*/
private final static long MACHINE_LEFT = SEQUENCE_BIT;
private final static long DATA_CENTER_LEFT = SEQUENCE_BIT + MACHINE_BIT;
private final static long TIMESTAMP_LEFT = DATA_CENTER_LEFT + DATA_CENTER_BIT;

private long dataCenterId; //數據中心
private long machineId; //機器標識
private long sequence = 0L; //序列號
private long lastTimeStamp = -1L; //上一次時間戳

/**
* 根據指定的數據中心ID和機器標志ID生成指定的序列號
* @param dataCenterId 數據中心ID
* @param machineId 機器標志ID
*/
public SnowFlake(long dataCenterId, long machineId) {
if (dataCenterId > MAX_DATA_CENTER_NUM || dataCenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("DtaCenterId can't be greater than MAX_DATA_CENTER_NUM or less than 0！");
}
if (machineId > MAX_MACHINE_NUM || machineId < 0) {
throw new IllegalArgumentException("MachineId can't be greater than MAX_MACHINE_NUM or less than 0！");
}
this.dataCenterId = dataCenterId;
this.machineId = machineId;
}

/**
* 產生下一個ID
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long currTimeStamp = getNewTimeStamp();
if (currTimeStamp < lastTimeStamp) {
throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");
}

if (currTimeStamp == lastTimeStamp) {
//相同毫秒內，序列號自增
sequence = (sequence + 1) & MAX_SEQUENCE;
//同一毫秒的序列數已經達到最大
if (sequence == 0L) {
currTimeStamp = getNextMill();
}
} else {
//不同毫秒內，序列號置為0
sequence = 0L;
}

lastTimeStamp = currTimeStamp;

return (currTimeStamp - START_TIMESTAMP) << TIMESTAMP_LEFT //時間戳部分
| dataCenterId << DATA_CENTER_LEFT //數據中心部分
| machineId << MACHINE_LEFT //機器標識部分
| sequence; //序列號部分
}

private long getNextMill() {
long mill = getNewTimeStamp();
while (mill <= lastTimeStamp) {
mill = getNewTimeStamp();
}
return mill;
}

private long getNewTimeStamp() {
return System.currentTimeMillis();
}

public static void main(String[] args) {
SnowFlake snowFlake = new SnowFlake(2, 3);

for (int i = 0; i < (1 << 4); i++) {
//10進制
Long id = snowFlake.nextId();
//62進制
String convertedNumStr = NumericConvertUtils.toOtherNumberSystem(id, 62);

//10進制轉化為62進制
System.out.println("10進制：" + id + " 62進制:" + convertedNumStr);

//TODO 執行具體的存儲操作，可以存放在Redis等中

//62進制轉化為10進制
System.out.println("62進制：" + convertedNumStr + " 10進制:" + NumericConvertUtils.toDecimalNumber(convertedNumStr, 62));
System.out.println();
}
}
}
//生成結果：
10進制：185784275776581632 62進制:dITqmhW2

F. java 能否實現桌面下雪花的效果使用swing

/*
*實現在窗體上隨機布滿300個雪花("*"),滾動明謹衡
*在上次的課基礎上增加了for循環(一次要產生300個變數)，隨機數，數組 ；
*下面的序號為步驟
*/ import java.awt.* ; //(3)導入awt包
public class Star {
public static void main(String args[]) {
Frame w = new Frame() ; //(1)繪晌悉制窗體
w.setSize(1024,768) ; //(4)把窗體布滿全屏
w.setBackground(Color.BLACK) ; //(5)背景為黑顏色

MyPanel mp = new MyPanel() ; //(7)把MyPanel對象mp,添加到窗體w上
w.add(mp) ;

Thread t = new Thread(mp) ;
t.start() ; //(12)啟動線程

w.show(); //(2)顯示窗體
}
}
//(6)繼承Panel類
class MyPanel extends Panel implements Runnable { //(11)實現Runnable介面
int x[] = new int[300] ;
int y[] = new int[300] ; //(8)定義300個數組變數 MyPanel(){
for(int i = 0;i < 300; i++) {
x[i] = (int)(Math.random()*1024) ;
y[i] = (int)(Math.random()*768) ; //(9)當程序走到第6步的時候程序就會調用構成函數
} //由於隨機數是從0-1之間的數任意產出所以x乘以1024，y乘以768再轉換為int類型
}
public void paint(Graphics g) {

for(int i = 0;i < 300; i++) {
g.setColor(Color.WHITE) ;
g.drawString("*",x[i],y[i]) ;
//g.drawString("*",30,30) ;(7)繪制一個星星在屏幕的x=30，y=30的位置上
} //(10)繪制300個雪花，把坐標30，30，改成x[i],y[i] ;
} //做到這步可以實現在黑色的天空布滿300個星星

public void run() {
while(true) { //(13)實現產生300個雪花往下落死循環

for(int i = 0 ; i < 300; i++) {
y[i]++ ; //(14)y坐標不斷的+1
if(y[i] > 768){ //(18)如果y軸坐標大於768時，則y = 0，回到窗體的頂部
y[i] = 0 ;
}
}
try{ //(16)用try，catch解決線程休眠的異常

Thread.sleep(20) ; //(15)在每次y軸坐標+1後線程休眠20毫秒
}catch(Exception e) {}
repaint() ; /激做/(17)雪花在新的位置重畫
}
}
}

G. 想實現多個雪花，為什麼只有一個雪花，怎麼實現多線程，另外怎樣實現無窗體的動畫， 就跟q寵物那樣的

沒用Java寫過，現這種效果最好是用DriectX或者OpenGL里實現，要不，用Java這類託管語言來做的話，所有的東西都是面向對象困空的，堆和託管堆交互很頻繁，還有開N多線程，線程的數量是有限制的。如果你需要的效果是直接在屏幕上即沒有容器的那種，可以直接操作顯存試試，這個要用底層語言比如C嵌純輪匯編操作顯存的文件映射區域等等，其中雪花飄落的過程用一種計算表達式來實現，比如其中有一些速度因子，大小因子，軌跡因子，等等（看自己喜好）。記得以前寫過一個DriectX里的粒子運動效果，和雪花飄落的功能很相似，只是它不能直接在桌做尺信面上顯示，需要容器。

H. 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

I. 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 。

J. JAVA怎麼實現一屏幕的雪花飄落，方向隨機，有大有小

第一種。。你的雪花是圖片，那麼你自己多做幾張旋轉的圖片，在每次飄落的時候，1秒後改早瞎換取另外一張圖片。或者做成gif圖片。
第二種：你的是自己畫的雪花睜塌，那麼你每秒要重新繪制你的雪花。

閃屏 是指面板刷新核空帶來的負面的效果。。