分布式唯一ID 使用RocketMQ时,需要使用到分布式唯一ID 消息可能会发生重复,所以要在消费端做幂等性,为了达到业务的幂等性,生产者必须要有一个唯一ID, 需要满足以下条件: 同一业务场景要全局唯一 该ID必须是在消息的发送方进行生成发送到MQ 消费端根据该ID进行判断是否重复,确保幂等性 在哪里产生以及消费端进行判断做幂等性与该ID无关,此ID需要保证的特性: 局部甚至全局唯一 趋势递增 Snowflake算法 Snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法, 结果是一个Lo

作者介绍 段同海,就职于达达基础架构团队,主要参与达达分布式ID生成系统,日志采集系统等中间件研发工作. 背景 在分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.http请求等进行唯一标识,例如:在分布式系统之间http请求需要唯一标识,调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识.这个时候数据库自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成全局唯一ID的系统,这个系统需要满足以下需求: 全局唯一:不能出现重复ID. 高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响. 经典方案介绍

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.

分布式ID的定义: 全局唯一 有序性 有意义 高可用 紧凑性 序列号的可预测性 方案1:使用数据库递增的顺序 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

二进制相关知识回顾 1.所有的数据都是以二进制的形式存储在硬盘上.对于一个字节的8位到底是什么类型 计算机是如何分辨的呢? 其实计算机并不负责判断数据类型,数据类型是程序告诉计算机该如何解释内存块. 2.对于字符的存储,先将字符转化成其字符集的码点,(码点就是一个数字),然后把该数字转成2进制存储.所以我们只要记得数字的存储就ok了.字符的码点程序采用无符号处理,即没有符号位,数值型默认都是有符号位的. 1个字节的最高位是符号位所以一个数字能够存储的范围是-128-127 3.原码 正数5: 0

1.发号器介绍 什么是发号器? 全局唯一ID生成器,主要用于分库分表唯一ID,分布式系统数据的唯一标识. 是否需要发号器? 1)是否需要全局唯一. 分布式系统应该不受单点递增ID限制,中心式的会涉及到锁的问题,而锁意味着成本和性能的下降. 2)时间相关. 时间是天然唯一递增的,不过每秒或每毫秒生成一个唯一ID明显不够,这时候就需要引入SequenceID,使得发号器能在秒或毫秒时间内继续递增,如果引入服务器实例编号.业务编号,多维依赖能使ID值在同一秒或毫秒内生成的更多. 如果要做到精确有序,需

搞懂分布式技术12:分布式ID生成方案 ## 转自: 58沈剑 架构师之路 2017-06-25 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,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: 拉取最新的一页消息 select message-id/

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

2016年08月09日 14:15:21 yuanyuanispeak 阅读数:318 编辑 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:selectme

理解分布式id生成算法SnowFlake https://segmentfault.com/a/1190000011282426#articleHeader2 分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种. 概述 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 图片描述 1位,不用.二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0 41位,用来记录时间戳(毫秒). 41位可以表示241−

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

在经过了众多轮的面试之后,小林终于进入到了一家互联网公司的基础架构组,小林目前在公司有使用到架构组研究到分布式id生成器,前一阵子大概看了下其内部的实现,发现还是存在一些架构设计不合理之处.但是又由于适用于当前的业务场景,所以并没有做过多的优化,这里记录一些相关的技术笔记. 研发背景 在分布式服务中,各种复杂的业务场景需要有一个用于做唯一标识的id,例如订单业务,支付流水,聊天通信等业务场景.尤其是在分库分表场景中,分布式id生成器的使用频率更高.因此分布式id组件的设计应该要能支持以下几个特性

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

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

spring boot / cloud (十六) 分布式ID生成服务 在几乎所有的分布式系统或者采用了分库/分表设计的系统中,几乎都会需要生成数据的唯一标识ID的需求, 常规做法,是使用数据库中的自动增长列来做系统主键,但是这样的做法无法保证ID全局唯一. 那么一个分布式ID生成器应该满足那些需求呢 : 全局唯一性 趋势递增 能够融入分库基因 本文将基于snowflake的算法来进行以下的讨论,当然,分布式ID的生成方案有很多, 不过在本文并不会分散开来讨论/比对,因为网上相关的文章实在太多,如

去年做了一个产品,会经常导入导出大量的外部数据,这些数据的ID有的是GUID类型,有的是字符串,也有的是自增.GUID类型没有顺序,结果要排序得借助其它业务字段,整体查询效率比较低:字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的,结果有些字符串ID不符合规范,常常有特殊数据需要处理:自增主键ID的数据导入合并经常有冲突. 为了避免GUID主键的“索引页分裂”问题,提高查询效率,同时为了解决分布式环境下的数据导入合并问题,强烈需要一种分布式的,有序的ID生成方案.我参考了雪花ID(Twitter

import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; /** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000

c#分布式ID生成器   简介 这个是根据twitter的snowflake来写的.这里有中文的介绍. 如上图所示,一个64位ID,除了最左边的符号位不用(固定为0,以保证生成的ID都是正数),还剩余63位可用. 下面的代码与图中的位数分配略有不同,除了中间部分10bit工作机器id不变,时间戳和序列号的位数是可以根据自己的需求变化的,就是说,你可以把中间的工作机器ID往左挪一挪,或往右挪一挪. 代码 /// <summary> /// 64位ID生成器,最高位为符号位,始终为0,可用位数63

package casclient_demo1.util; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; /** * <p>名称:IdWorker.java</p> * <p>描述:分布式自增长ID</p> * <pre> * Twitter的 Snowflake JAVA实

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