今日总结：雪花算法，拉取在线用户

雪花算法：

public class SnowflakeIdGenerator {private final long epoch = 1626804000000L; // 定义起始时间戳，这里设置为2021-07-21 00:00:00 UTCprivate final long workerIdBits = 5L; // 机器ID所占的位数private final long sequenceBits = 10L; // 序列号所占的位数private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits); // 最大的机器ID，用于做位运算private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits); // 序列号的掩码，用于取低位private long workerId; // 机器IDprivate long sequence = 0L; // 序列号private long lastTimestamp = -1L; // 上次生成ID的时间戳/*** 构造函数* @param workerId 机器ID*/public SnowflakeIdGenerator(long workerId) {if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {throw new IllegalArgumentException(String.format("Worker ID must be between 0 and %d", maxWorkerId));}this.workerId = workerId;}/*** 生成下一个唯一ID* @return long 类型的唯一ID*/public synchronized long nextId() {long timestamp = System.currentTimeMillis(); // 获取当前时间戳// 如果当前时间小于上次ID生成的时间戳，则说明系统时钟回退过，抛出异常if (timestamp < lastTimestamp) {throw new RuntimeException("Clock moved backwards. Refusing to generate id");}// 如果是同一时间生成的，则进行序列号累加if (lastTimestamp == timestamp) {sequence = (sequence + 1) & sequenceMask; // sequence自增，并通过sequenceMask防止溢出if (sequence == 0) {timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); // 如果sequence溢出，则阻塞到下一个毫秒，获取新的时间戳}} else {sequence = 0L; // 如果是新的时间戳，则将序列号置为0}lastTimestamp = timestamp; // 更新上次生成ID的时间戳// 使用位运算生成最终的ID，并返回return ((timestamp - epoch) << (workerIdBits + sequenceBits))| (workerId << sequenceBits)| sequence;}/*** 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳* @param lastTimestamp 上次生成ID的时间戳* @return 当前时间戳*/private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {long timestamp = System.currentTimeMillis();while (timestamp <= lastTimestamp) {timestamp = System.currentTimeMillis();}return timestamp;}/*** 主函数，用于测试生成ID* @param args 参数*/public static void main(String[] args) {SnowflakeIdGenerator idGenerator = new SnowflakeIdGenerator(1); // 设置机器IDfor (int i = 0; i < 10; i++) {long id = idGenerator.nextId(); // 生成新的IDSystem.out.println("Generated Id: " + id); // 打印生成的ID}}
}

拉取在线用户的思路：登录过后开启线程这就是在线用户，将其线程放入集合中管理，key为ID，遍历集合则可以获取到所有的在线用户
 

获取在线用户的部分代码：

// 集合遍历，遍历hashmap的key
Iterator<String> iterator = hm.keySet().iterator();
String onlineUserList = "";
while (iterator.hasNext()) {onlineUserList += iterator.next() + " ";
}
return onlineUserList;

1. Iterator<String> iterator = hm.keySet().iterator();：这行代码通过 hm.keySet().iterator() 获取了HashMap hm 的所有键的迭代器（iterator）。hm.keySet() 返回HashMap中所有键的集合，然后 iterator() 方法返回这个集合的迭代器，用于逐个访问集合中的元素。

2. String onlineUserList = "";：这行代码定义了一个空字符串 onlineUserList，用来存储遍历得到的所有键。

3. while (iterator.hasNext()) {：这是一个 while 循环，它的条件是 iterator.hasNext()，即迭代器中是否还有下一个元素。如果有，进入循环体。

4. onlineUserList += iterator.next() + " ";：在循环体内部，iterator.next() 方法返回迭代器的下一个键，并将其添加到 onlineUserList 字符串后面，同时在每个键之间添加一个空格。

5. return onlineUserList;：最后，当迭代器遍历完所有键后，退出循环，并返回拼接好的 onlineUserList 字符串，其中包含了HashMap中所有键的列表。

查找数据库某个字段的所有数据：

        try {// 加载并注册JDBC驱动Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");//  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");// 建立数据库连接conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASSWORD);} catch (ClassNotFoundException e) {throw new RuntimeException(e);} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}//遍历数据库// 创建Statement对象//这个也是个接口，用于执行不带参的，PreparedStatement pstmt是其子接口，执行带参的语句Statement stmt = null;try {stmt = conn.createStatement();} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}try {// 执行查询String sql = "SELECT userId FROM account";ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);String onlineUserList="";// 处理查询结果while (rs.next()) {// 假设userId是整型，根据实际情况调整String userId = rs.getString("userId");onlineUserList+=userId+" ";}return onlineUserList;} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);} finally {try {if(rs!=null){rs.close();}if(stmt!=null){stmt.close();}} catch (SQLException e) {throw new RuntimeException(e);}}