JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra

#如何实现用户id生成一个唯一邀请码 #创建验证码 function createCode($user_id) { static $source_string = 'E5FCDG3HQA4B1NOPIJ2RSTUV67MWX89KLYZ'; $num = $user_id; $code = ''; while ( $num > 0) { $mod = $num % 35; $num = ($num - $mod) / 35; $code = $source_string[$mod].$code;

需求描述:根据用户id生成与之对应的唯一邀请码,范围为‘0-9A-Z’. 这个需求的重点在于加粗的部分,也就是要能够根据邀请码反推出用户ID,这样邀请码就不用入库了,在用户量很大的情况下,性能可以得到不小的提升. 错误思路 随机生成一个字符串,再将用户id拼接到字符串后面,但是这样id就太明显了,容易暴露,而且如果id很长的话,会导致邀请码很长,不利于用户使用. 所以可以将用户id插入到生成的字符串中,隔一个字符插入一个id的数字,这样id混合在字符串中,不容易暴露,但是长度问题并没有得到优化,

网上看到一个例子,借鉴修改一下 实现根据long类型的用户ID生成6位随机邀请码,并且根据邀请码能算出用户ID.代码如下: /** 自定义进制(选择你想要的进制数,不能重复且最好不要0.1这些容易混淆的字符) */ private static final char[] r=new char[]{'q', 'w', 'e', '8', 's', '2', 'd', 'z', 'x', '9', 'c', '7', 'p', '5', 'k', '3', 'm', 'j', 'u', 'f', '

1.需求 将下边的功能实现Dao: 根据用户id查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表 添加用户信息 2. 原始Dao开发方法需要程序员编写Dao接口和Dao实现类 3.User.xml映射文件的内容为: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "h

网上看到一个例子,源地址:https://www.aliyun.com/jiaocheng/536419.html 借鉴修改一下 实现根据long类型的用户ID生成6位随机邀请码,并且根据邀请码能算出用户ID.代码如下: /// <summary> /// 不重复随机字符串类 /// </summary> public class SerialNumberHelper { /** 自定义进制(选择你想要的进制数,不能重复且最好不要0.1这些容易混淆的字符) */ private s

新浪微博和twitter 等系统都有一窜数字ID来标示一个唯一的用户,这篇文章就是记录如何实现这种唯一数字ID 原理:使用MYSQL 自增ID 拼接任意字符..然后使用进制转换打乱规则 一般来说实现唯一性可以使用uniqid 或者time之类的方式生成,但是考虑到多台系统,也就是分布式系统.这种方式就不准确了. 实现: 新建一个数据库: CREATE TABLE `user_number_id` ( `id` bigint() unsigned NOT NULL auto_increment,

目录 阐述背景 Leaf snowflake 模式介绍 Leaf segment 模式介绍 Leaf 改造支持RPC 阐述背景 不吹嘘,不夸张,项目中用到ID生成的场景确实挺多.比如业务要做幂等的时候,如果没有合适的业务字段去做唯一标识,那就需要单独生成一个唯一的标识,这个场景相信大家不陌生. 很多时候为了涂方便可能就是写一个简单的ID生成工具类,直接开用.做的好点的可能单独出一个Jar包让其他项目依赖,做的不好的很有可能就是Copy了N份一样的代码. 单独搞一个独立的ID生成服务非常有必要,当

在MongoDB中的ObjectID,可以理解为是一个不会重复的ID,这里有个链接http://blog.csdn.net/xiamizy/article/details/41521025感兴趣可以去研究一下. 我今天要做的就是做一个不重复ID的生成器 /** * 生成一个用不重复的ID */ function GenNonDuplicateID():String{ } 先看看下面的几个方法 1.生成[0,1)的随机数的Math.random,例如 //我这次运行生成的是:0.583416574

