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

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

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

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

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

C#版本 /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000 /// 第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),然后1

C# 版算法: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace Demo { /// <summary> /// 根据twitter的snowflake算法生成唯一ID /// snowflake算法 64 位 /// 0---0000000000 0000000000 0000000000

package com.shopping.test; /** * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br> * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0<br> * 41位时间截(毫秒级),注意,41位

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,

前言:最近需要做一套CMS系统,由于功能比较单一,而且要求灵活,所以放弃了WP这样的成熟系统,自己做一套相对简单一点的.文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过直接用自增主键,但是感觉这样有点暴露文章数量,有同学说可以把初始值设高一点,可是还是可以通过ID差算出一段时间内的文章数量,所以需要一种可以生成唯一ID的算法. 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twit

系统中某些场景少不了全局唯一ID的使用,来保证数据的唯一性.除了通过数据库自带的自增id来保证 id 的唯一性,通常为了保证的数据的可移植性会选择通过程序生成全局唯一 id.百度了不少php相关的生成方式,得到的大多是随机字符串和内置的 uniqid()函数.不过经过 ab 测试,在并发情况下重复度是很高的.偶然看到了一篇 Twitter的分布式自增ID算法 snowflake 的文章,得到的全局唯一都是纯数字.这一点对于数据库来说,在此列上创建索引并通过此字段关联查询的时候是比较好的. 需要值

转自:https://segmentfault.com/a/1190000007769660 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twitter的SnowFlake算法 这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制) 原理很简单 ID由64bit组成 其中 第一个bit空缺 41bit用于存放毫秒级时间戳 10bit用于存放机器id 12bit用于存放自增ID 除了最高位

参考地址:https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 /// <summary> /// 动态生产有规律的ID /// </summary> public class Snowflake { private static long machineId;//机器ID private static long datacenterId = 0L;//数据ID private static long sequence

  Java各种排序算法详解 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到

Java的序列化算法 序列化算法一般会按步骤做如下事情: ◆将对象实例相关的类元数据输出. ◆递归地输出类的超类描述直到不再有超类. ◆类元数据完了以后,开始从最顶层的超类开始输出对象实例的实际数据值. ◆从上至下递归输出实例的数据 我们用另一个更完整覆盖所有可能出现的情况的例子来说明: 00 00 00 0B AC ED: STREAM_MAGIC. 声明使用了序列化协议. 00 05: STREAM_VERSION. 序列化协议版本. 0x73: TC_OBJECT. 声明这是一个新的对象.

Q:JDK和JRE区别? JDK是整个JAVA的核心,包括了Java运行环境JRE,一堆Java工具和Java基 础的类库.通过JDK开发人员将源码文件(java文件)编译成字节码文件(class文 件).JRE是Java运行环境,不含开发环境,即没有编译器和调试器.将class文件 加载到内存准备运行. A: Q:final关键字,抽象类可以使用final修饰吗? .用来修饰数据,包括成员变量和局部变量,该变量只能被赋值一次且它的 值无法被改变.对于成员变量来讲,必须在声明时或者构造方法中对它

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2]

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的,现在要把第n 个数插到前

本文将介绍Hibernate中主键生成的几种策略方案,有需要的朋友可以参考一下. 1.自动增长identity 适用于MySQL.DB2.MS SQL Server,采用数据库生成的主键,用于为long.short.int类型生成唯一标识 使用SQL Server 和 MySQL 的自增字段,这个方法不能放到 Oracle 中,Oracle 不支持自增字段,要设定sequence(MySQL 和 SQL Server 中很常用) 数据库中的语法如下: MySQL:create table t_u

[我是一个初学者,自己总结和网上搜索资料,代码是自己敲了一遍,亲测有效,现将所有的目录结构和代码贴出来分享给像我一样的初学者] 作用 验证码为全自动区分计算机和人类的图灵测试的缩写,是一种区分用户是计算机的公共全自动程序,这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答.可以防止恶意破解密码.刷票.论坛灌水.有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登录. 原理 在servlet中随机生成一个指定位置的验证码,一般为四位,然后把该验证码保存到session中.在