包含时间顺序的ID 此场景最简单的实现方案,就是采用 twitter 的 Snowflake 算法.ID总长64位,第1位不可用,41位表示时间戳,10位表示生成机器的id,后12位表示序列号. 为什么第一位不可用?第一位为0,可以确保ID在java的long类型数据一直为正整数递增 同一时间戳即毫秒内,能产生多少个ID? 2^12 = 4096 个ID [ 0 ~ 4095 ] 唯一性?通过机器ID预先已经做了一次空间隔离,再通过时间戳做了一次时间隔离,最后通过时间戳内的计数实现了一定程度内的

为什么分布式系统需要用到ID生成系统 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 概括下来,业务系统对ID号的要求有哪些呢? ID生成系统的需求 1.全局唯一性:不能出现重复的ID,最基本的要求. 2.趋势递

前言 每一次HTTP请求,数据库的事务的执行,我们追踪代码执行的过程中,需要一个唯一值和这些业务操作相关联,对于单机的系统,可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值,即可实现唯一值.但在分布式,又该如何实现唯一性的ID 分布式ID的特性 数据库自增的ID Redis分布式ID Zookeeper分布式ID 全局唯一UUID的优缺点 Twitter的雪花算法生成分布式ID 关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 github地址,感谢star 分布式ID的特性 全局唯一性,必须性

一.前言 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1. 分布式全局唯一id 2. 分片规则和策略 3. 跨分片技术问题 4. 跨分片事物问题 下面我们来看一下Mycat是如何解决分布式全局唯一id的问题的 二.Mycat全局序列号 Mycat保证id唯一的方式有如下几个: 1)本地文件方式 2)数据库方式 3)时间戳方式 4)ZKID生成器 5)ZK递增ID 推荐使用第4,5种 以上5中方式都要统一在server.xml文件中开启全

分布式全局唯一ID的实现 前言 上周末考完试,这周正好把工作整理整理,然后也把之前的一些素材,整理一番,也当自己再学习一番. 一方面正好最近看到几篇这方面的文章,另一方面也是正好工作上有所涉及,所以决定写一篇这样的文章. 先是简单介绍概念和现有解决方案,然后是我对这些方案的总结,最后是我自己项目的解决思路. 概念 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增I

参考:分布式全局唯一ID生成方案:https://blog.csdn.net/linzhiqiang0316/article/details/80425437 分表生成唯一ID方案 sql server: -- 构造中间表,SYS_USERS_GOODS_IDENTITY(itemId bigint identity(1,1),now_date datetime) 1.@@identity2.SCOPE_IDENTITY()3.(4.17)sql server中的uuid获取与使用 案例代码:

方案一.UUID UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成. 优点:实现简单,全局唯一,不需要考虑冲突的问题,适合标示用户的场景. 缺点:UUID长度过程,mysql建议主键字段长度越短越好,而且UUID包含MAC地址信息,有可能会造成MAC地址泄露.UUID由于是无序的,所以插入性能不是很好,适合写频率

全局唯一的 ID 几乎是所有系统都会遇到的刚需.这个 id 在搜索, 存储数据, 加快检索速度 等等很多方面都有着重要的意义.工业上有多种策略来获取这个全局唯一的id,针对常见的几种场景,我在这里进行简单的总结和对比. 简单分析一下需求 [1] 所谓全局唯一的 id 其实往往对应是生成唯一记录标识的业务需求. 这个 id 常常是数据库的主键,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.所以往往要有一个t

一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14. 什么是?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势.如:再一段时间内生成的ID在[

redis实现分布式锁和全局唯一id应该是较为常见的应用. 实现基于redis的setNX,以及incr命令.还是比较简单的! 搭建环境以及配置好sping整合,做了下测试,有兴趣的载下来看看,自己做个记录,便于回忆== 地址:http://git.gupaoedu.com/jinjian/redisDemo

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

分布式系统全局唯一ID的生成 一 .什么是分布式系统唯一ID ​ 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. ​ 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 二.分布式系统唯一ID的特点 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. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBM

一 什么是分布式系统唯一ID 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 二.分布式系统唯一ID的特点 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. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数

在分布式系统中,经常需要使用全局唯一ID查找对应的数据.产生这种ID需要保证系统全局唯一,而且要高性能以及占用相对较少的空间. 全局唯一ID在数据库中一般会被设成主键,这样为了保证数据插入时索引的快速建立,还需要保持一个有序的趋势. 这样全局唯一ID就需要保证这两个需求: 全局唯一 趋势有序 全局ID产生的几种方式 数据库自增 当服务使用的数据库只有单库单表时,可以利用数据库的auto_increment来生成全局唯一递增ID. 优势: 简单,无需程序任何附加操作 保持定长的增量 在单表中能保持

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.

在服务器系统开发时,为了适应数据大并发的请求,我们往往需要对数据进行异步存储,特别是在做分布式系统时,这个时候就不能等待插入数据库返回了取自动id了,而是需要在插入数据库之前生成一个全局的唯一id,使用全局的唯一id,在游戏服务器中,全局唯一的id可以用于将来合服方便,不会出现键冲突.也可以将来在业务增长的情况下,实现分库分表,比如某一个用户的物品要放在同一个分片内,而这个分片段可能是根据用户id的范围值来确定的,比如用户id大于1000小于100000的用户在一个分片内.目前常用的有以下几种: