在项目中很多时候需要把Model和DTO两个模型类来回转换,保证Model对外是隐私的,同时类似密码之类的属性也能很好地避免暴露在外了. 那么ModelMapper就是为了方便转换而实现的一个类库,下面根据使用场景不断增加案例. 1.ModelMapper入口类 ModelMapper这个工具的入口类就是ModelMapper,因此转换就需要从这个类入口.简单看下API addConverter() :顾名思义,添加转换器 addMappings() :添加映射器 createTypeMap()

为什么Class实例可以不是全局唯一的 通过定义两个类加载器加载同一字节码文件来证明Class实例为什么不是全局唯一的 1.将一个名为Demo(没有后缀)的字节码文件放在D盘根目录 2.定义两个类加载器 自定义ClassLoader三要素: 继承自ClassLoader,重写findClass() 获取字节码二进制流 defineClass加载生成Class实例 package pkg.custom; import java.io.ByteArrayOutputStream; import ja

通过定义两个类加载器加载同一字节码文件来证明Class实例为什么不是全局唯一的 1.将一个名为Demo(没有后缀)的字节码文件放在D盘根目录 2.定义两个类加载器 自定义ClassLoader三要素: 继承自ClassLoader,重写findClass() 获取字节码二进制流 defineClass加载生成Class实例 package pkg.custom; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileInputStrea

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

全局唯一标识符,简称GUID(发音为/ˈɡuːɪd/或/ˈɡwɪd/),是一种由算法生成的唯一标识,通常表示成32个16进制数字(0-9,A-F)组成的字符串,如:{21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D},它实质上是一个128位长的二进制整数.GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现. GUID的主要目的是产生完全唯一的数字.在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.GUID的总数也足够大,达到了2128(3.4×1038)个,所

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

标识(ID / Identifier)是无处不在的,生成标识的主体是人,那么它就是一个命名过程,如果是计算机,那么它就是一个生成过程.如何保证分布式系统下,并行生成标识的唯一与标识的命名空间有着密不可分的关系.在世界里,「潜意识下的命名空间里,相对的唯一标识」是普遍存在的,例如: 每个人出生的时候,就获得了一个「相对的唯一标识」——姓名. 城市的道路,都基本上采用了唯一的命名(当然这也需要一个 过程 ). 显然,对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性. 可以

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

public class SnowFlakeUtil { private long workerId; private long datacenterId; private long sequence = 0L; private long twepoch = 1288834974657L; // Thu, 04 Nov 2010 01:42:54 GMT 标记时间 用来计算偏移量,距离当前时间不同,得到的数据的位数也不同 private long workerIdBits = 5L; // 物理

在博客园搜素全局唯一有序ID,罗列出来的文章大致讲述了以下几个问题,常见的生成全局唯一id的常见方法 :使用数据库自动增长序列实现 : 使用UUID实现:  使用redis实现: 使用Twitter的snowflake算法实现:使用数据库+本地缓存实现.作为一个记录性质的博客,简单总结一下. 在实际的生产场景中,经常会出现如下的情况比方说订单号:D channelNo 流水号 样例PSDK1600000001, PSDK1600000002, PSDK1600000003... 这种具有业务意义

为什么分布式系统需要用到ID生成系统 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据库的分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 概括下来,业务系统对ID号的要求有哪些呢? ID生成系统的需求 1.全局唯一性:不能出现重复的ID,最基本的要求. 2.趋势递

流水号生成器(全局唯一 ID生成器)是服务化系统的基础设施,其在保障系统的正确运行和高可用方面发挥着重要作用.而关于流水号生成算法首屈一指的当属 Snowflake雪花算法,然而 Snowflake本身很难在现实项目中直接使用,因此实际应用时需要一种可落地的方案. Snowflake仓库 https://github.com/twitter/snowflake UidGenerator 由百度用Java语言开发的, 基于 Snowflake算法的唯一ID生成器.UidGenerator以组件形式

前言 每一次HTTP请求,数据库的事务的执行,我们追踪代码执行的过程中,需要一个唯一值和这些业务操作相关联,对于单机的系统,可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值,即可实现唯一值.但在分布式,又该如何实现唯一性的ID 分布式ID的特性 数据库自增的ID Redis分布式ID Zookeeper分布式ID 全局唯一UUID的优缺点 Twitter的雪花算法生成分布式ID 关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 github地址,感谢star 分布式ID的特性 全局唯一性,必须性

在分布式系统中,经常需要使用全局唯一ID查找对应的数据.产生这种ID需要保证系统全局唯一,而且要高性能以及占用相对较少的空间. 全局唯一ID在数据库中一般会被设成主键,这样为了保证数据插入时索引的快速建立,还需要保持一个有序的趋势. 这样全局唯一ID就需要保证这两个需求: 全局唯一 趋势有序 全局ID产生的几种方式 数据库自增 当服务使用的数据库只有单库单表时,可以利用数据库的auto_increment来生成全局唯一递增ID. 优势: 简单,无需程序任何附加操作 保持定长的增量 在单表中能保持

首先先来介绍一下md5 和 sha1 的概念 MD5 MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法).128位长度.目前MD5是一种不可逆算法. 具有很高的安全性.它对应任何字符串都可以加密成一段唯一的固定长度的代码. SHA1 SHA1的全称是Secure Hash Algorithm(安全哈希算法) .SHA1基于MD5,加密后的数据长度更长, 它对长度小于264的输入,产生长度为160bit的散列值.比MD5多32位. 因此,比MD5更加安全,但SHA

     全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)是一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符.GUID主要用于在拥有多个节点.多台计算机的网络或系统中.在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.GUID 的总数达到了2^128(3.4×10^38)个,所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小,但并不为0.GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现. 在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.随机

 全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)是一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符.GUID主要用于在拥有多个节点.多台计算机的网络或系统中.在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.GUID 的总数达到了2^128(3.4×10^38)个,所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小,但并不为0.GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现. 在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.随机生成两个

引:最近业务开发过程中需要涉及到全局唯一ID生成.之前零零总总的收集过一些相关资料,特此整理以便后用 本博客已经迁移至:http://cenalulu.github.io/ 本篇博文已经迁移,阅读全文请点击:http://cenalulu.github.io/mysql/guid-generate/ 唯一ID生成的主要目的是:为一个分布式系统的数据object产生一个唯一的标识. 一般对于唯一ID生成的要求主要这么几点: 毫秒级的快速响应 可用性强 prefix有连续性方便DB顺序存储 体积小,