一、为何要用雪花算法 1、问题产生的背景 现如今越来越多的公司都在用分布式、微服务，那么对应的就会针对不同的服务进行数据库拆分，然后当数据量上来的时候也会进行分表，那么随之而来的就是分表以后id的问题。 例如之前单体项目中一个表中的数据主键id都是自增的，mysql
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2023-08-21 12:21:55
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1.如何分库？垂直分库：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。水平分库：以字段为依据，按照一定策略（hash、range 等），将一个库中的数据拆分到多个库中。2.如何分表？水平分表：以字段为依据，按照一定策略（hash、range 等），将一个表中的数据拆分到多个表中。垂直分表：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。3.水平分表有哪几种路由
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2024-06-12 14:29:22
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背景：在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题，探讨一下内部的原因。 实验结果：分别是user_auto_key，user_uuid，user_random_ke
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2023-09-06 11:52:46
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SnowFlake算法Twitter提出的一种算法，如果是MySQL数据库的主键采用BIGINT的话，那么他的取值范围是-2^63 到 2^63 ，即存储一个BIGINT类型需要64位二进制。雪花算法就是针对这64位进行设计。第1位二进制值固定位0，没有业务含义。第2~42位，共41位二进制，为时间戳，用于存入精确到毫秒数的时间。第43~52位，共10位二进制，为工作机器id位。第53~64位，共
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2023-07-29 19:27:42
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# 实现 MySQL 生成雪花算法 ID 函数
在今天的文章中，我们将向一位刚入行的小白介绍如何在 MySQL 中实现雪花算法（Snowflake Algorithm）生成唯一 ID 的函数。雪花算法是由 Twitter 提出的生成唯一 ID 的一种算法，具有高效且可以在多节点环境中保证 ID 的唯一性。本文将详细讲解实现过程，包括代码示例和解释。
## 1. 过程概述
在实现雪花算法之前，
原创
2024-09-18 06:53:45
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Java面试笔试面经、Java技术每天学习一点作者：Yrion前言在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。本篇博客的目录mysql程序实例使用
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2023-09-06 19:54:36
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这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制)1. 分布式ID常见生成策略分布式ID生成策略常见的有如下几种：数据库自增ID。UUID生成。Redis的原子自增方式。数据库水平拆分，设置初始值和相同的自增步长。批量申请自增ID。雪花算法。百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。美团Leaf算法(依赖于数据库，ZK)。本文主要介绍SnowFl
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2023-10-04 09:41:28
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文章目录1、简介2、雪花算法3、算法实现4、算法优缺点5、补充 1、简介在生成随机主键的时候，我第一个想到的就是UUID，但是UUID在MySQL中作为主键生成时，就会出现一个问题，UUID生成的是乱序的。这时候，学习MP的过程中，发现MP在插入主键时，使用的算法是雪花算法雪花算法是Twitter公司发明的一种算法，主要目的是解决在分布式环境下，ID怎样生成的问题2、雪花算法雪花算法的原理就是生
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2023-07-28 08:25:05
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常见的主键生成方式有：1） mysql自增主键，好处是生成快、省索引内存空间，坏处是只能单表、数据拆分合并时不好割接、对外场景会暴露业务量。2.）uuid、guid，好处是全局唯一，坏处是占索引内存空间以至于影响性能、不好拿id做分表shard、无序、当然也无法范围查询。3）雪花算法。好处是按时间有序、可以自己搞生成规则，在id里面嵌入号。缺点是时间如果往前拨，会引起主键冲突。比如业务中
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2023-11-05 22:22:20
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# 如何实现MySQL生成雪花算法
## 一、流程概述
为了实现MySQL生成雪花算法，我们需要经过以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| ---- | ------------------ | ------------------------------- |
| 1 | 创建存储过程
原创
2024-07-09 06:13:15
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表中往往要有一个主键作为唯一标识，利用雪花算法可以生成随机ID一、雪花算法生成随机ID1、工具类 ： IdWorkerUtilpackage com.mybatisplus.util;
import java.util.Random;
public class IdWorkerUtil {
//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第
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2023-08-28 23:39:09
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目的:在高并发场景下实现不重复的id值1.在mysql数据库中,主键为自增,但在高并发分布式场景下,需要在自增字段的基础上加上机器码等特征码,用来区分id启动顺序:eureka–>saasplatform-common–>saasplatform-coupon-war-core 在chitai-public的IDeploy中配置数据库生成自增id的配置,初始值设为1注意:没有配置则会报
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2024-04-09 14:19:42
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目录1.UUIDUUID概述格式 & 版本null重复几率Java实现生成UUID优点缺点2.雪花算法（twitter/snowflake）雪花算法概述格式特点(自增、有序、适合分布式场景)Twitter算法实现Java算法实现优点缺点3.利用数据库的auto_increment特性优点缺点4.Redis的INCR优点缺点5.参考链接全局唯一ID，目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的
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2023-08-24 13:18:20
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雪花算法1. 雪花算法简介 雪花算法是一个主键ID的生成算法，使用该算法会生成一个64bit的数字作为主键，常常用于分布式分库分表场景下，用于保证主键ID的唯一性。除了雪花算法外，UUID也是较常用的主键ID生成方式。 但相较于雪花算法，UUID生成的是32个16进制数字，虽然这样亦可以保证ID生成的唯一性，但是其32位的16进制数字入库查询的效率较差，且生成是无序的字符串，易导致数据库索引
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2023-09-18 03:39:09
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一、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？1、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
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2024-08-27 11:33:57
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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
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2023-09-04 17:39:16
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SnowFlake 雪花算法SnowFlake算法生成的ID大致上是按照时间递增的，用在分布式系统中时，需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一，这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的。它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求，这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序，且是一个64位整形，即8字节，可以展示为一个Long类型的整数。结构如下(每一部分用“-”符号分隔)： 1位
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2023-08-14 09:52:15
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1、简介雪花算法（Snowflake）是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，可以生成不重复的、有序的、可自增的 64 位 ID，适用于分布式系统中的 ID 生成需求。雪花算法的核心思想是将一个 64 位的 ID 按照一定的规则进行拆分，其中 41 位作为时间戳，10 位作为机器 ID，12 位作为序列号，保证了生成的 ID 全局唯一、有序、可自增。雪花算法的 ID 由以下几个部分组成：
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2023-08-01 18:36:01
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Snowflake 是 Twitter 内部的一个 ID 生算法，可以通过一些简单的规则保证在大规模分布式情况下生成唯一的 ID 号码。其组成为：第一个 bit 为未使用的符号位。第二部分由 41 位的时间戳(毫秒)构成，他的取值是当前时间相对于某一时间的偏移量。第三部分和第四部分的 5 个 bit 位表示数据中心和机器ID，其能表示的最大值为 2^5 -1 = 31；最后部分由 12 个 bit
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2024-01-22 11:46:57
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对id的要求业务全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。可读性技术趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存
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2023-08-21 13:54:09
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