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目录一、雪花算法 1、雪花算法简介 2、雪花算法生成ID的结构 3、雪花算法能够保证 4、雪花算法优缺点 &
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2023-08-23 18:19:33
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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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id生成系统的可用性要求: 高可用:发送请求时能创建成功; 低延迟:服务器响应要快; 高QPS:来10万个也及时创建成功并且返回。uuid:jdk本地生成,性能高,但是是无序id。并且太长,有32位,8-4-4-12,不适合mysql数据库。 数据库主键自增:唯一性,自增有序,但是不适合集群使用,每次新增时都需要先读取数据库是否存在数据。达不到高QPS。 redis:可满足上述要求,但是维护成本高
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2023-09-01 14:01:41
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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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Java实现雪花算法什么是雪花算法SnowFlake?SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,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。雪花算法SnowFlake和UUID的区别?解析UUIDUUID是什么?UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写
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2023-08-08 06:43:29
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snowflake是twitter的分布式环境生成全局唯一id的解决方案snowflake id组成分析snowflake-64bit 分别有三部分(其中第一位保留位,暂时没用):第一部分:时间戳(毫秒级),这里为41bit第二部分:工作机器id,一般为==5bit数据中心id(datacenterId)+5bit机器id(workerId)==组成,10位的长度最多支持部署1024个节点第三部分
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2023-12-16 12:08:31
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雪花算法原理解析 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SnowFlake 算法,是 Tw
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2023-08-26 14:03:23
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雪花算法及UUID生成策略一、UUID:我即是唯一二、SnowFlake算法:想做唯一的那片雪花:三、实际应用中的雪花算法:适合自己的才是最好的:百度(uid-generator)美团(Leaf) 一、UUID:我即是唯一UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,是一种软件建构的标准,亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分。其目
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2023-08-21 16:54:21
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分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的SnowFlake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机
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2023-07-04 13:20:40
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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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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
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2023-08-11 16:38:01
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分布式系统中ID生成方案,比较简单的是UUID(Universally Unique Identifier,通用唯一识别码),但是其存在两个明显的弊端:一、UUID是128位的,长度过长;二、UUID是完全随机的,无法生成递增有序的UUID。而现在流行的基于 Snowflake 雪花算法的ID生成方案就可以很好的解决了UUID存在的这两个问题原理Snowflake 雪花算法,由Twitter提出并
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2023-06-15 00:05:26
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文章目录uuidsnowflake参考文章 uuiduuid(universally unique identifier,通用唯一标识符),其目的是让分布式系统中的所有元素,都有唯一标识。public class TestApplication {
public static void main(String[] args){
UUID uuid = UUID.rando
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2023-07-19 21:43:18
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出现这种问题的原因是,前端JS导致的id精度丢失的问题,前端JSON字符串转js对象,接收Long类型的是Number,Number精度是16位(雪花ID是19位),JS的Number数据类型导致精度丢失。这个问题是在利用雪花算法生成id后,传给前端,当前端将这个长度超出自己处理范围(自己仅能处理16位的)的19位id向后台传的过程中,发生了精度丢失。首先第一个办法就是:只需要让js处理的ID数据
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2023-11-16 18:05:15
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雪花算法和UUID简介 文章目录前言一、UUIDuuid导致数据库性能变差的原因二、雪花算法雪花数据结构 前言·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
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2024-07-03 06:04:26
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背景 唯一性ID在很多场景下都有重要的应用,在分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景而且对ID唯一性要求更为严格,比如全链路追踪技术,数据库分片技术,订单号生成系统等等都需要唯一性ID。常见的分布式ID生成策略有UUID,Redis自增序号,snowflake算法等。这些算法各自有自己的优缺点,比如UUID字符串过长,无序;redis自
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2023-09-21 17:16:59
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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
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2024-02-28 13:19:59
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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,没有排序UUI
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2024-03-04 17:03:35
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分布式ID生成解决方案:系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多,适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。下面就介绍我们当时想到的办ID生成策略。UUID常见的方式: 可以利用数据库也可以利用程序生成,一般来说全球唯一。优点: 一 : 简单,代码方便。二: 生成ID性能非常好,基本不会有性能问题。三
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2023-09-29 11:51:57
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