参考地址:https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 /// <summary> /// 动态生产有规律的ID /// </summary> public class Snowflake { private static long machineId;//机器ID private static long datacenterId = 0L;//数据ID private static long sequence…

C#版本 /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000 /// 第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),然后1…

C# 版算法: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Demo { /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000…

前言:最近需要做一套CMS系统,由于功能比较单一,而且要求灵活,所以放弃了WP这样的成熟系统,自己做一套相对简单一点的.文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过直接用自增主键,但是感觉这样有点暴露文章数量,有同学说可以把初始值设高一点,可是还是可以通过ID差算出一段时间内的文章数量,所以需要一种可以生成唯一ID的算法. 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twit…

JS的数字类型目前支持的最大值为:9007199254740992,一旦数字超过这个值,JS将会丢失精度,导致前后端的值出现不一致. JAVA的Long类型的       最大值为:9223372036854775807,snowflake的算法在实现上确实没问题的,但实际运用的时候一定要避免这个潜在的深坑. 有个博友遇到这个问题的解决方案: https://www.cnblogs.com/do-your-best/p/9443342.html 如果是在项目一开始的时候就发觉到了这个问题,我建议…

转自:https://segmentfault.com/a/1190000007769660 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twitter的SnowFlake算法 这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制) 原理很简单 ID由64bit组成 其中 第一个bit空缺 41bit用于存放毫秒级时间戳 10bit用于存放机器id 12bit用于存放自增ID 除了最高位…

/** * Copyright (c) 2005-2012 springside.org.cn * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); */ package com.minxinloan.common.utils; import java.security.SecureRandom; import java.util.UUID; /** * 封装各种生成唯一性ID算法的工具类. * @aut…

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一的,同时我们基本上都会将它作为查询条件:出于系统安全考虑不应当让其它人轻易的就猜出我们的订单号,同时也要防止公司的竞争对手直接通过订单号猜测出公司业务体量:为了保证系统的快速响应那么生成算法不能太耗时.而雪花算法正好解决了这些问题. SnowFlake 算法(雪花算法), 是Twitter开源的分…

分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占用空间大 UUID一般是字符串存储,查询效率低 没有排序,无法趋势递增 使用Redis生成ID 缺点: 依赖Redis高可用 雪花算法 缺点: 依赖服务器时间,如果时间回调,将会导致ID重复 雪花算法原理 雪花算法是 Twitter 开源的主键生成算法 snowflake 它用64位二进制表示主键,…

用户ID首先生成,订单ID的生成可依赖用户ID. 下面代码前六位是日期,后八位是随机数,用于生成用户ID. public String getNewUserId() { String ipAddress = ""; try { //获取服务器IP地址 ipAddress = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); } catch (Exception e) { logger.error("getNewUserId="…

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111…

转自:http://blog.csdn.net/kinwyb/article/details/50238505 使用twitter的snowflake算法生成唯一ID. 在分布式系统中,需要生成全局UID的场合还是比较多的,twitter的snowflake解决了这种需求,实现也还是很简单的,除去配置信息,核心代码就是毫秒级时间41位+机器ID 10位+毫秒内序列12位. /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法…

概述 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求,这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序. 原理 SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型,结构如下(每一部分用“-”符号分隔): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 1位标识部分,在java中由于long的最高位是符…

snowFlake算法在生成ID时特别高效,可参考:https://segmentfault.com/a/1190000011282426 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 1位,不用.二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0 41位,用来记录时间戳(毫秒). 41位可以表示241−1个数字, 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 241−1,减1是因为可表示的数值范…

背景 最近对snowflake比较感兴趣,就看了一些分布式唯一ID生成器(发号器)的开源项目的源码,例如百度的uid-generator,美团的leaf.大致看了一遍后感觉uid-generator代码写的要更好一些,十分的精炼,短小精悍. 正好手头有个任务要搞个发号器,百度的这个源码是不能直接运行起来提供服务的,为了练练手,就把百度的uid-generator迁移到spring boot上重写了一遍. 代码基本一模一样,就做了一些工程化的东西,让uid-generator能以服务的形式跑起来,…

