流水编号 日常在我们开发的过程中可能会用到编号的功能,如销售订单号,采购订单号,日志编号,凭证号...等等,为了保证唯一有些表的主键要么用自增长,要么用GUID值,或通过雪花ID算法生成.这此方式基本都能产生唯一的ID,但如果在分布式环境下产生流水ID,以上这几种方式可能就不太好用,如有以下场景 工作流的流水编号 工作流的编号通常会是以下格式 如2022060200001-2022060299999 到了第二天时尾数又要生00001开始编,这种编号规则有一个好处就是非常直观的通过工作流编号就可以

单实例环境,不是分布式 需要流水号 /** * 流水号生成器 * * 年+天号+毫秒+随机数 * 2019+134+480+11位随机数 * 4+3+3+11 = 21位 * * * @author sxd * @date 2019/5/14 9:55 */ public class SerialCreater { public static final String SERIAL_FROMAT = "%s%s%s%s"; private String serialNum; publi

世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样).又如中国人,每个中国人有自己的身份证.对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识.在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录.文件.消息,而唯一的标识我们称之为id. 本文地址:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7616272.html 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键

原文:https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 同类参考:[转]数据库的分库分表基本思想 数据库分库分表思路   一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(S

目录 主键定义 主键设计和应用原则 主键生成策略 自增ID UUID 自建的id生成器 Twitter的snowflake算法 @ 最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考. 主键定义 唯一标识表中每行的一个列(或一组列)称为主键.主键用来表示一个特定的行. 主键设计和应用原则 除了满足MySQL强制实施的规则(主键不可重复:一行中主键不可为空)之外,主键的设计和应用应当还遵守以下公认的原则: 不更新主

在吾爱破解发布的Java学习路线图自我感觉良好,之后看到动力节点Java学院的这份学习路线图感觉专业的东西还得专业的人来做,这份专业的学路线图把我上次的Java学习路线图秒成渣,虽然内容差不多,上份是自己在动力节点学习的总结算是,但是这份学习路线图真的挺适合Java学习的!!!废话不多说给大家分享一下!最新Java学习路线图, 路线图的宗旨就是分享,专业,便利,让喜爱Java的人,都能平等的学习. 从今天起不要再找借口,不要再说想学Java却没有资源,赶快行动起来,Java等你来探索,高薪距你只

一.前言 上一篇博客已经介绍了如何使用Zookeeper提供的原生态Java API进行操作,本篇博文主要讲解如何通过开源客户端来进行操作. 二.ZkClient ZkClient是在Zookeeper原声API接口之上进行了包装,是一个更易用的Zookeeper客户端,其内部还实现了诸如Session超时重连.Watcher反复注册等功能. 2.1 添加依赖 在pom.xml文件中添加如下内容即可. <dependency> <groupId>com.101tec</gro

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更 好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop的对比 ◆ Spark的中

之前的文章<Java分布式锁实现>中列举了分布式锁的3种实现方式,分别是基于数据库实现,基于缓存实现和基于zookeeper实现.三种实现方式各有可取之处,本篇文章就详细讲解一下Java分布式锁之基于数据库的实现方式,也是最简单最易理解的实现方式. 首先,先来阐述下"锁"的概念,锁作为一种安全防御工具,既能上锁防止别人打开,又能让持有钥匙的人打开锁,这是锁的基本功能.那再来说一下"分布式锁",分布式锁是在分布式系统(多个独立运行系统)内的锁,相对来说,这

匠心零度 转载请注明原创出处,谢谢! 缘起 为什么会突然谈到分布式唯一id呢?原因是最近在准备使用RocketMQ,看看官网介绍: 一句话,消息可能会重复,所以消费端需要做幂等.为什么消息会重复后续RocketMQ章节进行详细介绍,本节重点不在这里. 为了达到业务的幂等,必须要有这样一个id存在,需要满足下面几个条件: 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产生发送到MQ. 消费端根据该id进行判断是否重复,确保幂等. 在那里产生,和消费端进行判断等和这个id没有关系,这个id

snowflake算法 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID.其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0. 刚刚看到一篇讨论snowflake的文章,之前也看过一些介绍分布式ID生成的算法.但是一直没有用c#实现过.这次正好实现以下.代码的话基本上是翻译了一下那篇文章

<分布式任务调度平台XXL-JOB>       博文转自 https://www.cnblogs.com/xuxueli/p/5021979.html 一.简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速.学习简单.轻量级.易扩展.现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用. 1.2 特性 1.简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手: 2.动态:支持动态修改任务状态.暂停/恢复任务,以及终止运行中任务,即时生效:

<分布式任务调度平台XXL-JOB>       一.简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速.学习简单.轻量级.易扩展.现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用. 1.2 特性 1.简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手: 2.动态:支持动态修改任务状态.暂停/恢复任务,以及终止运行中任务,即时生效: 3.调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署,可保

主要分为三个步骤:1.安装vmware虚拟机运行软件  2.在vmware虚拟机中安装linux操作系统   3.配置hadoop伪分布式环境 Hadoop环境部署-JDK部分------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 先修改权限 chown -R beifeng:beifeng /opt/ 2. 解压JDK到指定的

### 什么是锁? 在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.这个标记可以理解为锁. 不同地方实现锁的方式也不一样,只要能

一.简介 1.1 概述 XXL-JOB是一个轻量级分布式任务调度框架,其核心设计目标是开发迅速.学习简单.轻量级.易扩展.现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用. 1.2 特性 1.简单:支持通过Web页面对任务进行CRUD操作,操作简单,一分钟上手: 2.动态:支持动态修改任务状态.暂停/恢复任务,以及终止运行中任务,即时生效: 3.调度中心HA(中心式):调度采用中心式设计,“调度中心”基于集群Quartz实现并支持集群部署,可保证调度中心HA: 4.执行器HA(分布式):任务分布

在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可执行,那么需要在某个地方做个标记,这个标记必须每个线程都能看到,当标记不存在时可以设置该标记,其余后续线程发现已经有标记了则等待拥有标记的线程结束同步代码块取消标记后再去尝试设置标记.这个标记可以理解为锁. 不同地方实现锁的方式也不一样,只要能满足所有线程都能看得

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.

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

目录 目录 1 1. 前言 1 2. 名词 1 3. 功能 1 4. 唯一性原理 2 5. 系统结构 2 5.1. mooon-uniq-agent 2 5.2. mooon-uniq-master 2 6. 限制 3 7. 核心思想 4 8. 编译&安装 4 9. 启动&运行 5 10. 编程使用 5 1. 前言 源码位置:https://github.com/eyjian/mooon/tree/master/application/uniq_id. mooon-uniq-id可单机运行

参考文章: Redis分布式锁的正确实现方式 分布式锁看这篇就够了 在这两篇文章的指引下亲测 Redis分布式锁 引言 分布式系统一定会存在CAP权衡问题,所以才会出现分布式锁 什么是CAP理论? 为了更好的理解文章,建议阅读:分布式系统的CAP理论 什么是锁? 在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,使其在修改这种变量时能够线性执行消除并发修改变量. 而同步的本质是通过锁来实现的.为了实现多个线程在一个时刻同一个代码块只能有一个线程可