唯一 && 趋势有序 数据库auto_increment,多个写库时,每个写库不同的初始值和相同的步长(A(0,2)B(1,2)) 缺点:非绝对递增,写库压力大 DB只保存序列最大值,由ID生成器批量派发,防止单点,增加一个影子服务,vip + keepalive 缺点:可能出现空洞不连续,无法水平扩展 本地生成UUID 缺点:时序性无法保证,过长,作为主键效率太低 毫秒数 缺点:高并发会出现重复 snowflake 一个long型的ID,使用其中41bit作为毫秒数,10bit作为机器编…

本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/5d6fc8eff265da03ef7a324b ,作者:1点25. ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主…

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品…

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 Redis 5种数据结构及对应使用场景,全会面试要加分的 引言 前几天写过一篇<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面…

JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra…

基于Orleans的分布式Id生成方案,因Orleans的单实例.单线程模型,让这种实现变的简单,贴出一种实现,欢迎大家提出意见 public interface ISequenceNoGenerator : Orleans.IGrainWithIntegerKey { Task<Immutable<string>> GetNext(); } public class SequenceNoGenerator : Orleans.Grain, ISequenceNoGenerator…

细聊分布式ID生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=403837240&idx=1&sn=ae9f2bf0cc5b0f68f9a2213485313127&scene=0&key=710a5d99946419d9131c07b23b6a64817dae072d5d487704ca48973eaf609b4a353f531f14c3bf9e8afd66ae7a06428e&asce…

spring boot / cloud (十六) 分布式ID生成服务 在几乎所有的分布式系统或者采用了分库/分表设计的系统中,几乎都会需要生成数据的唯一标识ID的需求, 常规做法,是使用数据库中的自动增长列来做系统主键,但是这样的做法无法保证ID全局唯一. 那么一个分布式ID生成器应该满足那些需求呢 : 全局唯一性 趋势递增 能够融入分库基因 本文将基于snowflake的算法来进行以下的讨论,当然,分布式ID的生成方案有很多, 不过在本文并不会分散开来讨论/比对,因为网上相关的文章实在太多,如…

Leaf——美团点评分布式ID生成系统 https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html…

Leaf——美团点评分布式ID生成系统 -https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html 网游服务器中的GUID(唯一标识码)实现-基于snowflake算法-云栖社区-阿里云https://yq.aliyun.com/articles/229420 UUID_STRING — Snowflake Documentationhttps://docs.snowflake.net/manuals/sql-reference/functions/uuid_string.ht…

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

系统唯一ID是设计一个系统的时候常常会遇到的问题,也常常为这个问题而纠结. 生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略. 0. 分布式ID要求 (1)全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求: (2)粗略有序:如果在分布式环境中做到完全有序,需要用到锁等,考虑到性能,采用粗略有序,具体分为秒级有序和毫秒级有序: (3)可反解:即生成ID服务提供反解方法,这样在存储时就能以十进制存储,省下传统timestamp类字…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

搞懂分布式技术12:分布式ID生成方案 ## 转自: 58沈剑 架构师之路 2017-06-25 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: 拉取最新的一页消息 select message-id/…

系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 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…

2016年08月09日 14:15:21 yuanyuanispeak 阅读数:318 编辑 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectme…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

理解分布式id生成算法SnowFlake https://segmentfault.com/a/1190000011282426#articleHeader2 分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种. 概述 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: 图片描述 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.数据库自增id 新建一个公共库,库里面新建一个序列表,主键id自增,每次请求增加数据都往这个表中插入数据,然后获取到id,然后使用即可. 优点:方便简单 缺点:单库生成自增id,高并发下,会有瓶颈 适用场景: 并发很低,几百/s,不会出现性能瓶颈 2.UUID 优点:本地生成,不基于任何第三方 缺点: 太长,作为数据库主键性能太差,不适合作为主键 不具有有序性,会导致B+树索引在写的时候有过多的随机写操作(连续的id可以产生部分顺序写) 写的时候不能产生有顺序的 append 操作,而需要进…

