目录Docker简介Docker是什么Docker与虚拟机的区别Docker EngineDocker daemonDocker clientDocker ImagesDocker RegistryDocker ContainersDocker安装Windows 10Linux1. 卸载旧版本2. 安装依赖、添加源3. 安装Docker Engine4. 启动Docker5. 检验Docker E
简介在“创建 ECS Fargate”一文中我们介绍了 ECS Fargate，一种无服务器模式的服务。因为没有下一层服务器，所以既节省了资源（成本）又减化了维护工作量。但方便的同时也会带来一些问题，在实践中我们碰到最多的就是如何调试的问题。比如安装在一台 linux 服务器的 tomcat 服务器，如果我们想改 tomcat 的配置，只要登录 linux 服务器，进入 tomcat 安装目录，修
# Java的工作标识（Work ID）详解
## 什么是工作标识（Work ID）？
在Java编程中，工作标识（Work ID）是一个用于唯一标识一个工作任务或作业的标识符。它通常用于管理并发任务、线程池、任务调度等场景。通过工作标识，我们可以追踪和控制每个工作任务的执行情况，方便进行任务的管理和调度。
## 工作标识的使用场景
### 并发任务管理
在多线程环境下，我们经常需要管理
原创
2023-11-29 04:27:29
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Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器，Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。所以我们要创建容器和使用容器之前必须先有镜像。关于Docker镜像的来源主要有两种方式：①.基于dockerfile自定义一个Docker镜像；②.从远程仓库获取Docker镜像注意：使用dockerfile自定义一个Docker镜像后面
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2024-05-31 22:09:16
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文章目录1. 定义全局的范围参数2. 每次get前将x,y +103. 在生成的时间戳上添加随机数4. 完整代码5. 使用python来验证是否为全局递增 学习了雪花算法，看到有程序员说大佬的代码存在问题，不能够出现连续+1的情况，基于大佬代码的基础上，我摸索到了一个简单添加了随机步长的序列方法, 通过定义全局的范围参数，每次getId()的时候，将x,y都加100, 这样就能保证到下一次
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2024-03-25 10:25:10
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# Java获取WorkID的探讨
在分布式系统中，唯一标识符是非常重要的组成部分。工作 ID（WorkID）通常用于追踪任务、区分不同的工作实例或处理请求的节点，确保每一个任务都能够被唯一标识。本文将通过一个实例介绍如何在Java中获取和管理WorkID，帮助你理解WorkID的概念及其在分布式应用中的重要性。
## WorkID的概念
WorkID通常用于标识某一特定工作，比如某个节点、
前言redis6 出来有段时间了，这个版本有不少的亮点，比如 client cache、acl、resp3、io 多线程等。对于 redis6 的新功能代码看的差不多了，复杂点主要集中在 cache track 和 io thread 上，个人对 io 多线程的设计和性能表现有些不认同。?压测数据本应该使用图表展现，奈何太懒.io 多线程是怎么一回事？redis 本身是有多个线程的，但 worke
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2024-07-18 09:36:23
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# MySQL 生成 WorkID 的实现指南
在软件开发中，生成唯一的标识符（如 WorkID）是常见的需求。MySQL 提供了多种方法来实现这一点。本指南将带你了解如何在 MySQL 中生成 WorkID，并详细解释每一步的实现过程。
## 流程概述
生成 WorkID 的整体流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 所需工具
原创
2024-09-25 06:00:38
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# Java Snowflake算法中的workId解析
在分布式系统中，生成唯一标识符（ID）是一个常见的需求。Twitter开发的Snowflake算法是一种高效且可扩展的ID生成策略。它能生成唯一且有序的64位ID，广泛应用于大规模应用中。本文将重点讨论Java实现中的workId的概念，并提供相关的代码示例。
## 什么是WorkId？
在Snowflake算法中，生成的ID由以下几
原创
2024-09-13 04:55:08
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# 如何在MySQL中生成Work ID函数
在许多应用场景中，我们需要一个全局唯一的标识符（ID）来标识工作或任务。这种标识符通常被称为 Work ID。生成 Work ID 的方式有很多种，其中一种常用的方法是使用 MySQL 数据库来生成这些 ID。本文将详细介绍如何在 MySQL 中实现 Work ID 的生成函数。
## 流程概述
在实现这个功能之前，我们需要一个清晰的步骤流程。以
原创
2024-09-25 07:18:27
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雪花算法ID的生成1、基础雪花生成代码注：这个类可以直接调用nextId()生成雪花算法ID，但是如果数据量大的情况，有高并发出现的情况，会出现ID重复的情况package com.dtt.bayonet.utils;
import org.springframework.stereotype.Service;
/**
* snowflake service
* wqs 20240514
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2024-06-19 04:10:35
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文章目录初始化连接到其他节点Listener中发送数据的线程SendWorkerListener中接收数据的线程RecvWorker接受其他节点的连接创建算法Messenger中发送数据的线程WorkerSenderMessenger中接收数据的线程WorkerReceiver竞选leader zookeeper集群竞选leader的流程是从 QuorumPeer#startLeaderEle
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2024-09-09 20:15:09
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常用算法雪花算法的实现原理用来实现全局唯一的业务主键
解决分库分表之后主键id的唯一性的问题（UUID，Redis的原子递增，数据库全局表的自增id）（只需要满足有序递增，高性能，高可用，带时间戳）
他是一个通过64个bit位组成的long类型的数字
四部分：
1、用一个bit位来表示一个符号位一般情况下为0（因为id不会是负数）.
