为什么使用雪花ID在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。我们都知道，当我们定义了主键时，数据库会选择表的主键作为聚集索引(B+Tree)，mysql 在底层是以数据页为单位来存储数据的。也就是说如果主键为自增 id的话，mysql 在写满一个数据页
# 使用Spring Boot实现雪花算法生成递增单号
在现代的软件开发中，生成唯一的单号是非常重要的，尤其在高并发的环境中，确保单号的唯一性显得尤为关键。雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种生成唯一ID的算法，广泛应用于分布式系统中。本文将通过Spring Boot实现雪花算法，生成递增单号。
## 整体流程
为了使这个过程更加清晰，我们可以将整个实现步骤以表格的形式展
原创
2024-09-23 07:09:31
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# 使用Java生成订单号：雪花ID算法
在现代的电子商务系统中，订单号的唯一性和生成效率显得尤为重要。为了满足这些需求，许多开发者选择使用“雪花ID”算法，也称为Snowflake。该算法由Twitter开源，能够高效地产生唯一的ID，广泛应用于各种分布式系统中。本文将介绍如何实现雪花ID算法并生成订单号的Java代码示例。
## 雪花ID算法简介
雪花ID的核心思想是通过时间戳、节点ID
原创
2024-08-18 05:24:08
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SnowFlake算法据国家大气研究中心的查尔斯·奈特称，一般的雪花大约由10^19个水分子组成。在雪花形成过程中，会形成不同的结构分支，所以说大自然中不存在两片完全一样的雪花，每一片雪花都拥有自己漂亮独特的形状。雪花算法表示生成的id如雪花般独一无二。 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机
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2023-08-23 18:25:14
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MybatisPlus+mbg（代码自动生成器）简介 非官方推出，而是别人开发出来的，对mybatis的加强工具（尽量不要和mybatis同时导入，避免冲突），侵入性小，自动注入了 CRUD，于jpa较为相似的。特性无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper
一.
雪花算法1.为什么使用当一个表的数据量非常大的时候 肯定要分库分表 此时id如果是自增长 分开之后就会出现id相同的情况2.工具类import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;
/**
* <p>名称：IdW
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2023-08-08 09:24:39
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老版本已经不维护了，但大家也可以从GitHub上下载下来，自己改改成自己的项目，个人觉得入门应该可以，新项目SpringBoot+Vue搭建前后端分离的轻博客目前在持续的更新中，大家有什么问题和建议都可以向我提，一起进步前言一直觉得有个自己的博客是件很酷的事情，而且在搭建的过程能够提升的自己的编程能力，所以趁着空闲的时候完成了这个项目，前前后后花了半个月的时间吧，后面会持续更新2020-01-23
# 使用Java实现雪花算法生成不重复的单号
## 一、引言
在分布式系统中，生成唯一的标识符是一个非常重要且常见的需求。雪花算法（Snowflake）是Twitter开源的一种生成唯一ID的算法。其生成的ID是时间有序的，并且能够保证在高并发环境下的唯一性。因此，了解和实现雪花算法是非常重要的。
本文将引导你如何在Java中实现雪花算法，生成不重复的单号。
## 二、流程概述
实现雪花
前言： 我们为什么要学习springBoot框架呢？他相对于其他框架的优势和缺点是什么？ 在当今这个什么都时以快节奏为主的社会环境里，我们做软件开发也是一样，希望可以快速的完成工作。 springBoot内置了servlet容器，只要有java
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2024-04-07 11:04:25
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导读：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
import org.apache.shardingsphere.core.strategy.keygen.SnowflakeShardingKeyGenerator;public class IdUtil {
private static SnowflakeShardingKeyGenerator generator = new SnowflakeShardingKeyGenerator
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2023-06-27 18:39:11
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High performance snowflake ID generator springboot autoconfigure 高性能雪花ID生成器自动配置点击查看第一篇
项目地址Github源码Gitee源码Github测试Gitee测试高性能雪花ID生成器项目地址Github源码Gitee源码Github测试Gitee测试简介本项目使用了SpringBoot的自动配置，只需要在配置文件中写入
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2024-08-15 16:29:37
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何为SnowflakeID雪花id构造器一个适合大量数据的主键生成器可以尽可能的让数据靠拢；可以赋予主键更多的区分信息这个是一个附加的也是一个短板；支持数据库的扩容/分片（该id是 全球唯一、轻量的）比较自增主键利用数据库产生自增id，保证唯一性，单独使用一张（或固定几张）数据库表专门用来产生自增id，与业务无关，后续不再重新分表，数据量大时 可以删除早一些时候产生的数据。好处: 实现简单，容易理
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2024-04-28 09:27:49
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# SpringBoot Redis 雪花算法
## 简介
在分布式系统中，为了生成唯一的ID，常常使用雪花算法（Snowflake Algorithm）。该算法可以通过使用机器ID、数据中心ID、时间戳和序列号来生成全局唯一的ID。在Spring Boot中，我们可以使用Redis作为分布式系统中的数据存储和缓存，结合雪花算法来生成唯一的ID。
在本文中，我们将介绍如何使用Spring B
原创
2023-09-26 10:49:34
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目录1. mybatis中的一些概念2. 添加mysql数据库所需的依赖3. 在application.yml配置数据库4. 假如使用druid连接池5. 配置mybatis5.1 三种执行模式5.2 配置mybatis-config.xml文件6 springboot + mybatis应用6.1 controller层6.2 service层6.3 dao层——spring中要让yml中的配置
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2024-09-09 11:55:49
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主要依赖：<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<
SegmentFault 社区专栏：全栈修仙之路
作者：semlinker
No.1Snowflake 简介1.1 什么是 Snowflake
Snowflake is a service used to generate unique IDs for objects within Twitter (Tweets, Direct Messages, User
雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成唯一标识符（ID）的算法,雪花算法的ID由由三个部分共64位组成 1时间戳：占用41位，精确到毫秒级，可以支持约69年的时间戳。2工作机器ID：占用10位，用于标识不同的机器，可以支持最多1024台机器。3序列号：占用12位，用于标识同一毫秒内生成的不同ID，可以支持每台机器每毫秒产生最多4096个ID。通过将这些部分组合在一起，雪花
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2024-09-07 18:29:41
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简介 Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，目的是在分布式系统中生成全局唯一且趋势递增的 long(64bit) 的id数值。 其特性是各节点无需协调、按时间大致有序、且整个集群各节点单不重复。 该数值的默认组成如下(符号位之外的三部分允许个性化调整)： 1bit: 符号位，始终是 0(为了保证主键是正数)。 41bit: 毫秒数(可用 69 年)； 10bit:
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2024-05-05 18:36:17
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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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