我们都知道,各种主流的社交应用或者阅读应用,基本都有列表类视图,并且都有滑到底部加载更多这一功能, 对应后端就是分页拉取数据.好处不言而喻,一般来说,这些数据项都是按时间倒序排列的,用户只关心最新的动态,而不关心几个月甚至几年前消息,所以后端返回给客户端的数据是不会一次性传递全部内容的(不仅耗费流量,而且还给服务器带来巨大压力). 举个例就说MySQL,它已经给我们提供了相应的语句来支持这一功能,那就是limit关键字.比如我要拉取一个消息表中用户id为1的前10条最新数据,SQL语句如下: s

我们需要一些服务器端代码,这个例子中用到了一个PHP文件,读取rating参数然后返回rating总数和平均数.看一下rate.php代码.虽然这些例子也可以不使用AJAX来实现,但显示我们不会那么做,我们用jQuery生成一个DIV容器,ID是"rating". $(document).ready(function() {        // generate markup        var ratingMarkup = ["lease rate: "]; 

在MongoDB中的ObjectID,可以理解为是一个不会重复的ID,这里有个链接http://www.jb51.net/article/101164.htm感兴趣可以去研究一下. 我今天要做的就是做一个不重复ID的生成器 /** * 生成一个用不重复的ID */ function GenNonDuplicateID():String{ } 先看看下面的几个方法 .生成[,)的随机数的Math.random,例如 //我这次运行生成的是:0.5834165740043102 Math.rando

/** * 生成一个用不重复的ID */ function GenNonDuplicateID():String{ } 先看看下面的几个方法 1.生成[0,1)的随机数的Math.random,例如 //我这次运行生成的是:0.5834165740043102 Math.random() 2.获取当前时间戳Date.now //现在时间戳是1482645606622 Date.now() = 1521009303858 3.将10进制转换为其他进制的字符串 Number.toString //将

用用户注册时的时间,作为新用户的Uid: /** * 生成用户id,用时间生成 * * @return */ public static String date2UserId() { SimpleDateFormat dateFormatUserId = new SimpleDateFormat("yyMMddHHmmss"); String time = dateFormatUserId.format(new Date()); return time; }

表A name user owner machine1 1 2 machine2 3 4 表B userid username 1 aaa 2 bbb 3 ccc 4 ddd 以上两个表,表A 设备的用户id和所有者id,表B是用户id对应的名称如何用sql语句显示为下面的表 显示为 name user ower machine1 aaa bbb machine2 ccc ddd sql: SELECT name , user=( SELECT username FROM B WHERE B.u

Python 练习 标签: Python Python练习题 Python知识点 二. 使用random中的randint函数随机生成一个1~100之间的预设整数让用户键盘输入所猜的数,如果大于预设的数,屏幕显示"太大了,请重新输入"如果小于预设的数,屏幕显示"太小了,请重新输入"如此循环,直到猜中,显示"恭喜你,猜中了!共猜了N次"N为用户猜测次数. 答案: import random def guess_number(): true_num

两个列表合并为一个字典函数list_dic(list1,list2)可以直接复制拿走 传入的参数为两个列表,list1准备作为key,list2准备作为value,key和value位置一一对应. def list_dic(list1,list2): ''' two lists merge a dict,a list as key,other list as value :param list1:key :param list2:value :return:dict ''' dic = dict

需求: 存在两个list如下 list1 = ["one", "two", "three"] list2 = ["1", "2", "3"] 需要生成一个字典如下 dict1 = {"one" : "1", "two" : 2, "three" : "3"} 解决方法: dict4 = {

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 模拟网上商城购物,当用户选好物品提交订单时,每笔订单会自动生成一个唯一的订单编号.而部分电子商务网站在数据高峰期时,一毫秒可能需要处理近千笔的订单 现在简单模拟 5 个订单同时提交,生成唯一订单编号的场景.订单编号的生成规则是以毫秒为单位的当前时间+订单序号 例如,当前时间的毫秒数是 150000,那第 1 笔订单的编号就是 1500001,第 9 笔订单的编号就是 1500009 实现思路: 项目中创建订单类 Order(订单编号.订单金额.下单用户) 创

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但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,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 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 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势