excel函數雪花演算法

㈠ excel雪花底色設置

在配置方案里選擇。
具體步驟，1、點擊excel表格左上方的「office」按鈕。2、在office按鈕的下拉菜單中選擇「excel選項」。3、在excel選項對話框中如姿猜，選擇常用選項卡。4、在常用選項卡中，會看到有一個配色方案，在其下拉菜單中選擇自己想要冊脊的界面顏色，這里就先選擇雪花底色。
Excel是Microsoft為使用Windows和AppleMacintosh操作系統的電腦編寫的一款電子表格軟體。直觀的界面、出色的計算功能和圖表工具，再加上成功的市場營銷，渣型使Excel成為最流行的個人計算機數據處理軟體。

㈡ excel怎麼在右上角加雪花

1、如果在excel表格中的「符號」對話框中的「特殊符號」選項卡中依然找不到雪花的字元，那麼可以在「符號」選稿敏運項卡中查找。
2、「單擊字體」下拉按鈕，並在下鍵梁拉列表中選擇「Wingdings」項拿脊目，選中雪花字元插入即可。以上是在excel表格中加雪花的方法。

㈢ 雪花演算法生成id重復的坑

它的時間判斷參數是一個成員變數，生命周期跟著當前類走。而調用的方法並不是個單例模式，所以每次新建一個對象，其內部判定的時間判斷參數都是獨立存在的，這樣的話在並行程序的過程中，是有可能生成相同的id的。原吵歲本懷疑是否是使用了java8的stream的原因。然而發現，人家默認就是串列流，要使用並行流是需要而外加方法的，所以和這個沒有關系。
解決方法，寫一個IdentifierGeneratorutil，既然DefaultIdentifierGenerator的Sequence不是單例，那麼我們就在外層做操作，把調用到的IdentifierGenerator變成單例。IdWorker這個類是嫌碰攜MyBatisPlus雪花演算法的實現，直接調用其方法獲取，它內部是單例實現的。ps（若沒有特殊需求，用官方提供的就好了）。雪花演算法的原始版本是scala版，用於生成分布式ID（純數字，時間順序）,訂單編號等。最高位是符號位，始終為0，不可用。41位的時間序列，精確到毫秒級，41位的長度可以使用69年。時間位還有一個很重要的作用是可以根據時間進行排序。10位的機器標識，10位的長度最多支持部署1024個節點。12位的計數序列號，序列號即一系列的自增id，可以芹伏支持同一節點同一毫秒生成多個ID序號，12位的計數序列號支持每個節點每毫秒產生4096個ID序號。

㈣ 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……

㈤ 雪花演算法與Mysql自增的優缺點

雪花演算法與Mysql自增的優缺點分別是：

雪花演算法優點是：

1、不會重復。

2、有序，不會造成空間浪費和胡亂插入影響性能。

3、生成很快特別是比UUid快得多。

4、相比UUid更小。

缺點是：時間回撥造成錯亂。

Mysql自增的優點是：

1、存儲空間小。

2、插入和查詢性能高。

缺點是：

1、int的范圍可能不夠大。

2、當要做數據遷移的時候，會很麻煩，主鍵容易沖突。

3、id自增，自身的業務增長情況很容易被別人掌握。

4、自增在高並發的情況下性能不好。

生成id的代碼是：

自增和UUid差異的原因是：mysql資料庫一般我們會採用支持事務的Innodb，在Innodb中，採用的是B+數索引。Innodb的存儲結構，是聚簇索引。對於聚簇索引順序主鍵和隨機主鍵的對效率的影響很大。

自增是順序主鍵存儲，查找和插入都很方便（插入會按順序插到前一個的後面），但UUid是無序的，通過計算獲得的hashcode也會是無序的（是按照hashcode選擇存儲位置）。

所以對於他的查找效率很低，而且因為他是無序的，他的插入有可能會插到前面的數據中，會造成很多其他的操作，很影響性能或者很多存儲空間因為沒有順序的存儲而被空缺浪費。

㈥ 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 。

㈦ 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。