首先是项目地址: https://github.com/maqiankun/distributed-id-redis-generator 关于Redis集群生成分布式ID,这里要先了解redis使用lua脚本的时候的EVAL,EVALSHA命令: https://www.runoob.com/redis/scripting-eval.html https://www.runoob.com/redis/scripting-evalsha.html 讲解一下Redis实现分布式ID的原理,这里用ja…
本文来自美团技术团队“照东”的分享,原题<Leaf——美团点评分布式ID生成系统>,收录时有勘误.修订并重新排版,感谢原作者的分享. 1.引言 鉴于IM系统中聊天消息ID生成算法和生成策略的重要性(因为某种意义上来说:聊天消息ID的优劣决定了IM应用层某些功能实现的难易度),所以即时通讯网近期正在着重整理有关IM中的聊天消息ID算法方面的文章,包括微信团队的这篇<微信技术分享:微信的海量IM聊天消息序列号生成实践(算法原理篇)>,以及融云分享的<融云技术分享:解密融云IM产品…
分布式事务的背景 随着业务的不断发展,单体架构已经无法满足我们的需求,分布式微服务架构逐渐成为大型互联网平台的首选,但所有使用分布式微服务架构的应用都必须面临一个十分棘手的问题,那就是"分布式事务"问题. 在分布式微服务架构中,几乎所有业务操作都需要多个服务协作才能完成.对于其中的某个服务而言,它的数据一致性可以交由其自身数据库事务来保证,但从整个分布式微服务架构来看,其全局数据的一致性却是无法保证的. Seata是什么? Seata 是一个分布式事务处理框架,也是一款开源的分布式事务…
Minio的元数据 数据存储 MinIO对象存储系统没有元数据数据库,所有的操作都是对象级别的粒度的,这种做法的优势是: 个别对象的失效,不会溢出为更大级别的系统失效. 便于实现"强一致性"这个特性.此特性对于机器学习与大数据处理非常重要. 数据管理 元数据与数据一起存放在磁盘上:数据部分纠删分片以后存储在磁盘上,元数据以明文形式存放在元数据文件里(xl.json).假定对象名字为obj-with-metadata, 它所在的桶的名字是bucket_name, disk是该对象所在纠删…
一.分布式ID概念 说起ID,特性就是唯一,在人的世界里,ID就是身份证,是每个人的唯一的身份标识.在复杂的分布式系统中,往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识.举个例子,数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID,但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据,这个ID就是分布式ID.对于分布式ID而言,也需要具备分布式系统的特点:高并发,高可用,高性能等特点. 二.分布式ID实现方案 下表为一些常用方案对比: 描述 优点 缺点 UUID UUID是通用唯一标识码的缩写,…
理解分布式id生成算法SnowFlake https://segmentfault.com/a/1190000011282426#articleHeader2 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. 概述 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: 图片描述 1位,不用.二进制中最高位为1的都是负数,但是我们生成的id一般都使用整数,所以这个最高位固定是0 41位,用来记录时间戳(毫秒). 41位可以表示241−…
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布…
本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/5d6fc8eff265da03ef7a324b ,作者:1点25. ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主…
为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样…
去年做了一个产品,会经常导入导出大量的外部数据,这些数据的ID有的是GUID类型,有的是字符串,也有的是自增.GUID类型没有顺序,结果要排序得借助其它业务字段,整体查询效率比较低:字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的,结果有些字符串ID不符合规范,常常有特殊数据需要处理:自增主键ID的数据导入合并经常有冲突. 为了避免GUID主键的“索引页分裂”问题,提高查询效率,同时为了解决分布式环境下的数据导入合并问题,强烈需要一种分布式的,有序的ID生成方案.我参考了雪花ID(Twitter…