雪花算法背景数据库分表垂直分表水平分表主键自增取模雪花算法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
原创
2022-06-01 19:46:58
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一、基本概念
雪花算法（Snowflake）是一种生成全局唯一ID的分布式算法。它的主要功能是在分布式系统中生成一个全局唯一的ID，且ID是按照时间有序递增的。1.核心思想
Snowflake算法使用一个64位的二进制数字作为ID。这64位long型ID被分割成四个部分：符号位、时间戳、工作机器ID、序列号。通过这几部分来表示不同的信息，将数据映射到具有特定结构的分布式系统中，实现数据的存储和查询
SnowFlake 算法结构如下：大致分为了无效位、时间位、机器位和序列号位。1.第一位：占用1bit，其值始终是0，没有实际作用（因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0）。2.时间戳：占用41bit，精确到毫秒，总共可以容纳约69年的时间。3.工作机器id：占用10bit，其中高位5bit是数据中心ID，低位5bit是工作节点ID，最多可
原创
2023-11-09 16:41:25
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引言唯一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)数据库和UUID方案的不足之处
1.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
2.UUID随机数
采用无意义字符串，
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2021-08-08 13:02:00
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雪花算法SnowFlake简介
原创
2022-08-26 13:52:10
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在这一篇博文中，我们将深入探讨“雪花算法”，特别是如何在Python中的Snowflake实现此算法。雪花算法是一种生成唯一ID的分布式算法，广泛应用于需要高并发的系统中，例如社交媒体、电子商务和大数据平台等。我们将围绕五个主要部分展开，提供清晰的技术原理、架构分析和源码分析，并探讨性能优化，最后进行总结与展望。
### 背景描述
在现代互联网应用中，分布式系统常常需要生成全局唯一的标识符（I
分布式id生成算法的有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。
原创
2024-01-16 16:05:23
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前言
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作为机器的ID（5个
原创
2024-10-04 16:08:36
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雪花算法
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2019-01-02 06:15:00
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分布式id生成算法的有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种。算法原理SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图：1、1bit，不用，因为二进制中最高位是符号位，1表示负数，0表示正数。生成的id一般都是用整数，所以最高位固定为0。2、41bit-时间戳，用来记录时间戳，毫秒级。41位可以表示个数字，如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至 ，减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的，而不是1。也就是
原创
2023-02-20 18:24:06
244阅读
/** * Twitter_Snowflake<br> * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):<br> * 0 - 0000000000 00
原创
2022-12-14 18:17:48
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概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求，
原创
2021-07-22 10:08:51
1551阅读
雪花算法是其中一个用于解决分布式 id 的高效方案，也是许多互联网公司在使用的。
原创
2022-04-14 10:37:23
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原理介绍（摘自极客时间）： Snowflake的核心思想是将64bit的二进制数字分成若干部分，每一部分都存储有特定含义的数据，比如说时间戳、机器ID、序列号等等，最终生成全局唯一的有序ID。它的标准算法是这样的： 从上面这张图中我们可以看到，41位的时间戳大概可以支撑pow(2,41)/1000/
原创
2021-05-27 11:34:54
2009阅读
小白文 理解SnowFlake（雪花算法）组成结构解决了什么问题各个BIT位作用小白文理解雪花算法单线程下的简单栗子 雪花算法（SnowFlake）由Twitter创造的，是一个唯一ID生成算法，且具备有序性和可扩展性.雪花算法难吗？其实并不难，甚至说简单。思路远比技术和代码重要得多。我一直都尽量将文章写的通俗易懂，说最简单的话，看最明白的原理。组成结构生成出的ID是一个64bits的整数，其中
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2023-08-30 23:00:12
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这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制)一、雪花算法原理解析1. 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
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2022-05-16 14:43:24
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1、snowflake-id插件 import SnowflakeId from "snowflake-id";const guid = num => { const id= new SnowflakeId(); return id.generate();};2、原生使用 var Snowflake = /** @class */ (function()
原创
2022-09-29 16:06:14
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# Java 雪花算法 SnowFlake 多线程重复问题解析
在分布式系统中，唯一标识符（ID）的生成是一个常见的需求。为了解决这一问题，Twitter 提出了一个高效的 ID 生成器——雪花算法（SnowFlake）。尽管其设计初衷是为了大规模生成唯一 ID，但在多线程情况下，我们可能会遇到 ID 重复的问题。本文将探讨这一现象，并给出相应的代码示例。
## 雪花算法简介
雪花算法的核心
原创
2024-08-10 06:24:18
559阅读
因为公司最近在做分布式项目，需要用到全局的id生成器，所以在网上找了个Twitter 的Snowflake id生成器。因为项目是用springboot做的微服务，用到该类的地方比较多，于是我就把这个工具类改造成了一个springbootstart类型的工具类。下面说下详细改造过程：首先是SnowflakeIdWorker类，用于生成全局id/**
* Twitter_Snowflake<
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2024-01-30 01:45:50
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一 背景描述1.1 问题产生在分布式系统中，怎么使用全局唯一id？在分布式是，微服务的架构中，或者大数据分库分表中，多个不同节点怎么保持每台机器生成的主键id不重复，具有唯一性？方案1：mysql的自增主键； 设定一定的步长；如3台机器，3台节点初始值1,2,3，步长为3；机器A：1，4,7,10；机器B：2,5,8,11； 机器c：3,6,9,12方案2：使用uuid，无序且生成的串比较长，与m
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2024-04-19 11:32:20
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