工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

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

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,

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

雪花算法简单描述: 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,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号. 看的出来,这个算法很简洁也很简单,但依旧是一个很好的ID生成策略.其中,10位器标识符一般是5位IDC+5位machine

mybatis plus配置主键生成策略为2,就是 使用Twitter雪花算法 生成id spring boot中配置为: GlobalConfiguration conf = new GlobalConfiguration(new LogicSqlInjector()); conf.setIdType(5); 这样生成的是long类型的,如果想把这个id 转为字符串类型,则配置主键生成策略为5就行了 https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/blob/de

基于Java实现的适用于分布式ID的雪花算法工具类,这里存一下日后好找 /** * 雪花算法生成ID */ public class SnowFlakeUtil { private final static long START_STMP = 1543903501000L; private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数 private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数 p

文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一 ID 的场景,这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID,但是 UUID 有一些缺点,首先他相对比较长,另外 UUID 一般是无序的 有些时候我们希望能使用一种简单些的 ID,并且希望 ID 能够按照时间有序生成 什么是雪花算法 Snowflake 中文的意思是雪花,所以常被称为雪花算法,是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法 Twitter

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

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

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

分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一个坑,雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度,这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致,如雪花算法得到的是36594866121080832,但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830, 这会导致对数据的所有操作都失效. 解

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

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

静态内部类单例模式实现雪花算法 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 主键自增:1.自增ID容易被爬虫遍历数据.2.分表分库会有ID冲突. UUID: 1.太长,并且有索引碎片,索引多占用空间的问题 2.无序. 雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序.为了提高生产雪花ID的效率, 在这里面数据的运算都采用的是位运算,如果对位运算不了解可以参考博客:[java提高](17)---Java 位运算符 一.概念 1.原理 Sn

分布式id生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种. 算法原理 SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图: 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1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1 也就是说4

JavaScript生成有序GUID或者UUID,这时就想到了雪花算法. 原理介绍: snowFlake算法最终生成ID的结果为一个64bit大小的整数,结构如下图: 解释: 1bit.二进制中最高位为1表示负数,但是我们最终生成的ID一般都是整数,所以这个最高位固定为0. 41bit.用于记录时间戳(毫秒) 41bit可以表示241-1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到241-1,减1是因为可表示的数值范围从0开始计算,而不是1. 即41bit可以表示

/** * 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