原生实现 本文承接sharding-jdbc源码之分布式ID,在这篇文章中详细介绍了sharding-jdbc的分布式ID是如何实现的:很遗憾的是sharding-jdbc只是基于snowflake算法实现了如何生成分布式ID,并没有解决snowflake算法的缺点: 时钟回拨问题: 趋势递增,而不是绝对递增: 不能在一台服务器上部署多个分布式ID服务: 第2点算不上缺点,毕竟如果绝对递增的话,需要牺牲不少的性能:第3点也算不上缺点,即使一台足够大内存的服务器,在部署一个分布式ID服务后,还有很…

UidGenerator是百度开源的Java语言实现,基于Snowflake算法的唯一ID生成器.而且,它非常适合虚拟环境,比如:Docker.另外,它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制.UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中. 压测结果显示,单个实例的QPS能超过6000,000. 依赖环境: JDK8+ MySQL(用于分配WorkerId) snowflake 由下图可知,雪花算法的几个核心组成部分: 1位sign标识位: 41位时间戳: 10位workI…

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…

本文主要是对美团的分布式ID框架Leaf的原理进行介绍,针对Leaf原项目中的一些issue,对Leaf项目进行功能增强,问题修复及优化改进,改进后的项目地址在这里: Leaf项目改进计划 https://github.com/NotFound9/Leaf Leaf原理分析 Snowflake生成ID的模式 7849276-4d1955394baa3c6d.png snowflake算法对于ID的位数是上图这样分配的: 1位的符号位+41位时间戳+10位workID+12位序列号 加起来一共是6…

0-前言 分布式系统中,分布式ID是个必须解决的问题点: 雪花算法是个好方式,不过不能直接使用,因为如果直接使用的话,需要配置每个实例workerId和datacenterId,在微服务中,实例一般动态配置,直接指定具体实例的这两个参数是不现实的: 所以,一般采用雪花算法的变种,主要是将这两个参数由手动配置改为动态生成,美团leaf.百度uid-generator都属于改良的变种算法,可以适当采用: 不过这些算法都或多或少对其他存在一定依赖,不是非常方便,今天我们来说一种非常方便的分布式ID解决…

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…

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.0) 增强:支持自定义配置 ClockBackwardsSynchronizer(spring-boot-starter-cos…

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了三类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId : RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000) :2950W+/s JMH 基准测试 , 每次获取一段(Step)…

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…

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…

转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584913615817222458&wfr=spider&for=pc 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变.…

为解决关系型数据库面对海量数据由于数据量过大而导致的性能问题时,将数据进行分片是行之有效的解决方案,而将集中于单一节点的数据拆分并分别存储到多个数据库或表,称为分库分表. 分库可以有效分散高并发量,分表虽然无法缓解并发量,但仅跨表仍然可以使用数据库原生的ACID事务.而一旦跨库,涉及到事务的问题就会变得无比复杂. 1.使用 pom.xml添加依赖: <dependency> <groupId>io.shardingsphere</groupId> <artifac…

1.目标 1.1.全局唯一 不能出现重复的ID,全局唯一是最基本的要求. 1.2.趋势有序 业务上分页查询需求,排序需求,如果ID直接有序,则不必建立更多的索引,增加查询条件. 而且Mysql InnoDB存储引擎主键使用聚集索引,主键有序则写入性能更高. 1.3.高可用 ID是一条数据的唯一标识,如果ID生成失败,则影响很大,业务执行不下去.所以好的ID方案需要有高可用. 1.4.信息安全 ID虽然趋势有序,但是不可以被看出规则,免得被爬取信息. 了解到一个有意思的事情:基于MAC地址生成UU…

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,…

在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集…

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.3) 变更:修改 cosid-redis 为可选依赖(spring-boot-starter-cosid). 修复:导出 Mac…

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.1.0) 增强:RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId(号段模式).…

分布式ID生成器(CosId)设计与实现 CosId 简介 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了俩类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID,来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能. IdSegmentDistributor: 号段分发器(号段存储器) Redis…

分布式ID(CosId)之号段链模式性能(1.2亿/s)解析 上一篇文章<分布式ID生成器(CosId)设计与实现>我们已经简单讨论过CosId的设计与实现全貌. 但是有很多同学有一些疑问:CosId的号段链模式(SegmentChainId)性能有些难以置信(TPS峰值性能1.2亿/s),甚至是不同性能级别号段分发器(RedisIdSegmentDistributor.JdbcIdSegmentDistributor)均能够达到这样的性能级别. 所以本篇文章将深度解析CosId的号段链模式(…

一.数据库自增(单实例) 1.方案描述 基于数据库自增ID(auto_increment)利用其来充当分布式ID.实现方式就是用一张表来充当ID生成器,当我们需要ID时,向表中插入一条记录返回主键ID. CREATE TABLE identity_table(  `id` INT(11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',  `value` VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'value'…

细聊分布式ID生成方法 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODYxMDA5OQ==&mid=403837240&idx=1&sn=ae9f2bf0cc5b0f68f9a2213485313127&scene=0&key=710a5d99946419d9131c07b23b6a64817dae072d5d487704ca48973eaf609b4a353f531f14c3bf9e8afd66ae7a06428e&asce…

Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠.低延迟.全局唯一等特点.目前已经广泛应用于美团金融.美团外卖.美团酒旅等多个部门.具体的技术细节,可参考此前美团技术博客的一篇文章:<Leaf美团分布式ID生成服务>.近日,Leaf项目已经在Github上开源:https://github.com/Meituan-Dianpin…

分布式ID的定义: 全局唯一 有序性 有意义 高可用 紧凑性 序列号的可预测性 方案1:使用数据库递增的顺序 最常见的方式.利用数据库,全数据库唯一. 优点: 1)简单,代码方便,性能可以接受. 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助. 缺点: 1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理. 2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成.有单点故障的风险. 3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展. 4)如果遇见多个系统需…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致…

背景 在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识.如在美团点评的金融.支付.餐饮.酒店.猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求:特别一点的如订单.骑手.优惠券也都需要有唯一ID做标识.此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的.概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的…

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…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…

系统唯一ID是设计一个系统的时候常常会遇到的问题,也常常为这个问题而纠结. 生成ID的方法有很多,适应不同的场景.需求以及性能要求.所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略. 0. 分布式ID要求 (1)全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求: (2)粗略有序:如果在分布式环境中做到完全有序,需要用到锁等,考虑到性能,采用粗略有序,具体分为秒级有序和毫秒级有序: (3)可反解:即生成ID服务提供反解方法,这样在存储时就能以十进制存储,省下传统timestamp类字…

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,数据库上会建立聚集索引(cluster index),即在物理存储上以这个字段排序. 这个记录标识上的查询,往往又有分页或者排序的业务需求,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单…