2、用41个bit位来表示一个时间戳，这个时间戳是系统时间的
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2024-07-17 22:36:45
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# 理解雪花算法：MySQL 分片与 WorkId
在现代分布式系统中，唯一标识符（ID）的生成是一个关键问题。为了避免 ID 冲突并提高系统的可扩展性，许多开发者选择了雪花算法（Snowflake Algorithm）。本文将深入探讨雪花算法在 MySQL 分片中的应用，并介绍 WorkId 的概念。
## 雪花算法简介
雪花算法由 Twitter 提出，用于生成唯一的 64 位 ID。它
原创
2024-10-09 03:53:03
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SnowFlakeTwitter的雪花算法SnowFlake，使用Java语言实现。SnowFlake算法用来生成64位的ID，刚好可以用long整型存储，能够用于分布式系统中生产唯一的ID， 并且生成的ID有大致的顺序。 在这次实现中，生成的64位ID可以分成5个部分：0 - 41位时间戳 - 5位数据中心标识 - 5位机器标识 - 12位序列号5位数据中心标识跟5位机器标识这样的分配仅仅是当前
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2023-09-07 20:01:42
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2.3 基于算法实现 【转载】 这里介绍下Twitter的Snowflake算法——snowflake，它把时间戳，工作机器id，序列号组合在一起，以保证在分布式系统中唯一性和自增性。 snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞，在同一毫秒内最多可以生成 1024 X 4096 = 4194304个全局唯一ID。 优点：不依赖数据库，完全内存操作
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2024-04-04 18:06:16
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创建生成类public class IdWorker {
//因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
//机器ID 2进制5位 32位减掉1位 31个
private long workerId;
//机房ID 2进制5位 32位减掉1位 31个
private l
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2023-09-02 00:21:13
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在分布式系统中，生成唯一标识符是一项重要的工作。Java 雪花算法是一个基于时间戳的分布式唯一 ID 生成算法，其独特的设计使得在高并发场景下仍能保持高效性与唯一性。然而，在多实例环境中，如何动态生成工作节点 ID（workId）与数据中心 ID（dataCenterId）却是一个挑战。本文将详细探讨“java 雪花算法 动态生成workId与dataCenterId”的解决方案，涵盖背景描述、技
这里写自定义目录标题雪花算法的原理和实现Java 雪花算法的原理和实现JavaSnowFlake 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分广泛，且ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。这 64 个 bit 中，其中 1 个 bit 是不用的，然后用其
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2024-02-24 12:12:45
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背景雪花算法产生的背景当然是twitter高并发环境下对唯一ID生成的需求，得益于twitter内部牛逼的技术，雪花算法流传至今并被广泛使用。它至少有如下几个特点：能满足高并发分布式系统环境下ID不重复 基于时间戳，可以保证基本有序递增（有些业务场景对这个又要求） 不依赖第三方的库或者中间件 生成效率极高雪花算法原理雪花算法的原理其实非常简单，我觉得这也是该算法能广为流传的原因之一吧。算法产生的是
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2023-07-11 11:07:18
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