原理Twitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型，结构如下（每一部分用“-”符号分隔）：1位标识部分，在java中由于long的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的ID为正数，所以为0；41位时间戳部分，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以
转载
2024-07-08 17:51:41
63阅读
目录为什么需要分布式ID分布式ID需要满足哪些条件雪花算法原理(分布式ID的生成方式之一，基础理论)雪花算法可以保证不足业内开源解决方案（都是优化上面的两个不足）Leaf：美团的分布式唯一ID方案leaf-snowflake方案百度（uid-generator）实现CachedUidGenerator总结参考资料雪花算法是实现分布式ID最常用的方法。本文首先讲明白雪花算法的原理，然后介绍一下业内开
转载
2023-10-02 09:27:49
316阅读
小白文 理解SnowFlake（雪花算法）组成结构解决了什么问题各个BIT位作用小白文理解雪花算法单线程下的简单栗子 雪花算法（SnowFlake）由Twitter创造的，是一个唯一ID生成算法，且具备有序性和可扩展性.雪花算法难吗？其实并不难，甚至说简单。思路远比技术和代码重要得多。我一直都尽量将文章写的通俗易懂，说最简单的话，看最明白的原理。组成结构生成出的ID是一个64bits的整数，其中
转载
2023-08-30 23:00:12
243阅读
# Java多线程雪花算法ID重复的探讨
## 引言
在现代分布式系统中，生成唯一的标识符（ID）是非常重要的，尤其是在多线程环境下。雪花算法是Twitter开发的一种生成分布式唯一ID的算法，其特点是高效、可扩展。然而，在多线程环境中使用雪花算法时，如何避免ID重复成为一个重要问题。本文将探讨雪花算法的原理及其在多线程环境中的应用，最后提出一些避免ID重复的策略。
## 雪花算法概述
雪
# Java 雪花算法 SnowFlake 多线程重复问题解析
在分布式系统中，唯一标识符（ID）的生成是一个常见的需求。为了解决这一问题，Twitter 提出了一个高效的 ID 生成器——雪花算法（SnowFlake）。尽管其设计初衷是为了大规模生成唯一 ID，但在多线程情况下，我们可能会遇到 ID 重复的问题。本文将探讨这一现象，并给出相应的代码示例。
## 雪花算法简介
雪花算法的核心
原创
2024-08-10 06:24:18
567阅读
仅仅就目前的C#版本测试做说明在IIS多进程模式下使用Snowflake生成数据ID重复很厉害，需要加入进程id解决此问题(暂未解决，后续更新)压测工具 :Jmeter测试出现问题NET版本：4.6.1测试机器: WIN7 X64 I7-6700 16G内存大名鼎鼎的 雪花算法 Twitter's Snowflake我就不多介绍了，直接上代码吧目前能搜索(百度，github，
转载
2023-12-31 13:59:09
190阅读
1、概念先来说说概念。说到并发的概念就要先构建对多任务编程的认识。多任务编程的意义是充分利用计算机多核资源，提高程序的运行效率。实现方式有并发和并行两种。并发：同时处理多个任务，内核在任务间不断的切换达到好像多个任务被同时执行的效果，实际每个时刻只有一个任务占有内核。并行：多个任务利用计算机多核资源在同时执行，此时多个任务间为并行关系。那么并发编程又有两种实现方式：多进程和多线程。进程：程序在计算
转载
2024-04-07 14:24:34
46阅读
Java多线程个人觉得需要进行并发处理时使用，例如服务器需要同时接受多个客户端连接，且有无需实时等待的服务处理。比方说我们系统中短信发送任务，上万条信息的发送我们不必等待，只需第二天查看发送结果即可。具体的使用情况可以分为如下几类：1、程序包含复杂的计算任务时主要是利用多线程获取更多的CPU时间(资源)。方法一，把一个任务分解为多个可以子任务。因为总有些子任务是可以并发的，多个子任务并发执行了很可
## Java中的多线程模式
近年来，多线程编程已成为开发中不可或缺的一部分。在Java中，你可以实现多线程嵌套，也就是说，你可以在一个线程中创建多个线程。本文将帮助你理解如何在Java中实现多线程套多线程的过程。
### 多线程嵌套的流程
首先，我们来概览一下实现这项功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
原创
2024-08-07 05:10:57
302阅读
雪花算法原理雪花算法生成的最终结果其实就是一个long类型的Java长整型数字，算法所有的内容都是针对这个数字进行运算的，Java基础类型相信都很熟悉，有32位的整型int类型，和64位的长整型long类型。SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且I
转载
2023-09-25 11:47:21
432阅读
