javaweb雪花算法精度丢失 / 张生荣

Java实现雪花算法(snowflake)

本文主要介绍了Java实现雪花算法(snowflake),分享给大家,具体如下: 简单描述最高位是符号位,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 ...

目录简介问题描述项目场景问题描述问题复现解决方案法1:全局处理法2:局部处理简介本文用示例介绍SpringBoot如何解决雪花算法主键ID传到前端后精度丢失问题. 问题描述 Jav ...

一.为何要用雪花算法 1.问题产生的背景现如今越来越多的公司都在用分布式.微服务,那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分,然后当数据量上来的时候也会进行分表,那么随之而来的就是分表以后id的问题 ...

目录简介问题描述项目场景问题描述实例问题复现解决方案全局处理局部处理简介本文用示例介绍SpringBoot如何解决雪花算法主键ID传到前端后精度丢失问题. 问题描述 Java后端 ...

原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题,是一个js的bug如0.3* ...

原因:js按照2进制来处理小数的加减乘除,在arg1的基础上将arg2的精度进行扩展或逆扩展匹配,所以会出现如下情况. javascript(js)的小数点加减乘除问题,是一个js的bug如0.3* ...

本篇要点简单描述浮点数十进制转二进制精度丢失的原因. 介绍几种创建BigDecimal方式的区别. 整理了高精度计算的工具类. 学习了阿里巴巴Java开发手册关于BigDecimal比较相等的规定. ...

每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法. 介绍有时候在业务中,需要使用一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识.最常用的无非以下几种:UUID ...

先来看两个问题: 0.1 + 0.2 == 0.3; // false 9999999999999999 == 10000000000000000; // true 第一个问题是小数的精度问题,在业界 ...

本文分为三个部分 JS 数字精度丢失的一些典型问题 JS 数字精度丢失的原因解决方案(一个对象+一个函数) 一.JS数字精度丢失的一些典型问题 1. 两个简单的浮点数相加 0.1 + 0.2 != ...

ajax传输的json,gson会发生丢失,long > 15的时候会丢失0 解决方案:直接把属性为long的属性自动加上双引号成为js的字符串,这样就不会发生丢失了,ajax自动识别为字符串. ...

More 本项目仅供爬取体验,每次访问都会实时爬取数据,所以数据返回速度会比较慢,实际操作应该是定时爬取数据然后将数据存进数据库,数据从数据库返回从而提高数据返回效率. 但项目很基础,可以作为以上各个 ...

这篇文章主要介绍了基于python实现雪花算法过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Snowflake是Twitter提出来的一个 ...

看了一篇关于C/C++浮点数的博文,在Win32下,把int, 指针地址,long等4字节整数赋给一个double后,再用该double数赋给原始类型的数,得到的结果于最初的数值一致,即不存在任何精度 ...

SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法.其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id.在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入 ...

概述在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增或者 UUID,但它们都有很明显的缺点主键自增:1.自增ID容易被爬虫遍历数据.2.分表分库会有ID冲突. UUID: 1.太长,并且有索引碎片,索引 ...

背景在使用Spring Boot Mvc的项目中,使用Long类型作为id的类型,但是当前端使用Number类型接收Long类型数据时,由于前端精度问题,会导致Long类型数据转换为Number类型 ...

SnowFlake算法原理介绍在分布式系统中会将一个业务的系统部署到多台服务器上,用户随机访问其中一台,而之所以引入分布式系统就是为了让整个系统能够承载更大的访问量.诸如订单号这些我们需要它是全局唯 ...