背景 最近对snowflake比较感兴趣,就看了一些分布式唯一ID生成器(发号器)的开源项目的源码,例如百度的uid-generator,美团的leaf.大致看了一遍后感觉uid-generator代码写的要更好一些,十分的精炼,短小精悍. 正好手头有个任务要搞个发号器,百度的这个源码是不能直接运行起来提供服务的,为了练练手,就把百度的uid-generator迁移到spring boot上重写了一遍. 代码基本一模一样,就做了一些工程化的东西,让uid-generator能以服务的形式跑起来,

1 分布式追踪系统 随着大量公司把单体应用重构为微服务,对于运维人员的责任就更加重大了.架构更复杂.应用更多,要从中快速诊断出问题.找到性能瓶颈,并不是一件容易的事.因此,也随着诞生了一系列面向DevOps的诊断与分析系统,主要是以下三个系统: 集中式日志系统(Logging) 集中式度量系统(Metrics) 分布式追踪系统(Tracing) 三者相互交织重叠如下: 技术栈上的成熟框架有, Logging:Log4j.ELK等, Metrics:Prometheus.InfluxDB.Graf

一.前言 定时任务有很多种,有一些大的框架也有一些简单的实现. 比如常见的: JDK的Timer和TimerTask Quartz异步任务调度框架 分布式定时任务XXL-JOB Spring Task注解@Scheduled 小编也就知道这些,欢迎大佬补充哈!! 今天小编就以现在比较火的分布式定时任务xxl-job,优点比较轻量级,但是从21年到现在没有比较大的更新! 现在最新的好像是2.4.0. 二.xxl-job介绍 XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速.学习简单

Leaf 什么Leaf leaf是叶子的意思 我们使用的Leaf是美团公司开源的一个分布式序列号(id)生成系统 我们可以在Github网站上下载项目直接使用 为什么需要Leaf 上面的图片中 是一个实际开发中常见的读写分离的数据库部署格式 专门进行数据更新(写)的有两个数据库节点 它们同时新增数据可能产生相同的id 一旦生成相同的id,数据同步就会有问题 会产生id冲突,甚至引发异常 我们为了在这种多数据库节点的环境下能够产生唯一id 可以使用Leaf来生成 Leaf的工作原理 Leaf底层通

一.通过maven引入redisson的jar包 <dependency> <groupId>org.redisson</groupId> <artifactId>redisson</artifactId> <version>3.6.5</version> </dependency> 二.在yaml文件中引入redis的相关配置(redis单节点可以读取原有redis配置拼装,如果是主从需另外独立配置,相关属性

1.运行环境 开发工具:intellij idea JDK版本:1.8 项目管理工具:Maven 3.2.5 2.项目文件目录 3.Maven Plugin管理 总项目 pom.xml配置代码: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w

一. 前言 其实早前就想计划出这篇文章,但是最近主要精力在完善微服务.系统权限设计.微信小程序和管理前端的功能,不过好在有群里小伙伴的一起帮忙反馈问题,基础版的功能已经差不多,也在此谢过,希望今后大家还是能够相互学习,一起进步~ ELK是Elasticsearch.Logstash.Kibana三个开源软件的组合,相信很多童鞋使用ELK有去做过分布式日志收集.流程概括为:微服务应用把Logback输出的日志通过HTTP传输至LogStash,然后经过分析过滤,转发至ES,再由Kibana提供检索

NoSQL的引言 Redis数据库相关指令 Redis持久化相关机制 SpringBoot操作Redis Redis分布式缓存实现 Resis中主从复制架构和哨兵机制 Redis集群搭建 Redis实现分布式Session管理 一.NoSQL的引言 1.定义: NoSQL(not only sql),意即不仅仅是sql,泛指非关系型数据库. RDMS:关系型数据库 NoSQL:泛指非关系数据库 2.为什么是NoSQL 随着互联网的兴起,传统的关系数据库在应付动态网站,特别是超大规模和高并发的纯动

