excel函数雪花算法

㈠ excel雪花底色设置

在配置方案里选择。
具体步骤，1、点击excel表格左上方的“office”按钮。2、在office按钮的下拉菜单中选择“excel选项”。3、在excel选项对话框中如姿猜，选择常用选项卡。4、在常用选项卡中，会看到有一个配色方案，在其下拉菜单中选择自己想要册脊的界面颜色，这里就先选择雪花底色。
Excel是Microsoft为使用Windows和AppleMacintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，渣型使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。

㈡ excel怎么在右上角加雪花

1、如果在excel表格中的“符号”对话框中的“特殊符号”选项卡中依然找不到雪花的字符，那么可以在“符号”选稿敏运项卡中查找。
2、“单击字体”下拉按钮，并在下键梁拉列表中选择“Wingdings”项拿脊目，选中雪花字符插入即可。以上是在excel表格中加雪花的方法。

㈢ 雪花算法生成id重复的坑

它的时间判断参数是一个成员变量，生命周期跟着当前类走。而调用的方法并不是个单例模式，所以每次新建一个对象，其内部判定的时间判断参数都是独立存在的，这样的话在并行程序的过程中，是有可能生成相同的id的。原吵岁本怀疑是否是使用了java8的stream的原因。然而发现，人家默认就是串行流，要使用并行流是需要而外加方法的，所以和这个没有关系。
解决方法，写一个IdentifierGeneratorutil，既然DefaultIdentifierGenerator的Sequence不是单例，那么我们就在外层做操作，把调用到的IdentifierGenerator变成单例。IdWorker这个类是嫌碰携MyBatisPlus雪花算法的实现，直接调用其方法获取，它内部是单例实现的。ps（若没有特殊需求，用官方提供的就好了）。雪花算法的原始版本是scala版，用于生成分布式ID（纯数字，时间顺序）,订单编号等。最高位是符号位，始终为0，不可用。41位的时间序列，精确到毫秒级，41位的长度可以使用69年。时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序。10位的机器标识，10位的长度最多支持部署1024个节点。12位的计数序列号，序列号即一系列的自增id，可以芹伏支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号，12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号。

㈣ 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……

㈤ 雪花算法与Mysql自增的优缺点

雪花算法与Mysql自增的优缺点分别是：

雪花算法优点是：

1、不会重复。

2、有序，不会造成空间浪费和胡乱插入影响性能。

3、生成很快特别是比UUid快得多。

4、相比UUid更小。

缺点是：时间回拨造成错乱。

Mysql自增的优点是：

1、存储空间小。

2、插入和查询性能高。

缺点是：

1、int的范围可能不够大。

2、当要做数据迁移的时候，会很麻烦，主键容易冲突。

3、id自增，自身的业务增长情况很容易被别人掌握。

4、自增在高并发的情况下性能不好。

生成id的代码是：

自增和UUid差异的原因是：mysql数据库一般我们会采用支持事务的Innodb，在Innodb中，采用的是B+数索引。Innodb的存储结构，是聚簇索引。对于聚簇索引顺序主键和随机主键的对效率的影响很大。

自增是顺序主键存储，查找和插入都很方便（插入会按顺序插到前一个的后面），但UUid是无序的，通过计算获得的hashcode也会是无序的（是按照hashcode选择存储位置）。

所以对于他的查找效率很低，而且因为他是无序的，他的插入有可能会插到前面的数据中，会造成很多其他的操作，很影响性能或者很多存储空间因为没有顺序的存储而被空缺浪费。

㈥ 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 。

㈦ 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。