雪花算法 Snowflake & Sonyflake】的更多相关文章

唯一ID算法Snowflake相信大家都不墨生,他是Twitter公司提出来的算法.非常广泛的应用在各种业务系统里.也因为Snowflake的灵活性和缺点,对他的改造层出不穷,比百度的UidGenerator.美团的Leaf.索尼的Sonyflake等等.这篇帖子主要是讲一下原生的Snowflake算法.缺点及改造方案,并分析索尼的Sonyflake源码对原生Snowflake的改造, 原生Snowflake 原生Snowflake算法使用一个64 bit的整形数据,根据当前的时间来生成ID.…
雪花算法-snowflake 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们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. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. snowflake的…
分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4…
概述 SnowFlake算法是Twitter设计的一个可以在分布式系统中生成唯一的ID的算法,它可以满足Twitter每秒上万条消息ID分配的请求,这些消息ID是唯一的且有大致的递增顺序. 原理 SnowFlake算法产生的ID是一个64位的整型,结构如下(每一部分用“-”符号分隔): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 1位标识部分,在java中由于long的最高位是符…
一般情况,实现全局唯一ID,有三种方案,分别是通过中间件方式.UUID.雪花算法. 方案一,通过中间件方式,可以是把数据库或者redis缓存作为媒介,从中间件获取ID.这种呢,优点是可以体现全局的递增趋势(优点只能想到这个),缺点呢,倒是一大堆,比如,依赖中间件,假如中间件挂了,就不能提供服务了:依赖中间件的写入和事务,会影响效率:数据量大了的话,你还得考虑部署集群,考虑走代理.这样的话,感觉问题复杂化了 方案二,通过UUID的方式,java.util.UUID就提供了获取UUID的方法,使用U…
雪花算法简单描述: + 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,序列号即一系列的自增id,可以支持同一节点同一毫秒生成多个ID序号,12位的计数序列号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号. 看的出来,这个算法很简洁也很简单,但依旧是一个很好的ID生成策略.其中,10位器标识符一般是5位IDC+5…
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…
https://juejin.im/post/5c75132f51882562276c5065 package javaDemo; /** * twitter的snowflake算法 -- java实现 */ public class SnowFlake { /** * 起始的时间戳 */ private final static long START_STMP = 1480166465631L; /** * 每一部分占用的位数 */ ; //序列号占用的位数 ; //机器标识占用的位数 ;//…
概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们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. 而TWitter的snowflake解决了这种需求,最初TWitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 结构 snowflake的结构如下(每部分用…
Leaf——美团点评分布式ID生成系统 -https://tech.meituan.com/MT_Leaf.html 网游服务器中的GUID(唯一标识码)实现-基于snowflake算法-云栖社区-阿里云https://yq.aliyun.com/articles/229420 UUID_STRING — Snowflake Documentationhttps://docs.snowflake.net/manuals/sql-reference/functions/uuid_string.ht…
转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com/archives/527 每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法. 介绍 有时候在业务中,需要使用一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识.最常用的无非以下几种:UUID.数据库自增主键.Redis的Incr命令等方法来获取一个唯一的值.下面我们分别说一下它们的优劣,以便引出我们的分布式雪花算法. UUID 首先是 UUID ,它…
文章首发在公众号(龙台的技术笔记),之后同步到博客园和个人网站:xiaomage.info 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一 ID 的场景,这种时候为了防止 ID 冲突可以使用 36 位的 UUID,但是 UUID 有一些缺点,首先他相对比较长,另外 UUID 一般是无序的 有些时候我们希望能使用一种简单些的 ID,并且希望 ID 能够按照时间有序生成 什么是雪花算法 Snowflake 中文的意思是雪花,所以常被称为雪花算法,是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法 Twitter…
雪花算法-snowflake 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们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. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. snowflake的…
分布式ID 1 方案选择 UUID UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址.时间戳.名字空间(Namespace).随机或伪随机数.时序等元素.利用这些元素来生成UUID. UUID是由128位二进制组成,一般转换成十六进制,然后用String表示. 550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 UUID的优点: 通过本地生成,没有经过网络I/O,性能较快 无序…
实现全局唯一ID 一.采用主键自增 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要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦. 5)分表分库的时候会有麻烦. 二.U…
