JavaScript生成有序GUID或者UUID，这时就想到了雪花算法。 原理介绍：snowFlake算法最终生成ID的结果为一个64bit大小的整数，结构如下图：解释：1bit。二进制中最高位为1表示负数，但是我们最终生成的ID一般都是整数，所以这个最高位固定为0。41bit。用于记录时间戳（毫秒）
41bit可以表示241-1个数字如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示
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2023-08-10 12:45:39
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分布式 id 生成器（雪花算法）有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大，同时又不会重复的id。以支持业务中的高并发场景。比较典型的，电商促销时，短时间内会有大量的订单涌入到系统，比如每秒10w+。明星出轨时，会有大量热情的粉丝发微博以表心意，同样会在短时间内产生大量的消息。在插入数据库之前，我们需要给这些消息、订单先打上一个ID，然后再插入到我们的数据库。对这个id的要求是希望其中
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2023-07-07 19:36:55
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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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背景：在很多业务场景下，我们都需要一个唯一的 ID 来进行一些数据的交互，那么如何生成这个唯一的 ID 呢？如果在单机的情况下，生成唯一ID，可以利用机器内存的特点，通过内存分配即可。但我们线上的服务部署往往是多机器、多集群的。在这种情况下就要考虑分布式 ID 生成器了。如何确保数据唯一就显得很重要。1、数据库自增ID最简单，使用最广泛的场景：单表设置一个自增 ID，我们很多情况下的数据查询、获取
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2023-08-23 16:50:59
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# 实现 MySQL 雪花ID
## 1. 了解雪花ID算法
在开始实现 MySQL 雪花ID之前，我们先来了解一下雪花ID算法。雪花ID是一种分布式唯一ID生成算法，它由Twitter公司开源，并且被广泛应用于分布式系统中。
雪花ID由64位组成，可以分为以下几个部分：
1. 符号位（1位）：始终为0，表示正数。
2. 时间戳（41位）：精确到毫秒级，可以使用69年。
3. 工作机器ID
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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核心思想：SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br>
* 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 <br>
* 1位标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0<
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2023-08-24 14:26:19
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前言无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。以分布式ID为例，它的生成往往会在唯一性、递增性、高可用性、高性能等方面都有所要求。并且在业务处理时，还要防止爬虫根据ID的自增进行数据爬取。而雪花算法，在这些方面表现得都不错。常见分布式ID生成市面上比较常见的分布式ID生成算法及类库：UU
snowflake为什么用snowflake
数据库自增有自增ID，但是使用起来有以下几个问题：
会依赖于数据库的具体实现，比如，mysql有自增，oracle没有，得用序列，mongo似乎也没有。
自增ID是连续的，它就依赖于数据库自身的锁，所以数据库就有瓶颈。
雪花算法不依赖于数据库本身，是分布式id生成算法中比较经典的一种。整个ID的构成大概分为这么几个部分，时间戳差值，机器编码，进程编码，
导读：唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。UUID随机数snowflake雪花算法(本文将要讨论)一、数据库和UUID方案的不足之处采用数据库自增序列：读写分离时，只有主节点可以进行写操作，可能有单点故障的风险分表分库，数据迁移合并等比较麻烦UUID随机数采用无意义字符串，没
目录为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求ID生成规则部分硬性要求ID号生成系统的可用性要求一般通过方案UUID数据库自增主键基于redis生成全局id策略雪花算法结构源码工程落地经验优缺点使用 https://zhuanlan.zhihu.com/p/152179727为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求在复杂的分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识
目录1 MySQL全局ID1.1 前言1.2 ID生成要求1.2.1 ID生成规则部分硬性要求1.2.2 ID号生成系统可用性要求1.3 一般通用解决方案1.3.1 UUID1.3.1.1 使用1.3.1.2 存在问题1.3.2 数据库自增主键1.3.2.1 单机1.3.2.2 集群分布式集群1.3.2.3 自增Id用完问题1.3.3 基于Redis生成全局ID策略1.3.3.1 单机版1.3.3
文章目录问题及需求常用ID解决方案数据库自增IDUUIDRedis发号器Snowflake雪花算法分布式 ID 生成算法Snowflake原理关于bit与byte雪花算法的位数Snowflake必须注意的地方全局唯⼀、不能重复保证各个系统时间一致Snowflake雪花算法实现雪花算法测试结果 问题及需求单库下⼀般使用Mysql自增ID，但是分库分表后，会造成不同分片上的数据表主键会重复需求：性能
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2023-09-15 22:03:41
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索引：聚簇索引二级索引联合索引：最左匹配原则、自动优化顺序索引优化方向：存储空间主键选择：自增主键、随机主键、业务主键如何设计一个雪花算法：正数 + 时间戳 + 机器id(固定) + 服务id + 序号package util;
import java.util.Date;
/**
* @ClassName: SnowFlakeUtil
*/
public class SnowFlak
1、使用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 在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店和猫眼电影等产品系统中数据日渐增长，对数据库分库分表后需要唯一ID来标识一条数据或消息； 像订单、优惠券、电影票等都需要有唯一的ID作标识。 此时就需要一个能够生成全局唯一ID的系统是非常有必要的。2、ID生成规则要求全局唯一趋势递增 – 在MySQL的InnoDB引擎中使用的是聚集索引。由于
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2023-09-05 13:36:51
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## Laravel中使用MySQL存储雪花ID
在开发Web应用程序时，生成唯一的ID是非常重要的。雪花算法是一种生成全局唯一ID的方法，它结合了时间戳和机器ID来生成一个64位的ID。在Laravel中，我们可以使用雪花ID来确保数据库中的唯一性。本文将介绍如何在Laravel中使用MySQL存储雪花ID。
### 安装Laravel
首先，确保你已经安装了Composer和Larave
# mysql生成雪花ID的实现流程
## 序言
在开发中，我们经常会遇到需要生成全局唯一的ID的需求，而雪花ID是一种常用的解决方案。本文将介绍如何在MySQL中实现雪花ID的生成。
## 雪花ID的原理
雪花ID是Twitter提出的一种分布式唯一ID生成算法。它的核心思想是将一个64位的ID划分为不同的部分，用来表示时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号等信息。通过对这些部分的组合生成一
# 深入理解 MySQL 的雪花 ID 生成机制
在现代分布式系统中，唯一标识符的生成是个关键问题。雪花 ID（Snowflake ID）是 Twitter 在其分布式系统中使用的一种唯一标识符生成算法。它的设计目标是生成高性能的唯一 ID，具有时间戳、机器 ID 和序列号的组合。
本文将介绍如何在 MySQL 中实现雪花 ID 生成，并附以代码示例和旅行图，帮助读者更好地理解这个过程。
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# 使用 MySQL 得到雪花ID
在数据库中，通常会需要生成唯一的ID作为主键，而雪花算法是一种生成全局唯一ID的算法。在 MySQL 中，我们可以通过一些方法来实现生成雪花ID。本文将介绍如何在 MySQL 中生成雪花ID，并提供相应的代码示例。
## 雪花算法介绍
雪花算法是 Twitter 开源的一种分布式唯一 ID 生成算法，能够生成全局唯一的 64 位 ID。它的生成规则如下：
【Spring Cloud系列】 雪花算法原理及实现 文章目录【Spring Cloud系列】 雪花算法原理及实现一、概述二、生成ID规则部分硬性要求三、ID号生成系统可用性要求四、解决分布式ID通用方案4.1 UUID4.2 数据库自增主键4.3 基于Redis生成全局id策略五、SnowFlake（雪花算法）5.1 SnowFlake特点5.2 SnowFlake结构5.3 雪花算法原理5.4
