雪花算法保证: 1.所生成的ID按时间递增 2.整个分布式系统不会有重复的ID雪花ID的组成不用：1bit，因为最高位是符号位，0表示正，1表示负，所以这里固定为0 时间戳：41bit，服务上线的时间毫秒级的时间戳（为当前时间-服务第一次上线时间），这里为（2^41-1）/1000/60/60/24/365 = 49.7年 工作机器id：10bit，表示工作机器id，用于处理分布式部署id不重复问
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2023-10-19 11:14:11
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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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## MySQL中ID生成的雪花算法详解
在分布式系统中，生成唯一且有序的ID是一个常见的需求。传统的自增ID在分布式环境下无法满足这一需求。因此，雪花算法（Snowflake）作为一种广泛应用的生成唯一ID的方案应运而生。本文将介绍雪花算法的基本原理以及在MySQL的应用，提供代码示例，并展示相应的状态图和甘特图。
### 雪花算法简介
雪花算法最初由Twitter提出，其主要思想是生成一
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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2023-08-30 08:15:16
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BackGround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
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2024-02-04 20:43:15
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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算法解决了这种需求，并且该算法生成id的效率是极高的。1. SnowFlakeSnowFlake算法产生的ID是一个64位
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2024-08-02 16:43:43
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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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# MySQL脚本使用雪花算法ID
作为一名经验丰富的开发者，我将向您介绍如何在MySQL中使用雪花算法生成唯一ID。雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种生成唯一ID的算法，它能够生成64位的长整型ID，其中1位是符号位，41位是时间戳，10位是机器ID，12位是序列号。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了MySQL数据库，并创建了一个数据库用于测试
原创
2024-07-29 08:22:04
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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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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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2023-08-22 19:46:31
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2017年的时候项目组在开发一款大区游戏，由于之前demo阶段的玩家id都是单服生成的，只能保证单进程中的唯一，而无法保证在分布式服务器端的唯一性。随着项目的开发进展，需要设计能保证在分布式的场景下，玩家id全局唯一的方案。由于当时游戏里面服务器都有一个唯一的serverId，所以自然而然想到用“serverId + 自增id”作为全局唯一的玩家id的设计方案。后来才知道，类似的这种分布式全局唯一
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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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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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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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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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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2024-08-09 20:32:01
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# MySQL雪花算法ID实现
## 引言
在开发中，我们经常会遇到需要生成唯一标识符的需求，而使用数据库自增主键可能会遇到一些问题，比如分库分表、性能瓶颈等。这时候，我们可以使用雪花算法来生成分布式唯一ID。本文将向你介绍如何在MySQL中实现雪花算法ID。
## 雪花算法ID简介
雪花算法是Twitter开源的一种分布式唯一ID生成算法，它将一个64位的整数ID拆分成多个部分，每个部分代表
原创
2023-08-30 05:37:54
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实现MySQL ID雪花算法的步骤：
步骤 | 代码 | 说明
------------------|-----------------------|------------------------
1. 定义数据结构 | CREATE TABLE id_snowflake (id BIGINT PRIMARY KEY AU
原创
2024-01-02 11:28:11
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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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背景 在数据量指数级增长的公司中，单机数据库已经不能满足需求了，开始使用了分布式架构。但是分布式架构带来了一系列问题，ID的生成方式就变成了其中一个问题。传统的auto_crement在分布式中会造成id冲突，而UUID，又会造成广泛的页分裂。雪花算法便是广泛应用的解决方案。结构雪花算法是Twitter公
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2023-07-27 23:20:38
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