package com.wgcloud.util;

import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.wgcloud.config.CommonConfig;
import com.wgcloud.util.staticvar.StaticKeys;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * @version v3.3
 * @ClassName: IdGeneratorSnowflake
 * @author: http://www.wgstart.com
 * @date: 2021年05月18日
 * @Description: springboot整合雪花算法
 * @Copyright: 2019-2021 wgcloud. All rights reserved.
 */
@Component
public class IdGeneratorSnowflake {

    /**
     * Twitter_Snowflake<br>
     * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
     * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
     * 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<br>
     * 41位时间截(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)
     * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的（如下下面程序IdWorker类的startTime属性）。41位的时间截，可以使用69年，年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69<br>
     * 10位的数据机器位，可以部署在1024个节点，包括5位datacenterId和5位workerId<br>
     * 12位序列，毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器，同一时间截)产生4096个ID序号<br>
     * 加起来刚好64位，为一个Long型。<br>
     * SnowFlake的优点是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分)，并且效率较高，经测试，SnowFlake每秒能够产生26万ID左右。
     */

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(IdGeneratorSnowflake.class);
    @Autowired
    CommonConfig commonConfig;

    /**
     * 工作机器ID(0~31)
     */
    private long workerId = 0;

    /**
     * 数据中心ID(0~31)
     */
    private long datacenterId = 1;
    private Snowflake snowflake = null;

    //依赖注入完成后执行该方法，进行一些初始化工作
    @PostConstruct
    public void init() {
        try {
            if (!StaticKeys.NODE_MASTER.equals(commonConfig.getNodeType())) {
                String slaveId = commonConfig.getNodeType().replace(StaticKeys.NODE_SLAVE, "");
                workerId = Long.valueOf(slaveId);
            }
            snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
            logger.info("当前机器的workerId: {}", workerId);
        } catch (Exception e) {
            snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
            logger.error("当前机器的workerId获取失败", e);
        }
    }

    //使用默认机房号获取ID
    public synchronized long snowflakeId() {
        return snowflake.nextId();
    }


}