Leaf——美团点评分布式ID生成系统 https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin

转载请标明出处: http://blog.csdn.net/forezp/article/details/69056017 本文出自方志朋的博客 一.背景 如何实现分布式id,搜索相关的资料,一般会给出这几种方案: 使用数据库自增Id 使用reids的incr命令 使用UUID Twitter的snowflake算法 利用zookeeper生成唯一ID MongoDB的ObjectId 另外,在我通过爬取知乎用户id发现,知乎的用户id是32位的,初步断定知乎采用的是md5加密,然后全部转换成小

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 更多优选 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 为了不复制粘贴,我被逼着学会了JAVA爬虫 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 Redis 5种数据结构及对应使用场景,全会面试要加分的 引言 前几天写过一篇<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面

本文主要是对美团的分布式ID框架Leaf的原理进行介绍,针对Leaf原项目中的一些issue,对Leaf项目进行功能增强,问题修复及优化改进,改进后的项目地址在这里: Leaf项目改进计划 https://github.com/NotFound9/Leaf Leaf原理分析 Snowflake生成ID的模式 7849276-4d1955394baa3c6d.png snowflake算法对于ID的位数是上图这样分配的: 1位的符号位+41位时间戳+10位workID+12位序列号 加起来一共是6

分布式 ID 在庞大复杂的分布式系统中,通常需要对海量数据进行唯一标识,随着数据日渐增长,对数据分库分表以后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据,而数据库的自增 ID 显然不能满足需求,此时就需要有一个能够生成全局唯一 ID 的系统,需要满足以下条件: 全局唯一性:最基本的要求就是不能出现重复的 ID. 递增:保证下一个 ID 一定大于上一个 ID. 信息安全:如果 ID 是连续的,用户就可以按照顺序进行恶意爬取数据,所以 ID 生成无规则. 上述的 2 和 3 点需求是互斥的,无法使用同一个方

本文收录在个人博客:www.chengxy-nds.top,技术资料共享,同进步 不了解分布式ID的同学,先行去看<一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了>温习一下基础知识,这里就不再赘述了 美团(Leaf) Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:"There are no two identical leaves in the world."("世界上没有两片相同的树叶"),取个名字都这么

之前大学时搭建过一个FastDFS的图片服务器,当时只是抱着好奇的态度搭着玩一下,当时搭建采用了一台虚拟机,tracker和storage服务在一台机器上放着,最近翻之前的博客突然想着在两台机器上搭建试一下,顺便整合了SpringBoot实现了一下图片的上传服务. 新的阅读体验地址:http://www.zhouhong.icu/post/140 使用旧版本的在一台机器上搭建可以参考之前的那篇文章:https://www.cnblogs.com/Tom-shushu/p/10603723.htm

1.理论概述 1.1.分布式 分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来讲就像单个系统. 由多个系统集成成一个整体,提供多个功能,组合成一个板块,用户在使用上看起来是一个服务.(比如淘宝网). 起源 分布式系统出现的原因是:用多个廉价的.普通的机器完成单个计算机无法完成的计算.存储任务 分布式使用 只有单个节点处理能力无法满足日益增长的计算.存储任务的时候,且硬件的提升(内存.磁盘.CPU)高昂得不偿失的时候,应用程序也不能进一步优化的时候,才考虑分布式. 因为分布式系统是建立在网络

一.前言        springboot整合多数据源解决分布式事务.             1.多数据源采用分包策略              2.全局分布式事务管理:jta-atomikos.        在此记录下,分享给大家. 二.springboot整合多数据源解决分布式事务 1.pom文件 依赖引入 <parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring

直接上代码: 代码结构如下: 依次贴出相关类: DataSource1Config: package com.example.demo.config;import org.apache.ibatis.session.SqlSessionFactory;import org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean;import org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate;import org.mybatis.spring.annot

为解决关系型数据库面对海量数据由于数据量过大而导致的性能问题时,将数据进行分片是行之有效的解决方案,而将集中于单一节点的数据拆分并分别存储到多个数据库或表,称为分库分表. 分库可以有效分散高并发量,分表虽然无法缓解并发量,但仅跨表仍然可以使用数据库原生的ACID事务.而一旦跨库,涉及到事务的问题就会变得无比复杂. 1.使用 pom.xml添加依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifac

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