存在的问题 时间回拨问题:由于机器的时间是动态的调整的,有可能会出现时间跑到之前几毫秒,如果这个时候获取到了这种时间,则会出现数据重复 机器id分配及回收问题:目前机器id需要每台机器不一样,这样的方式分配需要有方案进行处理,同时也要考虑,如果该机器宕机了,对应的workerId分配后的回收问题 机器id上限:机器id是固定的bit,那么也就是对应的机器个数是有上限的,在有些业务场景下,需要所有机器共享同一个业务空间,那么10bit表示的1024台机器是不够的. 参考文章:https://blo…

分布式ID常见生成策略: 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID. UUID生成. Redis的原子自增方式. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长. 批量申请自增ID. 雪花算法. 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳). 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK). 本文主要介绍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…

/** * ID生成 雪花算法 */ public class SnowFlake { public static SnowFlake getInstance() { return SingletonSnowFlake.instance; } private static class SingletonSnowFlake { private static final SnowFlake instance = new SnowFlake(1,1); } /** * 起始的时间戳 */ privat…

雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的经典算法,关于雪花算法的解读网上多如牛毛,大多抄来抄去,这里请参考耕耘的小象大神的博客ID生成器,Twitter的雪花算法(Java) 网上的教程一般存在两个问题: 1. 机器ID(5位)和数据中心ID(5位)配置没有解决,分布式部署的时候会使用相同的配置,任然有ID重复的风险. 2. 使用的时候需要实例化对象,没有形成开箱即用的工具类. 本文针对上面两个问题进行解决,笔者的解决方案是,workId使用服务器hostName生成,dataCenterId使用…

解决方案: 基于Redis的全局id生成策略:(推荐此方法) 基于雪花算法的全局id生成: https://www.cnblogs.com/kobe-qi/p/8761690.html 基于zookeeper的全局id生成: https://www.iyunv.com/thread-660410-1-1.html…

https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/80843248 ID 生成器 雪花算法 2018年06月28日 14:58:43 wangxiaoming 阅读数:928   我们的业务需求中通常有需要一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识: 某个用户的ID 某个订单的单号 某个信息的ID 看图理解 详细的看代码注释 1bit:一般是符号位,不做处理 41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是20…

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的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.…

分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一个坑,雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度,这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致,如雪花算法得到的是36594866121080832,但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830, 这会导致对数据的所有操作都失效. 解…

基于Java实现的适用于分布式ID的雪花算法工具类,这里存一下日后好找 /** * 雪花算法生成ID */ public class SnowFlakeUtil { private final static long START_STMP = 1543903501000L; private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数 private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数 p…

生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案.既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案. 1.使用CAS思想 什么是CAS协议 Memcached于1…