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…

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…

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 ;//…

前言:最近需要做一套CMS系统,由于功能比较单一,而且要求灵活,所以放弃了WP这样的成熟系统,自己做一套相对简单一点的.文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过直接用自增主键,但是感觉这样有点暴露文章数量,有同学说可以把初始值设高一点,可是还是可以通过ID差算出一段时间内的文章数量,所以需要一种可以生成唯一ID的算法. 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twit…

Snowflake算法 ID生成 http://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 使用UUID或者GUID产生的ID没有规则 Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 从图上看除了第一位不可用之外其它三组均可浮动站位,据说前41位就可以支撑到2088年,10位的可支持1023台机器,最后12位序列号可以在1毫秒内产生4095个自增的ID. 数据中主键有多种方式:数据库自增.程序生成.程序生成一般…

写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…

转自:https://segmentfault.com/a/1190000007769660 考虑过的方法有 直接用时间戳,或者以此衍生的一系列方法 Mysql自带的uuid 以上两种方法都可以查到就不多做解释了 最终选择了Twitter的SnowFlake算法 这个算法的好处很简单可以在每秒产生约400W个不同的16位数字ID(10进制) 原理很简单 ID由64bit组成 其中 第一个bit空缺 41bit用于存放毫秒级时间戳 10bit用于存放机器id 12bit用于存放自增ID 除了最高位…

写在前面的话 一提到分布式ID自动生成方案,大家肯定都非常熟悉,并且立即能说出自家拿手的几种方案,确实,ID作为系统数据的重要标识,重要性不言而喻,而各种方案也是历经多代优化,请允许我用这个视角对分布式ID自动生成方案进行分类: 实现方式 完全依赖数据源方式 ID的生成规则,读取控制完全由数据源控制,常见的如数据库的自增长ID,序列号等,或Redis的INCR/INCRBY原子操作产生顺序号等. 半依赖数据源方式 ID的生成规则,有部分生成因子需要由数据源(或配置信息)控制,如snowflake…

一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小,适应的场景也比较有限,平台的访问量和业务量都较小,业务ID的生成方式比较原始但是够用,它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈,所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注.但是对于大厂的那种大规模复杂业务.分布式高并发的应用场景,显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成,而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求,不仅无法完成业务能力,业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障.所以这一次,我们看看大厂都是怎么分…

 转自:http://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/5208136.html 1. 数据库自增长序列或字段 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.…