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.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

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

一.数据处理分类 1. 海量数据处理,按照使用场景主要分为两种类型: 联机事务处理(OLTP) 面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算机中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果.简单地说,主要是对数据的插入.修改.删除,所以对事物和实时性要求比较高. 联机分析处理(OLAP) 通过多维的方式对数据进行分析.查询和报表,可以同数据挖掘工具.统计分析工具配合使用,增强决策分析功能.简单地说,主要是对海量数据的查询统计分析 2. OLTP和OLAP的比较   OLTP OLAP

分布式ID 1 方案选择 UUID UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址.时间戳.名字空间(Namespace).随机或伪随机数.时序等元素.利用这些元素来生成UUID. UUID是由128位二进制组成,一般转换成十六进制,然后用String表示. 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 UUID的优点: 通过本地生成,没有经过网络I/O,性能较快 无序

实现全局唯一ID 一.采用主键自增 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)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成.有单点故障的风险. 3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展. 4)如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦. 5)分表分库的时候会有麻烦. 二.U

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/527 每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法. 介绍 有时候在业务中,需要使用一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识.最常用的无非以下几种:UUID.数据库自增主键.Redis的Incr命令等方法来获取一个唯一的值.下面我们分别说一下它们的优劣,以便引出我们的分布式雪花算法. UUID 首先是 UUID ,它

1.为什么数据库id自增和uuid不适合分布式id id自增:当数据量庞大时,在数据库分库分表后,数据库自增id不能满足唯一id来标识数据:因为每个表都按自己节奏自增,会造成id冲突,无法满足需求.              分库分表:分表就是把一个表的数据放到多个表中,将一个库的数据拆分到多个库中 uuid:UUID长且无序:主键应越短越好,无序会造成每一次UUID数据的插入都会对主键地城的b+树进行很大的修改   在时间上,1)uuid由于占用的内存更大,所以查询.排序速度会相对较慢:2)在

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_155 但凡说起分布式系统,我们肯定会对一些海量级的业务进行分拆,比如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表完全无法支撑,就会对其进行分库分表.但是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,当我们使用mysql的自增长主键(auto_increment)时,充分感受到了它的好处:整个系统ID唯一,ID是数字类型,而且是趋势递增的,ID简短,查询效率快,在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长

目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架

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

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进

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

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch

前言 项目中主键ID生成方式比较多,但是哪种方式更能提高的我们的工作效率.项目质量.代码实用性以及健壮性呢,下面作了一下比较,目前雪花算法的优点还是很明显的. 优缺点比较 UUID(缺点:太长.没法排序.使数据库性能降低) Redis(缺点:必须依赖Redis) Oracle序列号(缺点:用Oracle才能使用) Snowflake雪花算法,优点:生成有顺序的id,提高数据库的性能 Snowflake雪花算法解析 雪花算法解析 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开):0 - 000

项目地址 :     https://github.com/kelin-xycs/SeqIDGenerator 今天 QQ 群 里有网友问起产生唯一 ID 的方法 有哪些,  讨论了各种方法 . 有网友提到 Twitter 的 雪花算法 :       https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 我觉得 GUID 的 优点 是 简单 高效, 缺点 是 可读性 比较差 . 高效 是指 相比起 要到 数据库 读取 种子(当前最大

.Net Core ORM选择之路,哪个才适合你   因为老板的一句话公司项目需要迁移到.Net Core ,但是以前同事用的ORM不支持.Net Core 开发过程也遇到了各种坑,插入条数多了也特别的慢,导致系统体验比较差好多都改写Sql实现. 所以我打算找一款 性能比较好 功能比较完善 方便以后可以切换数据库(经过我对老板的了解这个功能非常重要) 并且要有一定用户基础的ORM 参赛ORM 能够参赛的ORM必须要有以下个条件 第一.功能方面要比较完善 第二.Github需要有一定人气并且最近有

  Sharding (转)大型互联网站解决海量数据的常见策略 - - ITeye技术网站 阿里巴巴Cobar架构设计与实践 - 机械机电 - 道客巴巴 阿里分布式数据库服务原理与实践:沈询_文档下载_IT168文库 阿里分布式数据库实践.pdf_微盘下载 阿里开源Mysql分布式中间件:Cobar - 沙漠绿树 - ITeye技术网站 阿里云产品博客 » SQL解析过程详解 阿里云分布式RDS平台——柳彦召:阿里云RDS高级开发工程师_文档下载_IT168文库 笔者带你剖析淘宝TDDL——Ma

静态内部类单例模式实现雪花算法 在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点 主键自增:1.自增ID容易被爬虫遍历数据.2.分表分库会有ID冲突. UUID: 1.太长,并且有索引碎片,索引多占用空间的问题 2.无序. 雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序.为了提高生产雪花ID的效率, 在这里面数据的运算都采用的是位运算,如果对位运算不了解可以参考博客:[java提高](17)---Java 位运算符 一.概念 1.原理 Sn

在我们的工作中,数据库某些表的字段会用到唯一的,趋势递增的订单编号,我们将介绍两种方法,一种是传统的采用随机数生成的方式,另外一种是采用当前比较流行的“分布式唯一ID生成算法-雪花算法”来实现. 一.时间戳随机数生成唯一ID 我们写一个for循环,用RandomUtil.generateOrderCode()生成1000个唯一ID,执行结果我们会发现出现重复的ID. /** * 随机数生成util **/ public class RandomUtil { private static fina