1.<div id=
2.百度 UidGenerator 源码解析

<div id=

       id="logo"是指他给这个<div>标签取了一个专属名字的意思。

       id 属性规定 HTML 元素的唯一的 id。

       id 在 HTML 文档中必须是唯一的。

       id="logo"，是可以更改的，id名是由你自己定的。

       å¦‚果更改了id之后，关于这个<div>的所有样式、函数等，都不会实现了。你要去查找这个网页的一些插入的或者就写在本网页里的css，js文件，去把id为logo的所有样式、函数等，都改成你重新改的那个id名。

       é…ç½®æ–‡ä»¶åœ¨æºä»£ç é‡Œé¡µé¢æ‰¾åˆ°å¸¦æœ‰css或者js尾缀的文件。或者在<style>标签和<script>标签里寻找。

       <link rel="stylesheet" type="text/css" href="/xxx.css" />

       <script src="xxx.js"></script>

扩展资料

       id 和 class 选择器

       1、id 选择器

       id 选择器可以为标有特定 id 的 HTML 元素指定特定的样式。

       HTML元素以id属性来设置id选择器,源码CSS 中 id 选择器以 "#" 来定义。

       ä»¥ä¸‹çš„样式规则应用于元素属性 id="para1":

       ä¾‹å¦‚：

       #para1{

       text-align:center;    color:red;}

       2、class 选择器

       class 选择器用于描述一组元素的样式，class 选择器有别于id选择器，class可以在多个元素中使用。

       class 选择器在HTML中以class属性表示, 在 CSS 中，类选择器以一个点"."号显示：

       åœ¨ä»¥ä¸‹çš„例子中，所有拥有 center 类的 HTML 元素均为居中。

       ä¾‹å¦‚：

       .center { text-align:center;}

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的修改生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。源码一个 Snowflake ID 由 位组成，修改其中前 位表示时间戳（毫秒数），源码接下来的修改居民信息登记源码 位用于标识计算机， 位作为序列号，源码以确保同一毫秒内生成的修改多个 ID。此算法基于时间生成，源码按时间排序，修改允许通过 ID 推断生成时间。源码Snowflake ID 的修改生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，源码linux下mysql源码包安装确保了分布式环境中的修改全局唯一性。

       在 Java 中实现的源码 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，h5导航栏源码并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。php小型聊天室源码DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。java微信发送消息源码

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。