基于redis的分布式ID生成器  

分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库.对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序. Twitt

首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用ja

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

在经过了众多轮的面试之后,小林终于进入到了一家互联网公司的基础架构组,小林目前在公司有使用到架构组研究到分布式id生成器,前一阵子大概看了下其内部的实现,发现还是存在一些架构设计不合理之处.但是又由于适用于当前的业务场景,所以并没有做过多的优化,这里记录一些相关的技术笔记. 研发背景 在分布式服务中,各种复杂的业务场景需要有一个用于做唯一标识的id,例如订单业务,支付流水,聊天通信等业务场景.尤其是在分库分表场景中,分布式id生成器的使用频率更高.因此分布式id组件的设计应该要能支持以下几个特性

为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样

1.发号器介绍 什么是发号器? 全局唯一ID生成器,主要用于分库分表唯一ID,分布式系统数据的唯一标识. 是否需要发号器? 1)是否需要全局唯一. 分布式系统应该不受单点递增ID限制,中心式的会涉及到锁的问题,而锁意味着成本和性能的下降. 2)时间相关. 时间是天然唯一递增的,不过每秒或每毫秒生成一个唯一ID明显不够,这时候就需要引入SequenceID,使得发号器能在秒或毫秒时间内继续递增,如果引入服务器实例编号.业务编号,多维依赖能使ID值在同一秒或毫秒内生成的更多. 如果要做到精确有序,需

UUID的生成策略: UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址.纳秒级时间.芯片ID码和许多可能的数字.UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为 ,约等于,也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性. UUID的格式: UUID 的十六个八位字节被

数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

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

本文:https://chai2010.cn/advanced-go-programming-book/ch6-cloud/ch6-01-dist-id.html 分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):1268W JMH 基准测试). SnowflakeId SnowflakeId 使用 Long (64 bits) 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法. 通用的位分配方案为:ti

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.0) 增强:支持自定义配置 ClockBackwardsSynchronizer(spring-boot-starter-cos

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.3) 变更:修改 cosid-redis 为可选依赖(spring-boot-starter-cosid). 修复:导出 Mac

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.1.0) 增强:RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId(号段模式).

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了三类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId : RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000) :2950W+/s JMH 基准测试 , 每次获取一段(Step)

分布式ID生成器(CosId)设计与实现 CosId 简介 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了俩类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID,来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能. IdSegmentDistributor: 号段分发器(号段存储器) Redis

c#分布式ID生成器   简介 这个是根据twitter的snowflake来写的.这里有中文的介绍. 如上图所示,一个64位ID,除了最左边的符号位不用(固定为0,以保证生成的ID都是正数),还剩余63位可用. 下面的代码与图中的位数分配略有不同,除了中间部分10bit工作机器id不变,时间戳和序列号的位数是可以根据自己的需求变化的,就是说,你可以把中间的工作机器ID往左挪一挪,或往右挪一挪. 代码 /// <summary> /// 64位ID生成器,最高位为符号位,始终为0,可用位数63

菜菜哥,复联四上映了,要不要一起去看看? 又想骗我电影票,对不对? 呵呵,想去看了叫我呀 看来你工作不饱和呀 哪有,这两天我刚基于redis写了一个分布式锁,很简单 不管你基于什么做分布式锁,你觉得很简单吗?来来来 在计算机世界里,对于锁大家并不陌生,在现代所有的语言中几乎都提供了语言级别锁的实现,为什么我们的程序有时候会这么依赖锁呢?这个问题还是要从计算机的发展说起,随着计算机硬件的不断升级,多核cpu,多线程,多通道等技术把计算机的计算速度大幅度提升,原来同一时间只能执行一条cpu指令的时代