系统唯一ID生成分案有很多种，例如：数据库 auto_increment，UUID，Redis生成ID（Redis原子操作INCR和INCRBY），Twiitter的snowflake算法，ZooKeeper生成ID，MongoDb的ObjectId，下面我们就看一下ZooKeeper实现分布式系统
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2020-09-28 22:17:00
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传统生成id方式可以靠数据库的自增来实现，但是在分布式环境下不太适应。依赖数据库容易造成单点。
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2017-09-28 17:32:47
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Zookeeper 集群入门1.概念2.安装2.1准备2.2下载2.3配置3.启动 1.概念ZooKeeper 一个最常用的使用场景就是用于担任服务生产者和服务消费者的注册中心：服务生产者将自己提供的服务注册到 ZooKeeper 中心，服务的消费者在进行服务调用的时候先到 ZooKeeper 中查找服务，获取到服务生产者的详细信息之后，再去调用服务生产者的内容与数据。Zk的数据保存在内存中，限
目录依赖原理代码实现第一种根据节点方式:第一种根据节点版本方式:好玩的依赖<dependency> <groupId>org.apache.zookeepertifactId> <version>3.4.12</version>...
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2023-06-30 00:43:38
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一、全局唯一id介绍系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中，几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期，我们需要考虑日后数据量的级别，如果可能会对数据进行分库分表，那么就需要有一个全局唯一id来标识一条数据或记录。生成唯一id的策略有多种，但是每种策略都有它的适用场景、优点以及局限性。全局唯一id特点: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
## 实现 Java 全局 ID
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何实现 Java 全局 ID。本文将介绍实现的流程，并提供每一步所需的代码和注释。
### 流程
下面是实现 Java 全局 ID 的流程，按照步骤进行操作可以顺利完成：
```mermaid
pie
"生成UUID" : 30
"加入时间戳" : 20
"加入自增序列" : 30
数据模型ZooKeeper的视图结构和标准的Unx文件系统非常类似,但没有引入传统文件系统中目录和文件等相关概念,而是使用了其特有的“数据节点”概念,我们称之为ZNode。 ZNode是ZooKeeper中数据的最小单元,每个 ZNode上都可以保存数据,同时还可以挂载子节点,因此构成了一个层次化的命名空间,我们称之为树。在ZooKeeper中，每一个数据节点都被称为-个ZNode,所有ZNode
基本概念集群机器 ID 集群机器 ID 是指 myid，它是每一个集群机器中的编号文件，代表 ZooKeeper 集群服务器的标识，手动生成，全局全一。事务 ID 事务 ID 是指 zxid，Zookeeper 会给每个更新请求分配一个事务 ID，它是一个 64 位的数字，由 Leader 统一进行分配，全局唯一，不断递增，在一个节点的状态信息中可以查看到最新的事务 ID 信息。集群服务器角色 Z
1.首先我们要先了解Zookeeper是什么？官方定义:是开源的,分布式的,为分布式应用提供协调服务的Apache项目通俗的来讲：zookeeper=小型重要存储文件系统+异常监听机制2.Zookeeper的核心:观察者设计模式:也叫作异常监听通知机制是一个基于观察者设计模式的分布式服务管理框架，负责创建和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册,一旦这些数据的状态发生变化,zookeepe就会
全局Id生成器为了增加id的安全性，我们可以不直接使用redis自增生成的数值，可以拼接一些其他的数值id的组成部分符号位：1bit，永远为0时间戳：31bit，以秒为单位，可以使用69年序列号：32bit,秒内的计数器，支持每秒产生2^32个不同的id代码具体实现点击查看代码package com.waa.gulimall.order.util;
import org.springframew
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2023-07-09 19:55:24
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Redis全局命令对于键值数据库而言，基本的数据模型是 key-value 模型，Redis 支持的 value 类型包括了 String、哈希表、列表、集合等，而Memcached支持的 value 类型仅为 String 类型，所以Redis 能够在实际业务场景中得到广泛的应用，就是得益于支持多样化类型的 value。Redis里面有16个库，但是Redis的分库功能没啥意义（默认就是0号库，
ID生成规则部分硬性要求全局唯一：不能出现重复的ID号，既然是唯一-标识，这是最基本的要求
趋势递增：在MySQL的InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用Btree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户
一、基本日志 使用全局日志记录器（global logger）,调用info方法：public static void baseLog(){
Logger.getGlobal().info("File->Open menu item selected.");
}将在控制台打印如下内容：二、高级日志（企业级） 
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2023-08-02 10:57:59
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Router ID1.在R1上先配置环回口1.1.1.1 ，在R2先配置接口地址，在建立邻居时，可以发现R1的Router ID为1.1.1.1，R2的Router ID为192.168.1.2。2. 在进程下，修改R2的router id为2.2.2.2 32，要刷新ospf进程，此时R2的router ID 为2.2.2.2 由上可知：1.在OSPF协议进程号配置自己配置的RID（这
当然实现方式有很多中，这里主要是记录一下使用Redis的实现方式import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import
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2023-07-07 19:48:05
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1 全局唯一ID生成策略每个店铺都可以发布优惠券：当用户抢购时，就会生成订单并保存到tb_voucher_order这张表中，而订单表如果使用数据库自增ID就存在一些问题：1. id的规律性太明显2. 会受单表数据量的限制全局ID生成器，是一种在分布式系统下用来生成全局唯一ID的工具，一般要满足下列特性：唯一、高可用、高性能、递增性、安全性 这就相当对应了我们Redis中String类型
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2023-08-22 00:52:56
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案例实战：采用redis生成淘宝商品的全局id一、为什么分布式系统需要全局唯一id ?在互联网系统中，并发越大的系统，数据就越大，数据越大就越需要分布式，而大量的分布式数据就越需要唯一标识来识别它们。 例如淘宝的商品系统有千亿级别商品，订单系统有万亿级别的订单数据，这些数据都是日渐增长，传统的单库单表是无法支撑这种级别的数据， 必须对其进行分库分表；一但分库分表，表的自增id就失去了意义；故需要一
local function get_max_seq()
local key = tostring(KEYS[1])
local incr_amoutt = tonumber(KEYS[2])
local seq = tostring(KEYS[3])
local month_in_seconds = 24 * 60 * 60 * 30
if (1 == redis.call(\'setnx\',
Redis系列-2.全局命令和数据结构文章中可能有地方描述偏差，欢迎留言指证 Redis系列-2全局命令和数据结构全局命令查看所有键获取键总数检查键是否存在删除键键过期获取键的结构数据结构和内部编码 1.全局命令查看所有键keys * 这个命令会遍历所有键，然后显示出来。在线上环境不要使用，会操成卡机的情况。获取键总数dbsize 这个命令会读取redis内部的一个键，时间复杂度是O（1）。检查键
1.用数据库自増字段 2.采用UUID 3.用uuid生成器 4.采用 Twitter Snowflake 的Id算法 单机系统用1，2，3，4， 分布式系统用2，3，4 分布式有序id用4 附上4的源码:
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2016-12-26 14:29:00
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