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

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,

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

分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4

/** * ID生成 雪花算法 */ public class SnowFlake { public static SnowFlake getInstance() { return SingletonSnowFlake.instance; } private static class SingletonSnowFlake { private static final SnowFlake instance = new SnowFlake(1,1); } /** * 起始的时间戳 */ privat

一.介绍 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. 1 1bit,不用,因为二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数.生成的id一般都是用整数,所以最高位固定为0. 41bit-时间戳,用来记录时间戳,毫秒级. - 41位可以表示个数字, - 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 ,减

分布式ID常见生成策略: 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID. UUID生成. Redis的原子自增方式. 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长. 批量申请自增ID. 雪花算法. 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳). 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK). 本文主要介绍SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法. 其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id.在分布式系统中

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

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

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方

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.

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

生成随机id 最近公司的项目游戏生成的随机不重复id,重复概率有点大, 代码如下: private static int id = 0; public static int serverID = 0; private static final Object obj = new Object(); public static long getId1() { synchronized (obj) { id += 1; return (serverID & 0xFFFF) << 48 | (

php 生成唯一id的几种解决方法   网上查了下,有很多的方法 1.md5(time() . mt_rand(1,1000000)); 这种方法有一定的概率会出现重复 2.php内置函数uniqid() uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID. w3school参考手册有一句话:"由于基于系统时间,通过该函数生成的 ID 不是最佳的.如需生成绝对唯一的 ID,请使用 md5() 函数". 下面方法返回结果类似:5DDB650F-4389-F4A9-A100

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

用用户注册时的时间,作为新用户的Uid: /** * 生成用户id,用时间生成 * * @return */ public static String date2UserId() { SimpleDateFormat dateFormatUserId = new SimpleDateFormat("yyMMddHHmmss"); String time = dateFormatUserId.format(new Date()); return time; }

为什么需要短ID 数据库操作过程最常用到: 自增ID UUID 前者多数依赖Mysql的auto_increment,但数据移植麻烦. 如果是主从或主主,不同库里自增ID还可能不一致. 后者长度是个问题. 怎样生成短ID 生成UUID 哈希murmur为64bit 使用64进制显示 public class ClientShardInfo { public static void main(String[] args) { Map<Long, Integer> result = new Has

当运行完插入语句后,执行select @@identity就可得到自动生成的id 如果是sql server 最好用:select SCOPE_IDENTITY() as id因为@@identity全局的 同类还有IDENT_CURRENT(‘table’) IDENT_CURRENT 返回为任何会话和任何作用域中的特定表最后生成的标识值.IDENT_CURRENT 不受作用域和会话的限制,而受限于指定的表.@@IDENTITY 返回为当前会话的所有作用域中的任何表最后生成的标识值.SCOPE

世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样).又如中国人,每个中国人有自己的身份证.对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识.在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录.文件.消息,而唯一的标识我们称之为id. 本文地址:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7616272.html 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键