RuoYi框架默认使用的是Mybatis框架 但是有的习惯使用MP框架,这就很不方便, 不过可以简单进行整合 引入依赖 <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.2.0</version> </dependency> 配置文件增加 mybat

回滚后,自增ID仍然增加. 比如当前ID是7,插入一条数据后,又回滚了.然后你再插入一条数据,此时插入成功,这时候你的ID不是8,而是9.因为虽然你之前插入回滚,但是ID还是自增了. 如果你认为自增ID不应该被事务化,那么其他事务不得不等待着,检查自增ID是被使用还是被回滚,这就导致阻塞.比如下面的例子,A表使用自增ID.User 1------------begin transactioninsert into A ...insert into B ...update C ...insert

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

1.内核修改 涉及到的内核文件包括driver/char/tty_ioctl.c和arch/xx/include/asm/termbits.h 在linux内核中,struct ktermios结构的c_cflags共有5个位用来标注波特率,其中位CBAUDEX表明使用的是POSIX标准波特率还是扩展波特率,POSIX规定了16个标准波特率,为B0,B50,B75,B110,B134,B150,B200,B300,B600,B1200,B1800,B2400,B4800,B9600,B19200

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

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

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

概述 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一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成.而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 该项目地址为:https://github.co

概述 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一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成.而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 该项目地址为:https://github.co

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 *

--自增长序列 create table test( tid int not null, tname ), tsex ), tbz ) ) --添加主键约束 alter table test add constraint test_pk primary key (tid) --自增序列 create sequence test_seq minvalue maxvalue start increment --插入数据 insert into test values(test_seq.nextval

目前网上搜索的删除重复记录,大部分都是where子查询,本人感觉看上去不美观,故亲自手写了一个,如下: delete from mst_sku using mst_sku,(  select distinct max(sys_no) as sys_no, sku_code   from mst_sku   group by sku_code   having count(sku_code)>1 ) as t2where mst_sku.sku_code = t2.sku_code and mst

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

雪花算法(SnowFlake) 简介 现在的服务基本是分布式.微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性. 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值.那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢? 如果还是借助数据库主键自增的形式,那么可以让不同表初始化一个不同的初始值,然后按指定的步长进行自增.例如有3张拆分表,初始主键值为1,2,3,自增步长为3

安卓使用SQlite3数据库无法id主键无法自动增加?不是的. 要这样写:id integer primary key ,要写integer而不是int所以会报错! http://blog.csdn.net/zhaocundang SQLite帮助类中,这样写就可以id号自动增加 public void onCreate(SQLiteDatabase db) { // TODO Auto-generated method stub db.execSQL("create table users(i

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

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

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

大家好,我是树哥. 在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识,例如:分库分表的 ID 主键.分布式追踪的请求 ID 等等.于是,设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题.今天我将带大家一起学习一下,如何设计一个分布式 ID 发号器. 系统诉求 对于业务系统而言,对于全局唯一 ID 一般有如下几个需求: 全局唯一. 生成的 ID 不能重复,这是最基本的要求,否则在分库分表的场景下就会造成主键冲突. 单调递增. 保证下一个 ID 大于上一个 ID,这样可以保

凡事涉及到高性能貌似都是高大上的东西,所以嘛我也试试:其实这个时间戳ID的生成主要为了解决我们公司内部的券号生成,估计有小伙伴认为券号生成有这么麻烦嘛,搞个自增ID完全可以用起来,或者时间取毫微米时间戳等. 如果以上真是这样简单的话,那我要说道说道:首先自增ID资源耗尽的时候,特别礼券号生成的越频繁,毕竟bigInt也有耗尽那天(当然如果有更长数字字段就是慢慢耗呗),而且依靠数据库进行被动生成,在有些业务上比较软肋:我还有一个同事说搞一张表定时去自增生成ID,这样就能随时取已经存在的ID资源数据

7.8 深入理解容器中的Bean 7.8.1 抽象Bean与子Bean 把多个<bean.../>配置中相同的信息提取出来,集中成配置模版------这个配置模版并不是真正的Bean,因此Spring不应该创建该配置模版,于是需要为该<bean.../>配置增加abstract=“true” ------这就是抽象Bean. 抽象Bean不能被实例化,Spring容器不会创建抽象Bean实例.抽象Bean的价值在于被继承,抽象Bean通常作为父Bean被继承. 抽象Bean只是配置