SnowFlakeId 分布式雪花id算法】的更多相关文章

package com.jn.baseservice.utils; import com.jn.baseservice.common.Number; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.log4j.Log4j2; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.context.ApplicationConte…
最近在研究分布式框架的组件和整体设计思路.所有的问题,一旦涉及分布式难度就呈几何倍数的提升.包括最常见的ID生成也是,单机情况下,使用数据库自增ID.UUID都是简单易行的选择 但在分布式环境下,就需要考虑同业务部署多套以后,ID重复的问题.使用数据库则数据库容易成为瓶颈,使用UUID又没有顺序,数据库集成又会遇到递增步长等问题.最后,数据库(也可使用redis)号段生成器和snowFlake就成为了目前分布式ID生成器的主流 我所知大部分互联网公司的分布式ID生成器,其实都是一个网络服务或集群…
概述 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bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的序列号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0. 特点: 作为ID,肯定是唯一的: 自增,依赖时间戳生成,序列号有序递增: 支持非常大的业务ID生成,最大支持2^10=1024个业务节点,同一个节点一毫秒最多生成2^12=409…
一.目的 保证在分库分表中每条数据具有唯一性 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding c…
在我们的工作中,数据库某些表的字段会用到唯一的,趋势递增的订单编号,我们将介绍两种方法,一种是传统的采用随机数生成的方式,另外一种是采用当前比较流行的“分布式唯一ID生成算法-雪花算法”来实现. 一.时间戳随机数生成唯一ID 我们写一个for循环,用RandomUtil.generateOrderCode()生成1000个唯一ID,执行结果我们会发现出现重复的ID. /** * 随机数生成util **/ public class RandomUtil { private static fina…
分布式唯一ID 使用RocketMQ时,需要使用到分布式唯一ID 消息可能会发生重复,所以要在消费端做幂等性,为了达到业务的幂等性,生产者必须要有一个唯一ID, 需要满足以下条件: 同一业务场景要全局唯一 该ID必须是在消息的发送方进行生成发送到MQ 消费端根据该ID进行判断是否重复,确保幂等性 在哪里产生以及消费端进行判断做幂等性与该ID无关,此ID需要保证的特性: 局部甚至全局唯一 趋势递增 Snowflake算法 Snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法, 结果是一个Lo…
先抄个雪花ID介绍,雪花算法: 雪花算法的原始版本是scala版,用于生成分布式ID(纯数字,时间顺序),订单编号等. 自增ID:对于数据敏感场景不宜使用,且不适合于分布式场景.GUID:采用无意义字符串,数据量增大时造成访问过慢,且不宜排序. 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即一系列…
匠心零度 转载请注明原创出处,谢谢! 缘起 为什么会突然谈到分布式唯一id呢?原因是最近在准备使用RocketMQ,看看官网介绍: 一句话,消息可能会重复,所以消费端需要做幂等.为什么消息会重复后续RocketMQ章节进行详细介绍,本节重点不在这里. 为了达到业务的幂等,必须要有这样一个id存在,需要满足下面几个条件: 同一业务场景要全局唯一. 该id必须是在消息的发送方进行产生发送到MQ. 消费端根据该id进行判断是否重复,确保幂等. 在那里产生,和消费端进行判断等和这个id没有关系,这个id…
Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32个机器 数据中心…
1.Snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据库并发能力限制,…