为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付. 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全

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,

分布式架构会涉及到分布式全局唯一ID的生成,今天我就来详解分布式全局唯一ID,以及分布式全局唯一ID的实现方案@mikechen 什么是分布式系统唯一ID 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. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据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,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的. 分布式系统唯一ID的特点 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要

目录 1.为什么需要分布式ID? 2.业务系统对分布式ID有什么要求? 3.分布式ID生成方案 3.1 UUID 3.2.数据库自增 3.3.号段模式 3.4. Redis实现 3.4. 雪花算法(SnowFlake) 3.5. 百度Uidgenerator 3.6. 美团Leaf 3.7. 滴滴TinyID 1.为什么需要分布式ID? 对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太

分布式锁: Redis可以实现分布式锁,只是讨论Redis的实现思路,而真的实现分布式锁,Zookeeper更加可靠 为什么使用分布式锁: 单机环境下只存在多线程,通过同步操作就可以实现对并发环境的安全操作,但是多机环境就变成多进程.多线程,这时候同步.加锁已经无 法保证原子性 实现分布式可靠性的条件: 1.互斥性.在任意时刻,只有一个客户端能持有锁 2.不会发生死锁.即使有一个客户端在持有锁的期间崩溃而没有主动解锁,也能保证后续其他客户端能加锁 3.具有容错性.只要大部分的Redis节点正常运

基于redis的分布式ID生成器  

前段时间细节的了解了Jedis的使用,Jedis是redis的java版本的客户端实现.本文做个总结,主要分享如下内容: [pipeline][分布式的id生成器][分布式锁[watch][multi]][redis分布式]好了,一个一个来.一. Pipeline官方的说明是:starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the responses when you fin

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

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方案生成id,其中之一的方式主要使用i

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

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

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制  只适合单点的情况  同时运行内存缓慢,效率低(出现等待情况) 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的

普通实现 说道Redis分布式锁大部分人都会想到:setnx+lua,或者知道set key value px milliseconds nx.后一种方式的核心实现命令如下: - 获取锁(unique_value可以是UUID等) SET resource_name unique_value NX PX - 释放锁(lua脚本中,一定要比较value,防止误解锁) ]) == ARGV[] then ]) else end 这种实现方式有3大要点(也是面试概率非常高的地方): set命令要用se

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584913615817222458&wfr=spider&for=pc 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变.

分布式ID的定义: 全局唯一 有序性 有意义 高可用 紧凑性 序列号的可预测性 方案1:使用数据库递增的顺序 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

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致

使用工具:Apache an 测压命令: ab -n 100 -c 100 http://www.baidu.com -n代表模拟100个请求,-c代表模拟100个并发,相当于100个人同时访问 ab -t 60 -c 100 http://www.baidu.com 60秒100个并发,不断发送请求 并发处理: 1.加synchronized锁单线程处理.缺点: 无法做到细粒度控制,处理速度也会很慢  只适合单点的情况 2.redis分布式锁: 可以支撑每秒10多万的并发,支持分布式,可以更细

系统唯一ID是设计一个系统的时候常常会遇到的问题,也常常为这个问题而纠结. 生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略. 0. 分布式ID要求 (1)全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求: (2)粗略有序:如果在分布式环境中做到完全有序,需要用到锁等,考虑到性能,采用粗略有序,具体分为秒级有序和毫秒级有序: (3)可反解:即生成ID服务提供反解方法,这样在存储时就能以十进制存储,省下传统timestamp类字

搞懂分布式技术12:分布式ID生成方案 ## 转自: 58沈剑 架构师之路 2017-06-25 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个唯一记录标识的需求,例如: 消息标识:message-id 订单标识:order-id 帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: 拉取最新的一页消息 select message-id/

系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结.生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略.下面就介绍一些常见的ID生成策略. 1. 数据库自增长序列或字段 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

2016年08月09日 14:15:21 yuanyuanispeak 阅读数:318 编辑 一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectme