常见的主键生成方式有:1) mysql自增主键,好处是生成快、省索引内存空间,坏处是只能单表、数据拆分合并时不好割接、对外场景会暴露业务量。2.)uuid、guid,好处是全局唯一,坏处是占索引内存空间以至于影响性能、不好拿id做分表shard、无序、当然也无法范围查询。3)雪花算法。好处是按时间有序、可以自己搞生成规则,在id里面嵌入号。缺点是时间如果往前拨,会引起主键冲突。比如业务中
转载 2023-11-05 22:22:20
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# 如何在 MySQL 中实现雪花算法 雪花算法是一种生成全局唯一 ID 的算法,广泛用于需要分布式 ID 生成的场景。该算法的主要特点是生成的 ID 有时间排序性,同时保证全局唯一性。在此,我们将介绍如何在 MySQL 中实现雪花算法。以下是整个过程的步骤表格及详细解释。 ## 步骤流程 | 步骤 | 描述 | |------|----------
原创 10月前
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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是利用autoincrement来实现自增,而oracle是利用序列来实现的,但是当单表数据量上来以后就要进行水平分表,阿里java开发建议
转载 2023-10-29 22:08:35
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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
ID 是系统开发中最基本的一个字段,针对 ID 目前多种方案:自增、UUID、雪花算法等,下面针对这些方案做一个对比(基于 mysql 数据库):自增 ID 自增 ID:有序 ID 优势:性能好、存储内容少、不会有页裂变问题、易读 劣势:分布式存储比较麻烦、mysql 有自增的 id 锁会有一定性能损耗(相对的)、容易被猜测数据被爬虫爬取要支持分布式也可以,就是分表分库的时候设置不同的起始递增的位
转载 2023-09-17 11:53:45
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1.索引概述数据库索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。1.简单来说,数据库索引就是数据库的数据结构!进一步说则是该数据结构中存储了一张表中某一列的所有值,也就是说索引是基于数据表中的某一列创建的。总而言之:一个索引是由表中某一列上的数据组成,并且这些数据存储在某个数据结构中。2.而数据库索引功能索引的最大作用就是加快查询速度,它能从根本上减少
目录一.特点二.可用性三.优点四.缺点五.位数构成六.位数图解七.对比1.uuid八.源码 一.特点1.全局唯一性:对于大数据量的分库分表场景,例如水平分表需要保证主键id的全局唯一性。 2.趋势递增:整体的id趋势是递增的,不是单调递增。 3.不规则性:id不连续,无规则,不规则。 4.包含时间戳。二.可用性1.高可用:创建一个唯一分布式id。 2.低延迟:服务器生成id的速度快、延迟低。 3
最近在重构公司的点评系统,为了解决分布式唯一主键ID问题,于是仔细研究了一把snowflake算法,在此做个笔记方便下次使用。1.雪花算法(snowflake)分布式雪花算法是Twitter公司为了解决分布式唯一主键ID问题,而酝酿出来的算法。最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以twitter的snowflake大神就开
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
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
背景:微服务架构,需要有全局唯一的分布式id,使用UUID性能太差,可读性太差,数据存储无规律,替换成snowflakes。网上的实现方法也有,我现在是基于redis生成了一套暂时可用的生成器,同时也是参考了其他朋友的代码。正题:SnowFlakeProperties,读取配置属性信息SnowFlake:雪花算法生成类MachineIdConfig:机器id生成配置类@Slf4j @Configu
一、雪花算法的实现原理         雪花算法是一个全局唯一算法,它主要出现在像分库分表场景中作为业务主键、 或者作为一些像订单号这类的 id 生成器。 所以单纯就全局唯一性质来说,有很多的实现方式,比如  UUID , Redis 的原子递增 ,数据库全局表的自增 id ,等等。 但是在实际应
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
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
一、为什么要用分布式ID?在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?1、什么是分布式ID?拿MySQL数据库举个栗子:在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据
## 雪花算法MySQL中的应用 雪花算法是一种分布式唯一ID生成算法,最初由Twitter开发。它的核心思想是生成一个64位的唯一ID,其中包含了时间戳、机器ID和序列号等信息。这种算法生成的ID具有趋势递增、全局唯一、分布式生成等优点,非常适合在分布式系统中使用。 在MySQL中,我们可以利用雪花算法生成唯一ID,并将其作为主键或唯一键来保证数据的唯一性。下面我们来介绍如何在MySQL
原创 2024-04-04 06:19:27
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对id的要求业务全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。信息安全:如果ID是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定URL即可;如果是订单号就更危险了,竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下,会需要ID无规则、不规则。可读性技术趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存
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
转载 2024-08-09 20:32:01
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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<
转载 2023-08-24 14:26:19
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文章目录雪花算法的起源雪花算法原理雪花算法java实现一些细节讨论调整比特位分布workerid一般如何生成 雪花算法的起源snowflake中文的意思是 雪花,雪片,所以翻译成雪花算法。它最早是twitter内部使用的分布式环境下的唯一ID生成算法。在2014年开源。开源的版本由scala编写,大家可以再找个地址找到这版本。https://github.com/twitter-archive/
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