概述 分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种,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$2^{41}-1$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 $2^{41}-1$,减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1.…

分布式环境下如何保证ID的不重复呢?一般我们可能会想到用UUID来实现嘛.但是UUID一般可以获取当前时间的毫秒数再加点随机数,但是在高并发下仍然可能重复.最重要的是,如果我要用这种UUID来生成分表的唯一ID的话,重复不谈,这种随机的字符串对于我们的innodb存储引擎的插入效率是很低的.所以我们生成的ID如果作为主键,最好有两种特性:分布式唯一和有序. 唯一性就不用说了,有序保证了对索引字段的插入的高效性.我们来具体看看ShardingJDBC的分布式ID生成策略是如何保证. snowfla…

目录 阐述背景 Leaf snowflake 模式介绍 Leaf segment 模式介绍 Leaf 改造支持RPC 阐述背景 不吹嘘,不夸张,项目中用到ID生成的场景确实挺多.比如业务要做幂等的时候,如果没有合适的业务字段去做唯一标识,那就需要单独生成一个唯一的标识,这个场景相信大家不陌生. 很多时候为了涂方便可能就是写一个简单的ID生成工具类,直接开用.做的好点的可能单独出一个Jar包让其他项目依赖,做的不好的很有可能就是Copy了N份一样的代码. 单独搞一个独立的ID生成服务非常有必要,当…

1.目标 1.1.全局唯一 不能出现重复的ID,全局唯一是最基本的要求. 1.2.趋势有序 业务上分页查询需求,排序需求,如果ID直接有序,则不必建立更多的索引,增加查询条件. 而且Mysql InnoDB存储引擎主键使用聚集索引,主键有序则写入性能更高. 1.3.高可用 ID是一条数据的唯一标识,如果ID生成失败,则影响很大,业务执行不下去.所以好的ID方案需要有高可用. 1.4.信息安全 ID虽然趋势有序,但是不可以被看出规则,免得被爬取信息. 了解到一个有意思的事情:基于MAC地址生成UU…

一.概述 分布式 ID 生成算法的有很多种,Twitter 的 SnowFlake 就是其中经典的一种. 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 2^41 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 2^41−1,也就是说 41 位可以表示…

目录 1.为什么需要分布式ID? 2.业务系统对分布式ID有什么要求? 3.分布式ID生成方案 3.1 UUID 3.2.数据库自增 3.3.号段模式 3.4. Redis实现 3.4. 雪花算法(SnowFlake) 3.5. 百度Uidgenerator 3.6. 美团Leaf 3.7. 滴滴TinyID 1.为什么需要分布式ID? 对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太…

本文主要是对美团的分布式ID框架Leaf的原理进行介绍,针对Leaf原项目中的一些issue,对Leaf项目进行功能增强,问题修复及优化改进,改进后的项目地址在这里: Leaf项目改进计划 https://github.com/NotFound9/Leaf Leaf原理分析 Snowflake生成ID的模式 7849276-4d1955394baa3c6d.png snowflake算法对于ID的位数是上图这样分配的: 1位的符号位+41位时间戳+10位workID+12位序列号 加起来一共是6…

import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; /** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000…

二进制相关知识回顾 1.所有的数据都是以二进制的形式存储在硬盘上.对于一个字节的8位到底是什么类型 计算机是如何分辨的呢? 其实计算机并不负责判断数据类型,数据类型是程序告诉计算机该如何解释内存块. 2.对于字符的存储,先将字符转化成其字符集的码点,(码点就是一个数字),然后把该数字转成2进制存储.所以我们只要记得数字的存储就ok了.字符的码点程序采用无符号处理,即没有符号位,数值型默认都是有符号位的. 1个字节的最高位是符号位所以一个数字能够存储的范围是-128-127 3.原码 正数5: 0…