写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…

写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…

Mybatis自定义插件生成雪花ID做为主键项目 先附上项目项目GitHub地址 spring-boot-mybatis-interceptor 有关Mybatis雪花ID主键插件前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫. 1.Mybatis框架---Mybatis插件原理 2.java算法---静态内部类实现雪花算法 该插件项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式数据库表主键ID使用. 一.项目概述 1.项目背景 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…

http://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 C# 实现 Snowflake算法 /// <summary> /// 动态生产有规律的ID Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 /// http://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 /// C# 实现 Snowflake算法 /// </summary> pu…

Snowflake算法 ID生成 http://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 使用UUID或者GUID产生的ID没有规则 Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 从图上看除了第一位不可用之外其它三组均可浮动站位,据说前41位就可以支撑到2088年,10位的可支持1023台机器,最后12位序列号可以在1毫秒内产生4095个自增的ID. 数据中主键有多种方式:数据库自增.程序生成.程序生成一般…

匠心零度 转载请注明原创出处,谢谢! 缘起 为什么会突然谈到分布式唯一id呢?原因是最近在准备使用RocketMQ,看看官网介绍: 一句话,消息可能会重复,所以消费端需要做幂等.为什么消息会重复后续RocketMQ章节进行详细介绍,本节重点不在这里. 为了达到业务的幂等,必须要有这样一个id存在,需要满足下面几个条件: 同一业务场景要全局唯一. 该id必须是在消息的发送方进行产生发送到MQ. 消费端根据该id进行判断是否重复,确保幂等. 在那里产生,和消费端进行判断等和这个id没有关系,这个id…

参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. 性能测试数据: Snowflake算法核心 把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 41-bit的时间可以表示(1L<<41)/(1000L*3600…

全局ID通常要满足分片的一些要求:1 不能有单点故障.2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID. 一.UUID UUID生成的是length=32的16进制格式的字符串,如果回退为byte数组共16个byte元素,即UU…

1.为什么数据库id自增和uuid不适合分布式id id自增:当数据量庞大时,在数据库分库分表后,数据库自增id不能满足唯一id来标识数据:因为每个表都按自己节奏自增,会造成id冲突,无法满足需求.              分库分表:分表就是把一个表的数据放到多个表中,将一个库的数据拆分到多个库中 uuid:UUID长且无序:主键应越短越好,无序会造成每一次UUID数据的插入都会对主键地城的b+树进行很大的修改   在时间上,1)uuid由于占用的内存更大,所以查询.排序速度会相对较慢:2)在…

1.  算法介绍 参考 http://www.lanindex.com/twitter-snowflake%EF%BC%8C64%E4%BD%8D%E8%87%AA%E5%A2%9Eid%E7%AE%97%E6%B3%95%E8%AF%A6%E8%A7%A3/ Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. Sno…

接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * 来自网络Twitter Snowflake 算法 * */ public class DistributedIdGenerator implements IdGenerator{ private final long workerId; private final static long twepoch =…

前言我们的数据库在设计时一般有两个ID,自增的id为主键,还有一个业务ID使用UUID生成.自增id在需要分表的情况下做为业务主键不太理想,所以我们增加了uuid作为业务ID,有了业务id仍然还存在自增id的原因具体我也说不清楚,只知道和插入的性能以及db的要求有关. 我个人一直想将这两个ID换成一个字段来处理,所以要求这个id是数字类似的,且是趋抛增长的,这样mysql创建索引以及查询时性能会比较好.于时网上找到了雪花算法.关于雪花算法大家可以看一下我后面引用的资料. ID生成器代码:从网上抄…

世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样).又如中国人,每个中国人有自己的身份证.对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识.在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录.文件.消息,而唯一的标识我们称之为id. 本文地址:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7616272.html 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键…

 转自:http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html 1. 数据库自增长序列或字段 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成.有单点故障的风险. 3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展.…

本文中的算法采用twitter的snowflake算法,具体请搜索介绍,原来是用Scala写的,因我项目需要,改写成C++语言,主要用于高效的生成唯一的ID, 核心算法就是毫秒级时间(41位)+机器ID(10位)+毫秒内序列(12位). 网上也有好多PHP写的插件模块,核心用了网络通讯将生成的ID发送给PHP使用,没深入研究PHP的模块写法. 废话不多说了,还是直接上代码好了. uuid.h #ifndef __UTIL_UUID_H__ #define __UTIL_UUID_H__ #inc…