分布式ID生成 - 雪花算法项目中主键ID生成方式比较多,但是哪种方式更能提高的我们的工作效率、项目质量、代码实用性以及健壮性呢,下面作了一下比较,目前雪花算法的优点还是很明显的。优缺点比较UUID(缺点:太长、没法排序、使数据库性能降低) Redis(缺点:必须依赖Redis) Oracle序列号(缺点:用Oracle才能使用) Snowflake雪花算法,优点:生成有顺序的id,提高数据库的性
转载 2023-09-28 17:25:16
166阅读
爆炸贝的变形金刚系列电影虽然已经完结,但其中一些经典形象还是很值得玩家收藏的,其中机器恐龙大军就是其中之一 变形金刚4 机器恐龙钢索虽然《变4》中人形态的机器恐龙依然有爆炸贝一贯让人诟病的“破碎”造型,但恐龙形态却非常霸气在电影上映时,P1S曾推出过一款机器恐龙钢索+擎天柱的雕像,当时这款超帅的作品差点成为我第一款P1S,但后来考虑横向尺寸接近一米,理性还是让我没有下手
1、分布式id的生成方案有哪些        雪花算法生成的id由哪些部分组成:符号位: 占用1位时间戳:占用41位,支持69年的时间跨度;机器id:占用10位序列号:占用12位 分布式锁在项目中的应用场景 1、系统是一个分布式系统、集群系统2、操作共享资源,比如库里面的唯一资源,  项目中订单服务、商品服务
# 使用雪花算法在 Redis 中生成唯一 ID 的入门指南 ## 简介 雪花算法(Snowflake)是一种用于生成唯一 ID 的算法,并且它的设计保证了在分布式系统中生成的 ID 是有序且唯一的。利用 Redis,我们可以实现这一算法并解决潜在的并发问题。 ## 流程概览 为了实现雪花算法在 Redis 中生成唯一 ID,我们可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 说明
原创 2024-10-07 06:05:34
48阅读
# Redis雪花算法简介 在现代分布式系统中,唯一标识是一个重要的概念。为了确保系统中生成的每一个标识都是唯一的,开发者通常会使用一些算法如“雪花算法”来生成 ID。Redis 提供了对雪花算法的支持,可以高效地生成唯一的 ID。本文将对雪花算法进行介绍,并附上代码示例和说明。 ## 雪花算法的原理 雪花算法(Snowflake)是一种生成全球唯一 ID 的算法,由 Twitter 开发。
原创 2024-10-15 04:19:25
58阅读
1、雪花算法生成的Id由:1bit 不用 + 41bit时间戳+10bit工作机器id+12bit序列号,如下图:集群部署的微服务,当随机的机器ID相同,刚好在同一毫秒生成ID,时间戳相同,并且序列号也相同时,那么雪花算法的ID就会出现重复的问题。2、如何解决重复问题工作机器id:10bit,表示工作机器id,用于处理分布式部署id不重复问题,可支持2^10 = 1024个节点我们只需要给同一个微
转载 2022-08-16 11:28:00
748阅读
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
分布式ID常见生成策略:  分布式ID生成策略常见的有如下几种:数据库自增ID。UUID生成。Redis的原子自增方式。数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。批量申请自增ID。雪花算法。百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK)。  本文主要介绍SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。  其核心
# 使用Redis实现雪花算法:新手指南 雪花算法(Snowflake)是一种高效的唯一ID生成方案,由于其生成的ID是有序的并且具有时间戳信息,非常适合用于分布式系统中生成全局唯一ID。本文将教会你如何使用Redis来实现雪花算法。我们将分步进行,并明确每一步所需的代码和说明。 ## 整体流程图 以下是使用Redis实现雪花算法的基本步骤: ```mermaid journey
原创 7月前
59阅读
# 使用 Redis 实现雪花主键生成 在现代分布式系统中,生成唯一的主键是一个常见的问题。为了确保主键的唯一性和有序性,我们可以采用“雪花算法”来生成主键。本文将教你如何使用 Redis 来实现雪花主键的生成。我们将整个过程分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 了解雪花算法的结构 | | 2
原创 7月前
18阅读
