目录 写在前面 1.1. ZK 的分布式命名服务 1.1.1. 分布式 ID 生成器的类型 UUID方案 1.1.2. ZK生成分布式ID 写在最后 疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -25[ 博客园 总入口 ] 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ​ 前面,已经完成一个高性能的 Java 聊天程序的四件大

原文:sql 中获取最后生成的标识值 IDENT_CURRENT ,@@IDENTITY ,SCOPE_IDENTITY 的用法和区别 IDENT_CURRENT 返回为任何会话和任何作用域中的指定表最后生成的标识值. 语法 IDENT_CURRENT('table_name') 参数 table_name 是将要返回其标识值的表的名称.table_name 的数据类型为 varchar,没有默认值. 返回类型 sql_variant 注释 IDENT_CURRENT 类似于 Microsoft

生成分布式有序且唯一id的方法有很多种,使用zookeeper是比较简单的一种方法,只是生成的速度不高,这里只是一个借助zk的版本号生成分布式唯一且有序id的例子. ZkIdGenerator.java: package cc11001100.zookeeper.uniqId; import org.apache.zookeeper.CreateMode; import org.apache.zookeeper.KeeperException; import org.apache.zookeep

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

为什么需要分布式id生成系统 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? 分布式id创建的业务需求 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

2.3 基于算法实现 [转载] 这里介绍下Twitter的Snowflake算法——snowflake,它把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起,以保证在分布式系统中唯一性和自增性. snowflake生成的ID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,在同一毫秒内最多可以生成 1024 X 4096 = 4194304个全局唯一ID. 优点:不依赖数据库,完全内存操作速度快 缺点:不同服务器需要保证系统时钟一致 snowflake的C#版本的简单实现: public cl

SnowFlake算法原理介绍 在分布式系统中会将一个业务的系统部署到多台服务器上,用户随机访问其中一台,而之所以引入分布式系统就是为了让整个系统能够承载更大的访问量.诸如订单号这些我们需要它是全局唯一的,同时我们基本上都会将它作为查询条件:出于系统安全考虑不应当让其它人轻易的就猜出我们的订单号,同时也要防止公司的竞争对手直接通过订单号猜测出公司业务体量:为了保证系统的快速响应那么生成算法不能太耗时.而雪花算法正好解决了这些问题. SnowFlake 算法(雪花算法), 是Twitter开源的分

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,

Before you can code sign your app, you create your development certificate and later, a distribution certificate to upload your app to iTunes Connect. You can create all the types of certificates and signing identities you need using Xcode. Xcode cre

1.在多线程编程中,有时候需要自动为每个启动的线程生成一个唯一标识,这个时候,通过一个ThreadLocal变量来保存每个线程的标识是最有效.最方便的方式了. 2.ThreadLocal 实例通常是类中的私有静态字段 3.在构建ThreadLocal的时候,通过覆盖子类的方法来改写序号.从而达到为每个线程生成序号的目的. import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * 一个多线

Writer:BYSocket(泥沙砖瓦浆木匠) 微博:BYSocket 豆瓣:BYSocket Reprint it anywhere u want 需求 项目在设计表的时候,要处理并发多的一些数据,类似订单号不能重复,要保持唯一.原本以为来个时间戳,精确到毫秒应该不错了.后来觉得是错了,测试环境下很多一样的ID,不能达到唯一标识. UUID JDK API 是这么说的:“表示通用唯一标识符 (UUID) 的类. UUID 表示一个 128 位的值.” 详细的说就是:“UUID含义是通用唯一识

UUID是什么: UUID: 通用唯一标识符 ( Universally Unique Identifier ),对于所有的UUID它可以保证在空间和时间上的唯一性,也称为GUID,全称为: UUID —— Universally Unique IDentifier  Python中称为 UUID GUID —— Globally Unique IDentifier     C#中称为 GUID 它是通过MAC地址. 时间戳. 命名空间. 随机数. 伪随机数来保证生成ID的唯一性,,有着固定的大

一.Actor简介 actor模型是一种并行计算的数学模型. 响应于收到的消息,演员可以:做出决定,创建更多Actor,发送更多消息,并确定如何响应接收到的下一条消息. 演员可以修改自己的状态,但只能通过消息相互影响(避免需要任何锁). actor是一个计算实体,当其收到消息时,可以并发执行如下操作: 1. 发送有限数量的消息给其他actor 2. 创建有限数量的新actor 3. 指定收到下一消息时的行为 在Orleans中使用的是虚拟Actor方式,详细:http://dotnet.gith

流水编号 日常在我们开发的过程中可能会用到编号的功能,如销售订单号,采购订单号,日志编号,凭证号...等等,为了保证唯一有些表的主键要么用自增长,要么用GUID值,或通过雪花ID算法生成.这此方式基本都能产生唯一的ID,但如果在分布式环境下产生流水ID,以上这几种方式可能就不太好用,如有以下场景 工作流的流水编号 工作流的编号通常会是以下格式 如2022060200001-2022060299999 到了第二天时尾数又要生00001开始编,这种编号规则有一个好处就是非常直观的通过工作流编号就可以

1.使用UUID生成全局id,不占用宽带 2.基于数据库自增或者序列生成全局id,占用宽带,设置自增步长实现集群,但可扩展性差 3.基于redis生成全局id,占用宽度,设置自增步长实现集群,性能比数据库性能好 4.基于Twitter的雪花算法(snowflake)生成全局ID,不占用宽带,这几个方案中性能最好

以前都是在代码中生成GUID值,然后保存到数据库中去,今天发现用sql也能生成GUID值,觉得很新奇,所以记下来. sellect newid();  //得到的即为GUID值 此sql内置函数返回的数据类型为:uniqueidentifier 打印转换后的值: DECLARE @myid uniqueidentifierSET @myid = NEWID()PRINT 'Value of @myid is: '+ CONVERT(varchar(255), @myid)

环境依赖: //spingBoot <version>2.6.6</version> //jdk11 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupI

-- Create tablecreate table TAB_TEST( id VARCHAR2(40) not null, fxnum VARCHAR2(40)) ---------------------------------------------------------- create or replace function f_GetFxNumreturn nvarchar2as FxNum nvarchar2(16);beginSELECT 'FX'||(NVL(MAX(SUBS

经测试,最快的一种 public class Generator { // should be between 40 (34 years) and 42 (139 years) ; // should be between 0 (single generator) and 10 (1024 generators) ; // should be 10 at least (4096 unique ids per millisecond per generator) - NumberOfTimeBit

spring boot / cloud (十六) 分布式ID生成服务 在几乎所有的分布式系统或者采用了分库/分表设计的系统中,几乎都会需要生成数据的唯一标识ID的需求, 常规做法,是使用数据库中的自动增长列来做系统主键,但是这样的做法无法保证ID全局唯一. 那么一个分布式ID生成器应该满足那些需求呢 : 全局唯一性 趋势递增 能够融入分库基因 本文将基于snowflake的算法来进行以下的讨论,当然,分布式ID的生成方案有很多, 不过在本文并不会分散开来讨论/比对,因为网上相关的文章实在太多,如

在分布式系统中,生成全局唯一ID,有很多种方案,但是在这多种方案中,每种方案都有有缺点,下面我们之针对通过常用数据库来生成分布式ID的方案,其它方法会在其它文中讨论: 1,RDBMS生成ID: 这里我们讨论mysql生成ID.因为MySQL本身可以auto_increment和auto_increment_offset来保证ID自增,很自然地,我们会想到借助这个特性来实现这个功能. 全局ID生成方案里采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into +