背景针对每个公司，随着服务化演进，单个服务越来越多，数据库分的越来越细，有的时候一个业务需要分成好几个库，这时候自增主键或者序列之类的主键id生成方式已经不再满足需求，分布式系统中需要的是一个全局唯一的id生成规则。概述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
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2023-09-21 10:11:23
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Statement普通语句执行平台package com.offcn.jabc;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.uti
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2024-08-11 09:34:36
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# 雪花算法分布式ID应用本文分享分布式ID相关内容。## 分布式ID的需求* 全局唯一性* 趋势递增：MySQL InnoDB中，通过有序主键保障写入性能和查询性能。* 数据安全：ID不是连续自然数，避免人工猜测或爬虫抓取，达到和UUID一样效果。## 常见的实现* MySQL 单主自增ID：Insert前无法提前获取ID，多表依赖时必须先执行Insert取ID* MySQL 多主自增ID：除单
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2023-10-30 17:40:28
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文章目录一、背景二、数据库分表1. 垂直分表2. 水平分表 一、背景需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。 数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。二、数据库分表将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。 例如，淘宝的几亿用户数据，
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2023-12-01 06:53:15
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一、前言在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式有以下几种。方式优点缺点依赖数据库，使用如MySQL自增列2、实现简单1、容易被第三方通过自增ID爬取到业务增长信息，影响数据库隐私。2、auto_increment 锁机制会造成自增锁的抢夺，存在一定的性能影响。3、在分库分表时，数据迁移合并比较麻烦，因为不同的数据库自增列的值可能相同。UUID1、实现简单1、作为乱序序列，会严重影响到i
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2024-01-29 00:43:38
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# MYSQL数据库ID开启雪花算法
## 引言
在现代软件开发中，数据库起着至关重要的作用。数据库中的数据会根据唯一的标识进行存储和检索。而数据库的主键是最常用的标识方式之一。然而，传统的自增主键存在一些问题，比如生成的主键可能会有重复、无法保证全局唯一等。为了解决这些问题，我们可以使用雪花算法来生成唯一的ID。
雪花算法是由Twitter公司提出的一种分布式唯一ID生成算法。它是基于时间
原创
2023-12-23 08:03:36
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在设计表结构时，我们首先遇到的问题就是主键设置为什么类型的。之前我用过int 也用过GUID，都不太理想： 使用int做主键的缺点 1、如果经常有合并表的操作，就可能会出现主键重复的情况。 2、使用int 数据范围有限制。如果存在大量的数据，可能会超出int 的取值范围。 3、很难处理分布式存储的数 ...
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2021-05-08 15:49:31
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# Python生成数据库雪花ID
在现代分布式系统中，唯一性标识符（ID）的需求越来越高。尤其是在数据库中，生成全局唯一且按时间排序的ID是一项挑战。为了解决这一问题，Twitter提出了一种名为“雪花算法”（Snowflake）的方案。本文将详细介绍雪花算法的原理，如何在Python中实现它，并提供相应的代码示例。
## 雪花算法原理
雪花ID通常是一个64位的整数，其中的各个部分用于存
原创
2024-10-28 05:04:44
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SnowFirework本程序非原创，借鉴于网上流传甚广的烟花与雪花代码，本人只是将两段程序结合起来，并稍微调整了一下结构使其更加清晰，仅供学习之用，如有侵权，联系删除。本项目的github链接如下：https://github.com/Mr-Nan05/SnowFirework接下来分三个部分简单介绍一下基本参数需要用到的第三方库如下import pygame
import math
impor
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2023-10-03 17:05:18
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题目描述众所周知，雪花是六边形的。给定 n个雪花各边的长度，但可能从任意一边开始给出，且描述的顺序可能为顺时针或逆时针。例如，相同的雪花可以描述为1 2 3 4 5 6或4 3 2 1 6 5。 请判断：在这些雪花中，是否存在相同的雪花？输入格式 1814.in第一行输入将包含一个整数n，0<n≤100000，表示雪花数。下面有n行，每一行描述一个雪花。每行将包含一个雪花的信息，六
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2024-08-20 12:02:11
