工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

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

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

mybatis plus配置主键生成策略为2,就是 使用Twitter雪花算法 生成id spring boot中配置为: GlobalConfiguration conf = new GlobalConfiguration(new LogicSqlInjector()); conf.setIdType(5); 这样生成的是long类型的,如果想把这个id 转为字符串类型,则配置主键生成策略为5就行了 https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/blob/de

0--前言 对于分布式系统环境,主键ID的设计很关键,什么自增intID那些是绝对不用的,比较早的时候,大部分系统都用UUID/GUID来作为主键,优点是方便又能解决问题,缺点是插入时因为UUID/GUID的不规则导致每插入一条数据就需要重新排列一次,性能低下:也有人提出用UUID/GUID转long的方式,可以很明确的告诉你,这种方式long不能保证唯一,大并发下会有重复long出现,所以也不可取,这个主键设计问题曾经是很多公司系统设计的一个头疼点,所以大部分公司愿意牺牲一部分性能而直接采用简

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

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

文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一 ID 的场景,这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID,但是 UUID 有一些缺点,首先他相对比较长,另外 UUID 一般是无序的 有些时候我们希望能使用一种简单些的 ID,并且希望 ID 能够按照时间有序生成 什么是雪花算法 Snowflake 中文的意思是雪花,所以常被称为雪花算法,是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法 Twitter

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

.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

雪花算法是twitter开源的一个算法. 由64位0或1组成,其中41位是时间戳,10位工作机器id,12位序列号,该类通过方法nextID()实现id的生成,用Long数据类型去存储. 我们使用idworker不建议每次都通过new的方式使用,如果在Spring中,可以通过如下方式将该bean注入到Spring容器中 <bean id="idWorker" class="utils.IdWorker"> <!-- 工作机器ID:值范围是0-31

一般情况,实现全局唯一ID,有三种方案,分别是通过中间件方式.UUID.雪花算法. 方案一,通过中间件方式,可以是把数据库或者redis缓存作为媒介,从中间件获取ID.这种呢,优点是可以体现全局的递增趋势(优点只能想到这个),缺点呢,倒是一大堆,比如,依赖中间件,假如中间件挂了,就不能提供服务了:依赖中间件的写入和事务,会影响效率:数据量大了的话,你还得考虑部署集群,考虑走代理.这样的话,感觉问题复杂化了 方案二,通过UUID的方式,java.util.UUID就提供了获取UUID的方法,使用U

JavaScript生成有序GUID或者UUID,这时就想到了雪花算法. 原理介绍: snowFlake算法最终生成ID的结果为一个64bit大小的整数,结构如下图: 解释: 1bit.二进制中最高位为1表示负数,但是我们最终生成的ID一般都是整数,所以这个最高位固定为0. 41bit.用于记录时间戳(毫秒) 41bit可以表示241-1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到241-1,减1是因为可表示的数值范围从0开始计算,而不是1. 即41bit可以表示

前言我们的数据库在设计时一般有两个ID,自增的id为主键,还有一个业务ID使用UUID生成.自增id在需要分表的情况下做为业务主键不太理想,所以我们增加了uuid作为业务ID,有了业务id仍然还存在自增id的原因具体我也说不清楚,只知道和插入的性能以及db的要求有关. 我个人一直想将这两个ID换成一个字段来处理,所以要求这个id是数字类似的,且是趋抛增长的,这样mysql创建索引以及查询时性能会比较好.于时网上找到了雪花算法.关于雪花算法大家可以看一下我后面引用的资料. ID生成器代码:从网上抄

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

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

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

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

分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占用空间大 UUID一般是字符串存储,查询效率低 没有排序,无法趋势递增 使用Redis生成ID 缺点: 依赖Redis高可用 雪花算法 缺点: 依赖服务器时间,如果时间回调,将会导致ID重复 雪花算法原理 雪花算法是 Twitter 开源的主键生成算法 snowflake 它用64位二进制表示主键,

雪花算法(SnowFlake) 简介 现在的服务基本是分布式.微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性. 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值.那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢? 如果还是借助数据库主键自增的形式,那么可以让不同表初始化一个不同的初始值,然后按指定的步长进行自增.例如有3张拆分表,初始主键值为1,2,3,自增步长为3