先看图中雪花算法的结构 第一段1位，固定0， 69年以后可能会用1，也就是说默认在一个系统中只能用最多69年，如果征用第一位可以使用139年。 第二段41位，用时间毫秒数数表示41位大概是69年多，默认表示1971年1月1日到当前时间的毫秒数，有的雪花算法优化支持设定这个起算时间，我们可以把它指定位我们系统立项的时间，这样的好处在于可以使用完整的69年，第一位改成1
转载
2023-10-04 20:56:54
115阅读
## Java多线程里面可以再用多线程吗
### 1. 引言
在Java多线程编程中，我们通常会创建多个线程来并行执行任务。但是，是否可以在一个线程内再创建多个线程来实现更复杂的并行处理呢？本文将介绍Java中如何实现在多线程中再使用多线程的方法。
### 2. 实现步骤
下面是实现这个功能的步骤，我们可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 动作 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
原创
2023-11-29 16:25:07
705阅读
简介本文总结了面试复习Java多线程的一些基础题正文什么是线程和进程? 线程与进程的关系,区别及优缺点？进程是系统进行资源分配和调度的单位；线程是CPU调度和分派的单位，一个进程可以有多个线程，这些线程共享这个进程的资源。说说并发与并行的区别?并发是同时出发,但同一个时间段只有一个线程在执行。而并行是同时运行，同一个时间端有多个线程在执行。为什么要使用多线程呢?充分利用多线程的优势，加快计算能力使
转载
2024-10-25 11:19:52
5阅读
GPU是如何实现并行的？它实现的方式较之CPU的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？ 本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构线程，一
转载
2024-03-05 14:33:25
284阅读
# 实现PyTorch多线程
## 1. 介绍
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，支持多线程，可以提高训练速度和效率。在本文中，我将教你如何在 PyTorch 中实现多线程。
## 2. 流程概述
下面是实现 PyTorch 多线程的步骤概述表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建数据集 |
| 3 | 创建 Da
原创
2024-03-15 06:03:49
173阅读
# PyTorch在Windows环境中的多线程使用
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和易用性而备受欢迎。在进行大型深度学习任务时，充分利用系统资源是非常重要的，而多线程可以帮助我们实现这一目标。本文将深入探讨在Windows上使用PyTorch进行多线程编程的方法，并附上相应的代码示例。
## 多线程的基本概念
多线程是指在同一个进程内同时运行多个线程，每个线程可以独
原创
2024-10-31 06:52:36
179阅读
雪花算法生成的Id是长整数，64位组成结构如下：1bit 不用 + 41bit时间戳+10bit工作机器id+12bit序列号，在容器上面部署时最大的问题是怎么确定10bit的机器id编号， 最简单的方法是容器重启的时候workerId的值从redis中自增，这样不同机器的workerId就会不一样，唯一的风险是机器数量超过1024个， 这里如果重新循环复用机器id的话需要做一个告警，或者也可以把
转载
2023-08-22 11:29:59
75阅读
SnowFlake雪花算法一、SnowFlake雪花算法简介1.1 什么是SnowFlake雪花算法1.2 SnowFlake雪花算法的原理二、使用SnowFlake雪花算法生成ID2.1 为什么要用SnowFlake雪花算法2.2 SpringBoot使用SnowFlake雪花算法生成ID 一、SnowFlake雪花算法简介1.1 什么是SnowFlake雪花算法SnowFlake算法是Twi
转载
2023-08-24 17:25:20
81阅读
雪花算法工具什么是雪花算法算法优缺点优点：缺点：代码1、工具类使用方式2、springboot中依赖注入方式 什么是雪花算法SnowFlake 中文意思为雪花，故称为雪花算法。最早是 Twitter 公司在其内部用于分布式环境下生成唯一 ID。雪花算法的原理就是生成一个的 64 位比特位（即64位二进制）的 long 类型的唯一 id。最高 1 位固定值 0，因为生成的 id 是正整数，如果是
转载
2023-08-23 18:12:58
110阅读
TensorRT是NVIDIA官方推出的模型推理性能优化工具，适用于NVIDIA的GPU设备，可以实现对深度神经网络的推理加速、减少内存资源占用。TensorRT兼容TensorFlow、Pytorch等主流深度学习框架。在工业实践中能够提高基于深度学习产品的性能。本文记录使用TensorRT加速Pytorch模型推理的方法流程，包括TensorRT的安装、将Pytorch模型转换成TensorR
转载
2023-09-26 10:33:37
145阅读