Linkis 安装及使用指南1. 背景2. 简介2.1 Linkis2.1.1 核心特性2.2 DataSphereStudio3. 安装3.1 涉及组件版本说明3.2 依赖环境安装3.3 安装包准备3.4 安装3.4.1 安装环境检查3.4.1.1 硬件环境检查3.4.1.2 依赖环境检查3.4.1.3 安装用户检查3.4.1.4 安装命令检查3.4.1.5 目录检查3.4.2 解压安装包3.4
雪崩Redis缓存雪崩和穿透乍一看好像差不多,概念容易混淆。而解决方案的思路是让失效时间达到均匀的情况。缓存雪崩是指在我们设置缓存失效时间上时采用了相同的过期时间,导致缓存在某一时刻同时失效。请求全部打到后端数据库,数据库一时请求过大,数据库cpu和IO一时负载过大,造成雪崩。如果不能理解的话,闭上眼睛想象一下,雪山崩塌的场景。业界有常见的解决方案,没有哪一种方案是完美的,需要结合实际的并发情况选
转载 9月前
18阅读
# 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
222阅读
雪花算法/** * 优点: * 性能好,低延时, 能满足Twitter每秒上万条请求 * 独立部署, 稳定性高 * 可根据自身业务分配bit位, 灵活性好 * 缺点: * 强依赖机器时间, 如果机器上时间回拨,会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。 * * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br&
# Redis生成雪花ID的指南 在现代分布式系统中,生成唯一标识符(ID)是很重要的一项任务。Redis结合雪花算法(Snowflake algorithm)可以帮助我们实现这一目标。本文将带你逐步实现Redis生成雪花ID的功能,我们将展示整个流程、所需的代码,以及每一步的详细解释。 ## 整体流程 以下是生成雪花ID的整体流程: | 步骤 | 描述
原创 2024-09-06 05:26:52
69阅读
雪花 ID 基于 Redis 的解决方案 在分布式系统中,唯一标识符(ID)的生成是一个关键问题。雪花算法(Snowflake)是一种能够生成唯一 ID 的方案,它通常由 Twitter 提出,基于时间戳和机器 ID 进行生成。结合 Redis 的高并发和高可用特性,可以为雪花 ID 的生成提供更好的支持。本文将详细记录如何实现雪花 ID 基于 Redis 的解决方案。 ## 环境准备 在开
原创 6月前
74阅读
分布式ID常见生成策略分布式ID生成策略常见的有如下几种:数据库自增ID。UUID生成。Redis的原子自增方式。数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。批量申请自增ID。雪花算法。百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK)。本文主要介绍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
### 如何使用 Redis 实现雪花 ID 在分布式系统中,唯一标识符(ID)的生成至关重要。雪花 ID 是一种生成唯一 ID 的算法,支持高并发场景,并且具有一定的排序特性。本文将介绍如何使用 Redis 实现雪花 ID 生成器。 #### 流程概述 在我们实现 Redis 雪花 ID 之前,让我们明确一下整个实现的步骤: | 步骤 | 描述
原创 7月前
51阅读
# 如何使用 Redis 实现雪花算法 在现代分布式系统中,雪花算法是一种生成唯一 ID 的有效方式。其生成的 ID 具有时间排序的特性,非常适合于许多需要唯一标识符的场景,比如数据库主键、分布式系统中的消息 ID 等。利用 Redis 来实现雪花算法,可以在集群环境中避免 ID 的冲突,提高系统的可扩展性。 ### 流程 下面是实现 Redis 雪花算法的基本步骤: | 步骤
原创 9月前
92阅读
前言设计一个缓存系统,不得不要考虑的问题就是:缓存穿透、缓存击穿与失效时的雪崩效应。一、缓存穿透 (一个不存在的key)缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不到数据则不写入缓存,这将导致这个不存在的数据每次请求都要到存储层去查询,失去了缓存的意义。在流量大时,可能DB就挂掉了,要是有人利用不存在的key频繁攻击我们的应用,这就是漏洞。解
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5