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

/** * 生成订单号 * -当天从1开始自增 * -订单号模样:20190604000001 * @param Client $redis * @param $key * @param $back:序号回退,如果订单创建失败,事务回滚可用 * @return string */ public static function createOrderSn($key, $back=0) { $sn = Redis::get($key);//laravel redis读取,替换一下 $snDate =

require '../common.inc.php'; /* * 产品号+年的后2位+月+日+订单数 * @param [Int] $prodcutId 产品号 * @param [Int] $tradeItemid 订单号 * @return [String] 返回生成订单号串 */ function getTradeNO($prodcutId,$tradeItemid){ if(!is_integer($prodcutId)||!is_integer($tradeItemid))retur

create or replace function get_request_code return varchar2 AS --函数的作用:自动生成订单号 v_mca_no mcode_apply_01.mca_no%TYPE; CURSOR get_max_mca_no IS , )) -- 查出的最大单号,截取出最后三位,如:001.002...n FROM mcode_apply_01 , ) = to_char(sysdate, 'YYYYMMDD'); -- 截取单号,如:20170

最近在练手一个订单提交的小项目,需要用到生成订单号,网上找了下,觉得这个最好. function build_order_no(){ return date('Ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8); }

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

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

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

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,

php版 /** * 生成唯一订单号 */ public function build_order_no() { $no = date('Ymd').substr(implode(NULL, array_map('ord', str_split(substr(uniqid(), 7, 13), 1))), 0, 8); //检测是否存在 $db = M('Order'); $info = $db->where(array('number'=>$no))->find(); (!empty(

先生成1~1000的随机数 class Program { // Create a new instance of the RNGCryptoServiceProvider. private static System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider rng = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider(); static void Main(string[]

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

public class IdWorker { // ==============================Fields=========================================== /** 开始时间截 (2015-01-01) */ private final long twepoch = 1420041600000L; /** 机器id所占的位数 */ private final long workerIdBits = 5L; /** 数据标识id所占的位数 *

DECLARE @sonumber BIGINTSELECT @sonumber=CONVERT(BIGINT, @serverId + Substring(CONVERT(VARCHAR(4), Datepart(yy, Getdate())), 4, 1) + Substring(CONVERT(VARCHAR(10), Getdate(),12),3,6) + CONVERT(VARCHAR(100), CAST( Rand()*(999999 -100000)+100000 AS DEC

//提交订单 function add_order(){ session_start(); // var_dump($_SESSION); // die(); // session_destroy(); // die(); $ary =$_POST['order']; $ary= json_decode($ary, true); // var_dump($data1); // die(); $shop_list = $ary['order']; $total_money = $ary['orde

String orderNum = UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-", "");

*********前台显示框**************** <input type="text" id="WIDout_trade_no" name="WIDout_trade_no" /> **************js代码***************** <script language="javascript"> function GetDateNow()    {        var v

public class RandomNumber { public static object _lock = new object(); ; public string GetRandom1() { lock(_lock) { ) { count = ; } "); count++; return number; } } public string GetRandom2() { lock(_lock) { return "T" + DateTime.Now.Ticks;

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_155 但凡说起分布式系统,我们肯定会对一些海量级的业务进行分拆,比如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表完全无法支撑,就会对其进行分库分表.但是一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,当我们使用mysql的自增长主键(auto_increment)时,充分感受到了它的好处:整个系统ID唯一,ID是数字类型,而且是趋势递增的,ID简短,查询效率快,在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长

在我们的工作中,数据库某些表的字段会用到唯一的,趋势递增的订单编号,我们将介绍两种方法,一种是传统的采用随机数生成的方式,另外一种是采用当前比较流行的“分布式唯一ID生成算法-雪花算法”来实现. 一.时间戳随机数生成唯一ID 我们写一个for循环,用RandomUtil.generateOrderCode()生成1000个唯一ID,执行结果我们会发现出现重复的ID. /** * 随机数生成util **/ public class RandomUtil { private static fina