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在数据量不大的情况下，单库单表完全满足现有业务，但是随着数据日益增大，分库分表是必然的操作，这时候继续用数据库的自增ID无法满足需求，因为假如有多张表都是存订单的信息，每个表都是自增的ID，那就会出现重复的ID号了，当然可以设置表的步长，比如表1的ID从1开始，每隔两步增长一次。表2的ID从2开始，那么他们的ID就会是1,3,5,7,9…，2,4,6,8,10…，但是这样后续的扩容也是很麻烦的事情
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2024-04-18 12:13:44
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介绍前面说到雪花算法的原理，可能说的不是很具体，但是网上解释雪花算法原理一大堆。mybatis-plus(下面统称MP)现在越来越多的公司和个人在使用，有时候我们会有这样的需求。我们想获取MP的雪花算法来生成一个id，或者修改自定义他的雪花算法。这样怎么办？先说结论你可以实现MP提供的IdentifierGenerator 接口然后注入到IOC容器中(具体实现可以使用hutool的雪花算法工具类等
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2023-07-06 22:16:45
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前言初次接触mybatis plus是17年末，当时的版本是2.0+，在那之前公司使用的mybatis框架是tk.mybatis，也是衍生于mybatis的一款扩展框架。当时拿mybatis plus与tk相比虽然觉得plus功能已经足够强大了(如逻辑删除、sql打印插件、分页插件、雪花算法生成id等)，但plus到了3.0之后新增的函数式编程才让我觉得开发者的体验质变版的提升，不会再出现字段输错
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2024-09-20 00:45:09
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❄️目录一、前言1.1、WHY USE IT ？1.2、ID生成规则部分硬性要求1.3、ID号生成系统的可用性要求1.4、一般解决方案：UUID1.5、一般解决方案：自增主键1.6、一般解决方案：Redis生成全局ID策略二、雪花算法2.1、简介2.2、生成ID的基本要求2.3、雪花算法的核心组成部分2.4、源码 一、前言1.1、WHY USE IT ？为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID
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2023-11-27 00:22:32
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这里不介绍雪花算法的实现原理，可以自行搜索查阅网上的资料。这里主要介绍雪花算法的使用场景，如何调用第三方类库 Mybatis Plus Core 自带的方法来使用雪花算法。雪花算法的主要使用场景，就是生成不重复的数字，作为数据库表的主键使用。你可能会使用 uuid 作为主键，但是其占用 16 个字节长度，具有无序性，在表中数据量大的情况下，会引起数据位置频繁变动，不利于索引的维护，对于批量数据的增
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2023-08-01 17:43:26
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using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace ConsoleApp_SendMsg
{
/// <summary>
/// 雪花算法
/// </su
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2024-02-17 18:05:19
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前言我们的数据库在设计时一般有两个ID，自增的id为主键，还有一个业务ID使用UUID生成。自增id在需要分表的情况下做为业务主键不太理想，所以我们增加了uuid作为业务ID,有了业务id仍然还存在自增id的原因具体我也说不清楚，只知道和插入的性能以及db的要求有关。我个人一直想将这两个ID换成一个字段来处理,所以要求这个id是数字类似的，且是趋抛增长的，这样mysql创建索引以及查询时性能会比较
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2024-04-02 10:22:51
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## 雪花算法：一种高效的分布式 ID 生成器
在现代分布式系统中，生成唯一的标识符（ID）是一个重要的需求。雪花算法（Snowflake）是由 Twitter 提出的一个高效的分布式 ID 生成方案。其核心思想是在每个节点上生成一个64位的唯一ID，这个ID包含时间戳、机器 ID 和序列号等信息。这种方法既能保证ID的唯一性，又能让ID的生成具有较高的性能。
### 雪花算法的结构
雪花算
# MySQL数据库脚本插入：使用雪花算法生成ID
在现代应用程序中，数据库表的主键通常需要唯一且不重复。传统的自增ID虽然简单，但在一些复杂场景下（如分布式系统中），难以有效满足需求。这里，我们引入一种方式——雪花算法（Snowflake），来解决这一问题。本文将介绍雪花算法的基本原理，并展示如何在MySQL数据库中使用这一算法生成ID。
## 雪花算法简介
雪花算法最初由Twitter提
原创
2024-10-31 08:31:49
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小玉最近在做一个漫画网站的业务，需要对大量的静态资源（图片）进行定位，考虑到web端的缓存问题，需要对所有图片名字进行MD5运算，以免图片因为名字重复影响体验。而服务器端呢，决定用MYsql对图片做路径储存，redis做缓存，因为图片名字经过MD5运算之后就会失去其规律性，所以需要对每一张图片进行精准定位：定位到该图片属于哪一本漫画，哪一章节，哪一页。这里就有一个问题：如何进行定位，小玉当然可以在
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2023-09-24 20:44:37
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