1.算法 SnowFlake算法生成的数据组成结构如下: 在java中用long类型标识,共64位(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 00 1位标识,0表示正数. 41位时间戳,当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数.可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年. 5位数据中心标识,可支持(1L &l…

在springboot的启动类中引入 @Bean public IdWorker idWorkker(){ return new IdWorker(1, 1); } 在代码中调用 @Autowired private IdWorker idWorker; user.setId( idWorker.nextId()+"" ); snowflake(雪花)算法源码复制即用 package util; import java.lang.management.ManagementFactory…

分布式Id - redis方式   本篇分享内容是关于生成分布式Id的其中之一方案,除了redis方案之外还有如:数据库,雪花算法,mogodb(object_id也是数据库)等方案,对于redis来说是我们常用并接触比较多的,因此主要谈谈结合redis生成分布式id方案. 分布式Id设计流程图 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 定期删除无用hash列 分布式Id设计流程图(有点粗略) 基于redis的hash自动increment累加生成有序Id 使用redis方…

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…

作者介绍 段同海,就职于达达基础架构团队,主要参与达达分布式ID生成系统,日志采集系统等中间件研发工作. 背景 在分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.http请求等进行唯一标识,例如:在分布式系统之间http请求需要唯一标识,调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识.这个时候数据库自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成全局唯一ID的系统,这个系统需要满足以下需求: 全局唯一:不能出现重复ID. 高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响. 经典方案介绍…

雪花算法是twitter开源的一个算法. 由64位0或1组成,其中41位是时间戳,10位工作机器id,12位序列号,该类通过方法nextID()实现id的生成,用Long数据类型去存储. 我们使用idworker不建议每次都通过new的方式使用,如果在Spring中,可以通过如下方式将该bean注入到Spring容器中 <bean id="idWorker" class="utils.IdWorker"> <!-- 工作机器ID:值范围是0-31…

1.    背景 在分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.http请求等进行唯一标识.例如:在分布式系统之间http请求需要唯一标识,调用链路分析的时候需要使用这个唯一标识.这个时候数据自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成全局唯一ID的系统,这个系统需要满足两个需求: ----全局唯一:不能出现重复ID ----高可用:ID生成系统是基础系统,被许多关键系统调用,一旦宕机,会造成严重影响 2.    经典方案介绍 1).    UUID UUID是Universally Unique…

/** * <p>名称:IdWorker.java</p> * <p>描述:分布式自增长ID</p> * <pre> * Twitter的 Snowflake JAVA实现方案 * </pre> * 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用-分割开部分的作用: * 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 --…

在数据库主键设计上,比较常见的方法是采用自增ID(1开始,每次加1)和生成GUID.生成GUID的方式虽然简单,但是由于采用的是无意义的字符串,推测会在数据量增大时造成访问过慢,在基础互联网的系统设计中都不推荐采用.自增ID的方法虽然比较适合大数据量的场景,当时由于自增ID是按照顺序增加的,数据记录都是可以根据ID号进行推测出来,对于一些数据敏感的场景,不建议采用 最近在一篇文章中看到P2P网站处理订单流水号的思路还不错.该平台设计时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…

既然选择,就注定风雨兼程! 开始吧! 准备:Idea201902/JDK11/ZK3.5.5/Gradle5.4.1/RabbitMQ3.7.13/Mysql8.0.11/Lombok0.26/Erlang21.2/postman7.5.0 难度:新手--战士--老兵--大师 目标:1,使用“雪花算法”生成订单ID  2,使用集中式Redis生成订单明细ID,3.Logback+slf4j打印日志 步骤:1.项目架构及代码基础设施,见往期文章.2.整体思路:其实ID的生成有很多种方案,如UUID…