转自https://www.cnblogs.com/jajian/p/11101213.html 传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单

一.介绍 雪花算法的原始版本是scala版,用于生成分布式ID(纯数字,时间顺序),订单编号等. 自增ID:对于数据敏感场景不宜使用,且不适合于分布式场景.GUID:采用无意义字符串,数据量增大时造成访问过慢,且不宜排序. 1 1bit,不用,因为二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数.生成的id一般都是用整数,所以最高位固定为0. 41bit-时间戳,用来记录时间戳,毫秒级. - 41位可以表示个数字, - 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 ,减

<sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略> 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID. 引入任何一种技术都是存在风险的,分库分表当然也不例外,除非库.表数据量持续增加,大到一定程度,以至于现有高可用架构已无法支撑,否则不建议大家做分库分表,因为做了数据分片后,你会发现自己踏上了一段踩坑之路,而分布式主键 ID 就是遇到的第一个坑. 不同数据节点间生成全局唯一主键

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

数据库自增id: 这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id.拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单:缺点就是单库生成自增id,要是高并发的话,就会有瓶颈的: 适合的场景:你分库分表就俩原因,要不就是单库并发太高,要不就是单库数据量太大:除非是你并发不高,但是数据量太大导致的分库分表扩容,你可以用这个方案,因为可能每秒最高并发最多就几百,那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可. u

为解决关系型数据库面对海量数据由于数据量过大而导致的性能问题时,将数据进行分片是行之有效的解决方案,而将集中于单一节点的数据拆分并分别存储到多个数据库或表,称为分库分表. 分库可以有效分散高并发量,分表虽然无法缓解并发量,但仅跨表仍然可以使用数据库原生的ACID事务.而一旦跨库,涉及到事务的问题就会变得无比复杂. 1.使用 pom.xml添加依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifac

1.问题 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从1开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的id来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 2.生成方案 (1)数据库自增id方案 原理 :这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id.拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入. 优点 : 操作简单. 缺点 :单库生成自增id,如果是高并发,就会有瓶颈.

1.面试题 分库分表之后,id主键如何处理? 2.面试官心里分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从1开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的id来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 3.面试题剖析 (1)数据库自增id 这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id.拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单,谁

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID——来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID--来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

转载一篇博客,里面有很多的知识和思想值得我们去思考. —————————————————————————————————————————————————————————————————————— 在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成

分库分表情况下 跨库的问题怎么解决? 分布式事务怎么解决? 查询结果集集合合并的问题? 全局唯一的id怎么解决? 一般要求:1.保证生成的ID全局唯一,不可重复 2.生成的后一个Id必须大于前一个Id 3.信息安全,防止恶意用户按照规则获取id 业界方案 1.UUID 通用识别码16字节,128位的长数字. 组成部分:当前日期和时间序列,mac地址 2.mysql本身自增 3.redis集群生成 4.自定义生成 参考:http://blog.csdn.net/z69183787/article/

分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4

面试题 分库分表之后,id 主键如何处理?(唯一性,排序等) 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持,排序问题等.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id 之后再

分库分表之后分布式如何保证ID全局唯一性 韩师学子--小倪 2018-07-21 23:35:38 8139 收藏 3分类专栏: Mysql版权                         分库分表之后分布式如何保证ID全局唯一性分库分表:跨库的问题分布式事务问题查询数据结果集合并全局性唯一性ID保证要求:1.全局唯一性:不能出现重复的Id号(基本的要求)2.信息安全:防止恶意用户规矩id的规则来获取数据3.数据递增:保证我下一个ID一定大于上一个ID.当前201709122030 下一个:

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

本文将主要介绍一些常见的全局主键生成策略,然后重点介绍flickr使用的一种非常优秀的全局主键生成方案.关于分库分表(sharding)的拆分策略和实施细则,请参考该系列的前一篇文章:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 本文原文连接: http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/7710738 ,转载请注明出处! 第一部分:一些常见的主键生成策略 一旦数据库被切分到多个物理结点上,我们将不能再依赖数据库自身的主键

需求缘起(用一个公司的发展作为背景) 1.还是个小公司的时候,注册用户就20w,每天活跃用户1w,每天最大单表数据量就1000,然后高峰期每秒并发请求最多就10,此时一个16核32G的服务器,每秒请求支撑在2000左右,负载合理,没有太大压力,基本没有宕机风险. 2.当注册用户达到2000W,每天活跃用户数100W,每天单表新增数据量达到50W条,高峰期请求量达到1W.经过一段时间的运行,单标数据量会越来越多,带来的问题   2.1 数据库服务器的IO,网络宽带,CPU负载,内存消耗都会达到非常

其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单,谁都会用:缺点就是单库生成自增 id,要是高并

分库分表之后,ID 主键如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id

基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单,谁都会用:缺点就是单库生成自增 id,要是高并发的话,就会有瓶颈的:如果你硬是要改进一下,那么就专门开一个服务出来,这个服务每次就拿到当前 id 最大值,然后自己递增几个 id,一次性返回一批 id,然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的