雪崩Redis缓存雪崩和穿透乍一看好像差不多,概念容易混淆。而解决方案的思路是让失效时间达到均匀的情况。缓存雪崩是指在我们设置缓存失效时间上时采用了相同的过期时间，导致缓存在某一时刻同时失效。请求全部打到后端数据库，数据库一时请求过大，数据库cpu和IO一时负载过大,造成雪崩。如果不能理解的话，闭上眼睛想象一下，雪山崩塌的场景。业界有常见的解决方案，没有哪一种方案是完美的，需要结合实际的并发情况选
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
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2024-04-04 18:06:16
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分布式ID的业务需求 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。 比如美团外卖：由于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，如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。因此一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。生成ID的硬性要求全局唯一 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的InnoDB引擎中使用的是
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2024-06-20 20:41:03
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雪花算法ID的生成1、基础雪花生成代码注：这个类可以直接调用nextId()生成雪花算法ID，但是如果数据量大的情况，有高并发出现的情况，会出现ID重复的情况package com.dtt.bayonet.utils;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* snowflake service
* wqs 20240514
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2024-06-19 04:10:35
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zookeeper + kafka集群搭建详解一、消息队列介绍1.1 为什么需要消息队列 （MO）主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多， 从而触发 too many connection 错误， 引发雪崩效应。我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰
目录一、使用消息队列(MQ)的原因二、使用消息队列的好处三、消息队列的两种模式四、Kafka定义五、Kafka系统架构5.1 Partation数据路由规则5.2 分区的原因六、部署zookeeper + kafka集群七、Kafka 架构深入7.1 Kafka 工作流程及文件存储机制7.2 数据可靠性保证7.3 数据一致性问题7.4 ack 应答机制八、Filebeat+Kafka+ELK 一
一般情况，实现全局唯一ID，有三种方案，分别是通过中间件方式、UUID、雪花算法。 方案一，通过中间件方式，可以是把数据库或者redis缓存作为媒介，从中间件获取ID。这种呢，优点是可以体现全局的递增趋势（优点只能想到这个），缺点呢，倒是一大堆，比如，依赖中间件，假如中间件挂了，就不能提供服务了；依赖中间件的写入和事务，会影响效率；数据量大了的话，你还得考虑部署集群，考虑走代理。这样的话，感觉问
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2023-08-20 15:31:58
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下面有几种常用方案，可以根据具体业务场景来选择。1. UUIDUUID 指在一台机器上生成的数字，它保证在同一时空中的所有机器都是唯一的。UUID 由以下几部分组成：当前日期和时间。时钟序列。全局唯一的IEEE机器识别码(如网卡MAC地址等)。 在Java中，使用UUID 非常方便。UUID uuid = UUID.randomUUID();UUID 具有如下优点：使用方便，很容易实现。性
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2023-08-01 21:39:53
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分布式ID生成 - 雪花算法项目中主键ID生成方式比较多，但是哪种方式更能提高的我们的工作效率、项目质量、代码实用性以及健壮性呢，下面作了一下比较，目前雪花算法的优点还是很明显的。优缺点比较UUID（缺点：太长、没法排序、使数据库性能降低） Redis（缺点：必须依赖Redis） Oracle序列号（缺点：用Oracle才能使用） Snowflake雪花算法，优点：生成有顺序的id，提高数据库的性
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2023-09-28 17:25:16
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雪花算法原理以及改造1. 背景Snowflake 雪花算法，由 Twitter 提出并开源，是用于分布式系统中生成唯一 ID 的解决方案。该算法生成的是一个 64 位的 ID，故在 Java 下正好可以通过 8 字节的 long 类型表示。 相较于我们在同一个 JVM 中使用的 UUID，雪花算法是正数，且趋势递增的（非连续自增），有序，非常适合在关系型数据库中作主键（为什么适合作关系型数据库表主
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2023-10-17 16:24:06
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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 】 文章目录写在前面1.1.1. 集群节点的命名服务1.1.2. snowflake 的ID算法改造SnowFlake算法的优点：SnowFlake算法的缺点：写在最后疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列 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
雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的经典
算法
导包
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-lang3</artifactId>
<version>3.8</version>
</d
原创
2023-05-05 22:05:22
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/** * 官方推出用Scala编程语言来实现的 * Java前辈用Java语言实现了雪花算法 * 成熟的分布式ID生成算法，效率远高于UUID */ public class SnowFlake{ //下面两个每个5位，加起来就是10位的工作机器id private long workerId; ...
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2021-09-14 10:50:00
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分布式主键实现动机传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持，比如MySQL的自增键，Oracle的自增序列等。 数据分片后，不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。 虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞，但需引入额外的运维规则，使解决方案缺乏完整性...
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2021-08-25 11:17:07
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介绍 用一种全新的雪花漂移算法（以下简称本算法），让ID更短、
原创
2022-09-18 00:51:37
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雪花算法为什么以雪花命名？雪花（snowflake）在自然界中，是极具独特魅力，又变幻莫测的东西：1、雪花属于六方晶系，它具有四个结晶轴，其中三个辅轴在一个基面上，互相以60度的角度相交，第四轴（主晶轴）与三个辅轴所形成的基面垂直2、
原创
2022-02-17 15:04:13
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雪花算法为什么以雪花命名？雪花（snowflake）在自然界中，是极具独特魅力，又变幻莫测的东西：1、雪花属于六方晶系，它具有四个结晶轴，其中三个辅轴在一个基面上，互相以60度的角度相交，第四轴（主晶轴）与三个辅轴所形成的基面垂直2、雪花的基本形状是六角形，但是大自然中却几乎找不到俩朵完全相同的雪花，每一个雪花都拥有自己独特的图案，就像地球上找不出两片完全相同的树叶的一样。许多学者用显...
原创
2021-07-13 14:27:39
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github https://github.com/T-PWK/flake-idgen worker_id 是 0-31的机器ID（用来配置分布式的多机器，最多支持32个机器） 个人理解的是在分布式系统中，防止并发导致不同的机器生成相同的ID，所以增加机器ID，用于区分不同的机器。 datacent ...
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2021-07-30 09:43:00
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近几日，被主键ID生成折磨的不太行，于是就在寻找一种合适的主键生成策略，选择一种合适的主键生成策略，可以大大降低主键ID的维护成本。那么，常用的主键ID都是如何生成的呢，下面就是主键ID最常用的几种生成方式，接下来就简单的介绍一下。UUID：全局唯一性，但是生成的ID是无序的且长度过长，单纯的就无序这一点，数据库中就不建议使用，因为数据库会为主键创建唯一索引，主键无序的话索引维护代价太大。数据库自
原创
2023-07-13 12:43:21
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雪花算法
原创
精选
2022-08-11 19:03:25
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