在数据库主键设计上,比较常见的方法是采用自增ID(1开始,每次加1)和生成GUID.生成GUID的方式虽然简单,但是由于采用的是无意义的字符串,推测会在数据量增大时造成访问过慢,在基础互联网的系统设计中都不推荐采用.自增ID的方法虽然比较适合大数据量的场景,当时由于自增ID是按照顺序增加的,数据记录都是可以根据ID号进行推测出来,对于一些数据敏感的场景,不建议采用 最近在一篇文章中看到P2P网站处理订单流水号的思路还不错.该平台设计时希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成

Mybatis自定义插件生成雪花ID做为主键项目 先附上项目项目GitHub地址 spring-boot-mybatis-interceptor 有关Mybatis雪花ID主键插件前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫. 1.Mybatis框架---Mybatis插件原理 2.java算法---静态内部类实现雪花算法 该插件项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式数据库表主键ID使用. 一.项目概述 1.项目背景 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

雪花ID实现新增数据同步 GUID生成的ID,可以确保是唯一ID,但却是无序的,不适合用于数据同步. 雪花算法生成的ID(INT64)能够按照时间有序(升序)生成.只要电脑上的时间是正确的,新增的记录,生成的ID最大. 对于新增的记录,同步一次数据,登记同步的最末一条记录的ID(同步截至点).下次只同步ID比同步截至大的记录.

package com.jn.baseservice.utils; import com.jn.baseservice.common.Number; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.log4j.Log4j2; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.context.ApplicationConte

先抄个雪花ID介绍,雪花算法: 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. 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即一系列

最近在研究分布式框架的组件和整体设计思路.所有的问题,一旦涉及分布式难度就呈几何倍数的提升.包括最常见的ID生成也是,单机情况下,使用数据库自增ID.UUID都是简单易行的选择 但在分布式环境下,就需要考虑同业务部署多套以后,ID重复的问题.使用数据库则数据库容易成为瓶颈,使用UUID又没有顺序,数据库集成又会遇到递增步长等问题.最后,数据库(也可使用redis)号段生成器和snowFlake就成为了目前分布式ID生成器的主流 我所知大部分互联网公司的分布式ID生成器,其实都是一个网络服务或集群

前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因. 本篇博客的目录 一:mysql程序实例 二:使用uuid和自增id的索引结构对比 三:总结 一:mysql和程序实例 1.1:要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,use

参考博客:https://www.cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面.当达到页面的最大填充因子时候(innodb默认的最大填充因子是页大小的15/16,会留出1/16的空间留作以后的修改): 1.使用自增的内部结构 下一条记录就会写入新的页中,一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近乎于顺序的记录填满,提升了页面的最大填充率,不会有页的浪费 新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,

一.目的 保证在分库分表中每条数据具有唯一性 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding c

概述 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个Long型的ID.其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的序列号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0. 特点: 作为ID,肯定是唯一的: 自增,依赖时间戳生成,序列号有序递增: 支持非常大的业务ID生成,最大支持2^10=1024个业务节点,同一个节点一毫秒最多生成2^12=409

首先介绍下两种方法: 一.本地分析 1.在STRING数据库下载人的互作文件,如下图,第一个文件 https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=HGrreq5g8nLI&species_text=Homo+sapiens 2.在本地电脑上(linux),用grep 检索该蛋白的互作关系:ENSP00000359708 ,发现结果是空 二.直接到STRING数据库进行互作关系分析 1.检索网址 (1)这个支持多个基因ID或者蛋白ID https:/

$("[id^=remark]")选择ID以remark开头的所有数据进行匹配

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

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

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

1 /* 2 * twitter雪花算法golang实现,生成唯一趋势自增id 3 * 保留位:63位 4 * 毫秒时间戳:[62-20]43位,时间范围[1970-01-01 00:00:00.000,2248-09-26 15:10:22.207] 5 * 机器id:[19-12]8位,十进制范围[0,255] 6 * 序列号:[11-0]12位,十进制范围[0,4095] 7 * bobo 8 */ 9 10 package test 11 12 import ( 13 "runtime&

Struts2标签 问题描述:最近项目中在使用struts迭代标签动态生成列表的过程中,由于每一行li元素中包含<a>超链接,如下图 一开始超链接是这样的<a href=“#” id=”checkDetail”>,这里由于循环多行,如果使用ID选择器写点击事件,那么只有第一行的超链接点击事件会被触发,其他的都没有效果,原因是每一行的超链接id都重复了,jquery只能识别第一行的.所以这里要对id进行一些处理.代码如下: 这里主要是利用EL表达式在每个id后面拼接一个index下标

jquery笔记之属性选择器 查找以某种条件开头的页面元素 转载:http://www.blogbus.com/amyqiong-logs/78340326.html $("div[id]")                查找所有含有 id 属性的div元素. $("div[id='ajaxa']")        查找 id 为 ajaxa 的 div 元素. $("div[id!='ajaxa']")       查找 id 不为 ajax

[属性名称] 匹配包含给定属性的元素[att=value] 匹配包含给定属性的元素 (大小写区分)[att*=value] 模糊匹配[att!=value] 不能是这个值[att$=value] 结尾是这个值[att^=value] 开头是这个值[att1][att2][att3]... 匹配多个属性条件中的一个 ===========================================下面举例================================ <UL id=compa

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