业务ID 生成策略,从技术上说,基本要借助一个集中式的引擎来帮忙实现. 为了扩大业务ID生成策略的并发问题,还有更为技巧性的提升. 先来介绍普遍的分布式ID生成策略: 1. 利用DB的自增主键 这里又有两种做法,一种是 单独创建一个只有自增主键的表,来负责主键自增,业务表从这里取得自增的主键返回给业务主键生成组件使用. 另外一种: 业务中不使用DB的自增主键, 自增主键仅存在DB层面,并增加业务主键字段,并加以约束.这种比较常见. 通常的步骤为: A. Create table `tbl_biz

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

引:最近业务开发过程中需要涉及到全局唯一ID生成.之前零零总总的收集过一些相关资料,特此整理以便后用 本博客已经迁移至:http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文请点击:http://cenalulu.github.io/mysql/guid-generate/ 唯一ID生成的主要目的是:为一个分布式系统的数据object产生一个唯一的标识. 一般对于唯一ID生成的要求主要这么几点: 毫秒级的快速响应 可用性强 prefix有连续性方便DB顺序存储 体积小,

分布式环境下的id生成方法   前几天研究数据库分表分库的问题,其中有一个关键的地方就是生成唯一键的问题,假如数据表有1亿条数据,而且还在不断的增加,这里我们就需要考虑到分表分库,假设我们采用Hash或者是用户取模求余的方法将这个表拆分成10个表,每个表的结构相同,其中有一个主键id,那么10个表中的id需要唯一不同,在单表的时候,使用数据表自增长是没有问题的.当分成10个表后,就无法用到数据库自增长了. 当到这里的时候突然发现oracle数据库的序列真是好东西,在刚刚接触的时候还很郁闷这种设计

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

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

几乎所有的业务系统,都存在生成惟一ID的需求,例如: 用户ID:user_id 订单ID: order_id 消息ID: msg_id 常见的ID生成有三大类方法: 一.中间件实现 1.利用Mysql的auto_increment,Oracle的Sequence实现 优点:简单,递增 缺点:伸缩性.扩展性差 2.利用Redis的Incr实现 优缺点:同方法1,但由于Redis是内存操作,性能较方法1好 (需考虑Redis序列化配置与性能之间的取舍权衡) 3.利用其它中间件实现 二.独立的ID生成

方法一: 用数据库的 auto_increment 来生成 优点: 此方法使用数据库原有的功能,所以相对简单 能够保证唯一性 能够保证递增性 id 之间的步长是固定且可自定义的 缺点: 可用性难以保证:数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离,生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了 扩展性差,性能有上限:因为写入是单点,数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限,并且 难以扩展 改进方案: 冗余主库,避免写入单点 数据水平切分,保证各主库生成的ID不重复 由1个写库变成3个写库,每个写库设置不同

在实际业务中,是否碰到过这种场景: 我们需要一个单号,要在业务系统里面保证唯一,保证增长? 在运营过程,需要知道业务单发生的时间,最好不用经过系统查找就知道发生的时间? 在排障过程中,不用再次查找就知道,订单的一些信息? 业务ID 经常需要生成以方便后续跟踪使用.一般需要满足以下特性: 1. 唯一性 2. 可阅读 3. 增长 4. 数字类型? 5. 其他信息(payload) 所以,业务ID的生成,这里涉及两个问题: 1. ID 的规则,也就是ID 最终长什么样,满足什么约束 2. ID 生成策

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

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. Snowflake 核心代码: /** * */ package utility; /** * @author Lumin(At Home) * Twitter's Concurrent Id Generator -- SnowFlake * 0 - 00000000

ID即标示符,在某个搜索域内能唯一标示其中某个对象.在关系型数据库中每个表都需要定义一个主键来唯一标示一条记录.为了方便一般都会使用一个auto_increment属性的整形数做为ID.因为数据库本身能保证这个数是在这个表范围内一直累加的,所以任何两条记录不会有相同的ID值,包括已经删除的记录.可是一旦表大到一定程度,要跨机器分表的时候,那么就不能再依靠这个auto_increment字段唯一表示一条记录了.因为此时的搜索域已经扩大到多个机器,而每台机器的auto_increment都是独立增长

全局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. 一.UUID UUID生成的是length=32的16进制格式的字符串,如果回退为byte数组共16个byte元素,即UU

分布式Unique ID的生成方法一览 http://www.importnew.com/22211.html 分布式的Unique ID的用途如此广泛,从业务对象Id到日志的TraceId,本文总结了林林总总的各种生成算法. 1. 发号器 我接触的最早的Unique ID,就是Oracle的自增ID. 特点是准连续的自增数字,为什么说是准连续?因为性能考虑,每个Client一次会领20个ID回去慢慢用,用完了再来拿.另一个Client过来,拿的就是另外20个ID了. 新浪微博里,Tim用Red

一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注.但是对于大厂的那种大规模复杂业务.分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障.所以这一次,我们看看大厂都是怎么分

本文来自融云技术团队原创分享,原文发布于“融云全球互联网通信云”公众号,原题<如何实现分布式场景下唯一 ID 生成?>,即时通讯网收录时有部分改动. 1.引言 对于IM应用来说,消息ID(或称序列号)是个看似不起眼,但非常重要的东西之一. 消息ID的使用贯穿了IM技术逻辑的方方面面,比如: 1)聊天消息的顺序保证: 2)聊天消息QoS送达保证机制时的去重: 3)特定聊天消息的精确查找和匹配: 4)聊天消息的已读未读处理: 5)聊天消息的送达回执: 6)群聊消息的扩散读拉取标记: 7)... .

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

前言 一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注.但是对于大厂的那种大规模复杂业务.分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障.所以这一次,我们看看大厂都是