本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资料共享,同进步 不了解分布式ID的同学,先行去看<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了>温习一下基础知识,这里就不再赘述了 美团(Leaf) Leaf是美团推出的一个分布式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."("世界上没有两片相同的树叶"),取个名字都这么

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

一.分布式ID概念 说起ID,特性就是唯一,在人的世界里,ID就是身份证,是每个人的唯一的身份标识.在复杂的分布式系统中,往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识.举个例子,数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID,但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据,这个ID就是分布式ID.对于分布式ID而言,也需要具备分布式系统的特点:高并发,高可用,高性能等特点. 二.分布式ID实现方案 下表为一些常用方案对比: 描述 优点 缺点 UUID UUID是通用唯一标识码的缩写,

摘自https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html 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:&l

Leaf——美团点评分布式ID生成系统 https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 Redis 5种数据结构及对应使用场景,全会面试要加分的 引言 前几天写过一篇<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面

本文主要是对美团的分布式ID框架Leaf的原理进行介绍,针对Leaf原项目中的一些issue,对Leaf项目进行功能增强,问题修复及优化改进,改进后的项目地址在这里: Leaf项目改进计划 https://github.com/NotFound9/Leaf Leaf原理分析 Snowflake生成ID的模式 7849276-4d1955394baa3c6d.png snowflake算法对于ID的位数是上图这样分配的: 1位的符号位+41位时间戳+10位workID+12位序列号 加起来一共是6

分布式 ID 在庞大复杂的分布式系统中,通常需要对海量数据进行唯一标识,随着数据日渐增长,对数据分库分表以后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据,而数据库的自增 ID 显然不能满足需求,此时就需要有一个能够生成全局唯一 ID 的系统,需要满足以下条件: 全局唯一性:最基本的要求就是不能出现重复的 ID. 递增:保证下一个 ID 一定大于上一个 ID. 信息安全:如果 ID 是连续的,用户就可以按照顺序进行恶意爬取数据,所以 ID 生成无规则. 上述的 2 和 3 点需求是互斥的,无法使用同一个方

Leaf——美团点评分布式ID生成系统 -https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html 网游服务器中的GUID(唯一标识码)实现-基于snowflake算法-云栖社区-阿里云https://yq.aliyun.com/articles/229420 UUID_STRING — Snowflake Documentationhttps://docs.snowflake.net/manuals/sql-reference/functions/uuid_string.ht

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.

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致

ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布

本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/5d6fc8eff265da03ef7a324b ,作者:1点25. ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主

本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品

[参考文章] Leaf——美团点评分布式ID生成系统 分布式全局唯一ID生成策略 从一次 Snowflake 异常说起 [雪花算法问题] 微服务架构下 机器码如何生成? 如何处理时钟回调问题?

在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID.退款ID等.那一般生成ID都有哪些解决方案呢?特别是在复杂的分布式系统业务场景中,我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的.下面我们一一来列举一下,不一定全部适合,这些解决方案仅供你参考,或许对你有用. 一个ID一般来说有下面几种要素: 唯一性:确保生成的ID是全网唯一的. 有序递增性:确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的. 高可用性:确保任何时候都能正确的生成ID. 带时间:ID里面包含时间

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 本文作者:程序员内点事 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNTM4NzAyNg 更多精选 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 写在前边 前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:"四哥,年前我在公司受点委屈一冲动

来源:郴州网站优化 简单总结一下流行的分布式id的实现方法 雪花算法 snowflake是twitter开源的分布式ID生成算法. 核心思想是:分布式ID固定是一个long型的数字,一个long型占8个字节,也就是64个bit,原始snowflake算法中对于bit的分配如下图: 第一个bit位是标识部分,在java中由于long的最高位是符号位,正数是0,负数是1,一般生成的ID为正数,所以固定为0 时间戳部分占41bit,这个是毫秒级的时间,一般实现上不会存储当前的时间戳,而是时间戳的差值(

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为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付. 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全