问题 在开发过程中,我们的主键字段使用了数字作为主键ID,发现数字精度丢失的问题. 上图红框是后端日志的输出. 在浏览器端F12 看到的结果如上图,数据居然自动变化,这个是数字在浏览器丢失了精度,导致结果不准确. 解决办法: 在序列化时,将数字转序列化成 字符串输出.在springboot 中增加序列化配置,将Long型数据修改成字符输出. 这里将Long 类型输出为字符串. 再次查看浏览器输出. 如上图,数字转成了字符串,数字没有丢失精度.

JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra

在前面有一篇博客:Java开发学习(四十一)----MyBatisPlus标准数据层(增删查改分页)开发,我们在新增的时候留了一个问题,就是新增成功后,主键ID是一个很长串的内容. 我们更想要的是按照数据库表字段进行自增长,在解决这个问题之前,我们先来分析下ID该如何选择: 不同的表应用不同的id生成策略 日志:自增(1,2,3,4,--) 购物订单:特殊规则(FQ23948AK3843) 外卖单:关联地区日期等信息(10 04 20200314 34 91) 关系表:可省略id -- 不同的业

SNService是一款基于分布式的唯一ID生成服务,主要用于提供大数量业务数据建立唯一ID的需要;服务提供最低10K/s的唯一ID请求处理.如果你部署服务的CPU资源达到4核的情况下那该服务最低可以提供100K/s的请求处理能力.服务支持部署到Linux mono 3.2.3和Windows .Net4.0 ID生成规则 服务生成的ID是64位无符号长整型,其中48位是现有时间和2013年1月1日时间差的毫秒数,另外16位则是针对当前毫秒的递增值.即每毫秒支持6万多个唯一ID生成,每秒则支持多

import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 * <p>Title: IDUtils</p> * <p>Description: </p> * <p>Company: www.itcast.com</p> * @author    zz * @date 2015年7月22日下午2:32:10 * @version 1.0 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */

细聊分布式ID生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=403837240&idx=1&sn=ae9f2bf0cc5b0f68f9a2213485313127&scene=0&key=710a5d99946419d9131c07b23b6a64817dae072d5d487704ca48973eaf609b4a353f531f14c3bf9e8afd66ae7a06428e&asce

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但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,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 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 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势

◀背景▶ 对于一套分布式部署的 IM 系统,要求每条消息的 ID 要保证在集群中全局唯一且按生成时间有序排列.如何快速高效的生成消息数据的唯一 ID ,是影响系统吞吐量的关键因素.那么,融云是如何做到生成全局唯一消息 ID 的呢? 首先需要明确下 ID 生成的核心需求: 1. 全局唯一 2. 有序 ◀设计▶ 融云消息数据的唯一 ID 长度采用 80 Bit .每 5 个 Bit ,进行一次 32 进制编码,转换为一个字符,字符取值范围是,( 2 ~ 9 ) 和 ( A ~ B ),其中,已经去掉

import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 * <p>Title: IDUtils</p> * <p>Description: </p> * <p>Company: www.itcast.com</p> * @author 入云龙 * @date 2015年7月22日下午2:32:10 * @version 1.0 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */ p

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

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个

package com.taotao.utils; import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */ public static String genImageName() { //取当前时间的长整形值包含毫秒 long millis = System.currentTimeMillis(); //long millis = System.nanoTime(); //加上三位随机数 R

如非授权,禁止用于商业用途,转载请注明出处作者:mynewworldyyl 往下看前,建议完成前面1到12小节 1. 微服务中ID地位 如果说前面小节的功能点是微服务的大脑,那么全局唯一ID则是微服务的神经系统,没有ID这个神经系统,再强的大脑也白搭,只有有了这个神经系统,才能有效协调整个微服务系统的正常工作,才不会出现神经错乱.就好像两个或多个人的身份证号码相同,则依赖于这个身份证号唯一性的系统就无法正常工作(无法为具有相同身份证号的这些人服务). JMicro中,消息是微服务之间通讯最基本单

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:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单

在实际业务中,是否碰到过这种场景: 我们需要一个单号,要在业务系统里面保证唯一,保证增长? 在运营过程,需要知道业务单发生的时间,最好不用经过系统查找就知道发生的时间? 在排障过程中,不用再次查找就知道,订单的一些信息? 业务ID 经常需要生成以方便后续跟踪使用.一般需要满足以下特性: 1. 唯一性 2. 可阅读 3. 增长 4. 数字类型? 5. 其他信息(payload) 所以,业务ID的生成,这里涉及两个问题: 1. ID 的规则,也就是ID 最终长什么样,满足什么约束 2. ID 生成策

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

背景 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.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,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:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 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. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的

前言: 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,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同起点,但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 比如刚开始时,我们设计某个系统的数据库时,这个数据库中会有10个表,那么我们对于每个表的内容都需要不同的ID我们就可以使用不同不长自增的形式,比如,第一张表的是1.11.21.31... 第二张表是2.12.22.32..

主键生成策略 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,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID

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:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单

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:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单