由于数据量以及IO效率的因素,很多项目对数据支持的数据库会采取分库分表的方式.使用了分库分表之后需要解决的一个问题就是主键的生成.多个表之间的主键就不能用数据库本身的自增主键来支持,因为不同表之间生成的主键会重复.所以需要其他的方式获取主键ID. 一般来说解决方案主要有三种: oracle sequence : 基于第三方oracle的SEQ.NEXTVAL来获取一个ID 优势:简单可用 缺点:需要依赖第三方oracle数据库 mysql id区间隔离 : 不同分库设置不同的起始值和步长,比如2

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 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. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致

来源:郴州网站优化 简单总结一下流行的分布式id的实现方法 雪花算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法. 核心思想是:分布式ID固定是一个long型的数字,一个long型占8个字节,也就是64个bit,原始snowflake算法中对于bit的分配如下图: 第一个bit位是标识部分,在java中由于long的最高位是符号位,正数是0,负数是1,一般生成的ID为正数,所以固定为0 时间戳部分占41bit,这个是毫秒级的时间,一般实现上不会存储当前的时间戳,而是时间戳的差值(

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

基于redis的分布式ID生成器  

提起微博,相信大家都是很了解的.但是有谁知道微博的数据库架构是怎样的呢?在今天举行的2011数据库技术大会上,新浪首席DBA杨海潮为我们详细解读了新浪微博的数据库架构——基于MySQL的分布式数据库实践. ▲新浪首席DBA杨海潮 在本次演讲中,杨海潮简述了分布式数据库设计中的sharding策略:replication和partitioning:MySQL如何和Cache系统更好的结合来实现高并发的读写服务,同时减少应用开发复杂度,以及如何应对Cache层失效带来的高并发读以及瞬时写入高峰问题:

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

原文来自于:http://hualong.iteye.com/blog/2102798 这几天研究了下Cobar, Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统(Amoeba的升级版,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求.)(github上面的是源码,大家下来需要自己用maven2编译后运行.者放Eclipse里面运行,一开始我用maven3没有执行成功.) 首先,使用Coba

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584913615817222458&wfr=spider&for=pc 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变.

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

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

在第一部分,有简单的介绍MyCAT的搭建和配置文件的基本情况,这一篇详细介绍schema的一些具体参数,以及实际作用        首先贴上自己测试用的schema文件,双引号之前的反斜杠不会消除,姑且当成不存在吧... 点击(此处)折叠或打开 <?xml version=\"1.0\"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM \"schema.dtd\"> <mycat:schema xmlns:mycat=\

UUID的生成策略: 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,是故 UUID 理论上的总数为 ,约等于,也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性. UUID的格式: UUID 的十六个八位字节被

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中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布

问题 (1)什么是分布式锁? (2)为什么需要分布式锁? (3)mysql如何实现分布式锁? (4)mysql分布式锁的优点和缺点? 简介 随着并发量的不断增加,单机的服务迟早要向多节点或者微服务进化,这时候原来单机模式下使用的synchronized或者ReentrantLock将不再适用,我们迫切地需要一种分布式环境下保证线程安全的解决方案,今天我们一起来学习一下mysql分布式锁如何实现分布式线程安全. 基础知识 mysql中提供了两个函数--get_lock('key', timeout

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 本文作者:程序员内点事 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTM4NzAyNg 更多精选 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 写在前边 前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:"四哥,年前我在公司受点委屈一冲动

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为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付. 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全