前面已经讲过了雪花算法,里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间,有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢,是因为每次调用都会去跟系统打一次交道,在高并发情况下,大量并发的系统调用容易会影响性能(对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时,毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中).我们可以看到它调用的是native 方法: // 返回当前时间,以毫秒为单位.注意,虽然返回值的时间单位是毫秒,但值的粒度取决于底层操作系统,可能更大…
1.为什么数据库id自增和uuid不适合分布式id id自增:当数据量庞大时,在数据库分库分表后,数据库自增id不能满足唯一id来标识数据:因为每个表都按自己节奏自增,会造成id冲突,无法满足需求.              分库分表:分表就是把一个表的数据放到多个表中,将一个库的数据拆分到多个库中 uuid:UUID长且无序:主键应越短越好,无序会造成每一次UUID数据的插入都会对主键地城的b+树进行很大的修改   在时间上,1)uuid由于占用的内存更大,所以查询.排序速度会相对较慢:2)在…
雪花算法(SnowFlake) 简介 现在的服务基本是分布式.微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性. 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值.那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢? 如果还是借助数据库主键自增的形式,那么可以让不同表初始化一个不同的初始值,然后按指定的步长进行自增.例如有3张拆分表,初始主键值为1,2,3,自增步长为3…
目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架…
现在好多的ID都是服务器端生成的,当然JS也可以生成GUID或者UUID之类的,但是如果想要有序……这时就想到了雪花算法,但是都知道JS中Number的最大值为Number.MAX_SAFE_INTEGER:9007199254740991.在雪花算法中,有的操作在JS中会溢出.不过还好,网上有好多BigInt的类库,例如本例使用的:http://peterolson.github.io/BigInteger.js/ ,还有就是chrome67 原生支持BigInt类型,这是个好消息…… 参考文…
前言 项目中主键ID生成方式比较多,但是哪种方式更能提高的我们的工作效率.项目质量.代码实用性以及健壮性呢,下面作了一下比较,目前雪花算法的优点还是很明显的. 优缺点比较 UUID(缺点:太长.没法排序.使数据库性能降低) Redis(缺点:必须依赖Redis) Oracle序列号(缺点:用Oracle才能使用) Snowflake雪花算法,优点:生成有顺序的id,提高数据库的性能 Snowflake雪花算法解析 雪花算法解析 结构 snowflake的结构如下(每部分用-分开):0 - 000…
.Net Core ORM选择之路,哪个才适合你   因为老板的一句话公司项目需要迁移到.Net Core ,但是以前同事用的ORM不支持.Net Core 开发过程也遇到了各种坑,插入条数多了也特别的慢,导致系统体验比较差好多都改写Sql实现. 所以我打算找一款 性能比较好 功能比较完善 方便以后可以切换数据库(经过我对老板的了解这个功能非常重要) 并且要有一定用户基础的ORM 参赛ORM 能够参赛的ORM必须要有以下个条件 第一.功能方面要比较完善 第二.Github需要有一定人气并且最近有…
0--前言 对于分布式系统环境,主键ID的设计很关键,什么自增intID那些是绝对不用的,比较早的时候,大部分系统都用UUID/GUID来作为主键,优点是方便又能解决问题,缺点是插入时因为UUID/GUID的不规则导致每插入一条数据就需要重新排列一次,性能低下:也有人提出用UUID/GUID转long的方式,可以很明确的告诉你,这种方式long不能保证唯一,大并发下会有重复long出现,所以也不可取,这个主键设计问题曾经是很多公司系统设计的一个头疼点,所以大部分公司愿意牺牲一部分性能而直接采用简…
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生成算法的有很多种,Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种. 算法原理 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: 1bit,不用,因为二进制中最高位是符号位,1表示负数,0表示正数.生成的id一般都是用整数,所以最高位固定为0. 41bit-时间戳,用来记录时间戳,毫秒级. 41位可以表示个数字 如果只用来表示正整数(计算机中正数包含0),可以表示的数值范围是:0 至 ,减1是因为可表示的数值范围是从0开始算的,而不是1 也就是说4…
原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_155 但凡说起分布式系统,我们肯定会对一些海量级的业务进行分拆,比如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表完全无法支撑,就会对其进行分库分表.但是一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,当我们使用mysql的自增长主键(auto_increment)时,充分感受到了它的好处:整个系统ID唯一,ID是数字类型,而且是趋势递增的,ID简短,查询效率快,在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长…
https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/80843248 ID 生成器 雪花算法 2018年06月28日 14:58:43 wangxiaoming 阅读数:928   我们的业务需求中通常有需要一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识: 某个用户的ID 某个订单的单号 某个信息的ID 看图理解 详细的看代码注释 1bit:一般是符号位,不做处理 41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是20…
静态内部类单例模式实现雪花算法 在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点 主键自增:1.自增ID容易被爬虫遍历数据.2.分表分库会有ID冲突. UUID: 1.太长,并且有索引碎片,索引多占用空间的问题 2.无序. 雪花算法就很适合在分布式场景下生成唯一ID,它既可以保证唯一又可以排序.为了提高生产雪花ID的效率, 在这里面数据的运算都采用的是位运算,如果对位运算不了解可以参考博客:[java提高](17)---Java 位运算符 一.概念 1.原理 Sn…
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…
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…