方法一: 用数据库的 auto_increment 来生成 优点: 此方法使用数据库原有的功能,所以相对简单 能够保证唯一性 能够保证递增性 id 之间的步长是固定且可自定义的 缺点: 可用性难以保证:数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离,生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了 扩展性差,性能有上限:因为写入是单点,数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限,并且 难以扩展 改进方案: 冗余主库,避免写入单点 数据水平切分,保证各主库生成的ID不重复 由1个写库变成3个写库,每个写库设置不同

主键生成策略 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID

为什么分布式系统需要用到ID生成系统 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,对数据库的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,业务系统对ID号的要求有哪些呢? ID生成系统的需求 1.全局唯一性:不能出现重复的ID,最基本的要求. 2.趋势递

全局唯一的 ID 几乎是所有系统都会遇到的刚需.这个 id 在搜索, 存储数据, 加快检索速度 等等很多方面都有着重要的意义.工业上有多种策略来获取这个全局唯一的id,针对常见的几种场景,我在这里进行简单的总结和对比. 简单分析一下需求 [1] 所谓全局唯一的 id 其实往往对应是生成唯一记录标识的业务需求. 这个 id 常常是数据库的主键,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.所以往往要有一个t

一.背景 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. 1.1 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; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 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. 什么是?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势.如:再一段时间内生成的ID在[

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

分布式环境下如何保证ID的不重复呢?一般我们可能会想到用UUID来实现嘛.但是UUID一般可以获取当前时间的毫秒数再加点随机数,但是在高并发下仍然可能重复.最重要的是,如果我要用这种UUID来生成分表的唯一ID的话,重复不谈,这种随机的字符串对于我们的innodb存储引擎的插入效率是很低的.所以我们生成的ID如果作为主键,最好有两种特性:分布式唯一和有序. 唯一性就不用说了,有序保证了对索引字段的插入的高效性.我们来具体看看ShardingJDBC的分布式ID生成策略是如何保证. snowfla

概述 前一篇文章讲述了最流行的分布式ID生成算法snowflake,本篇文章根据美团点评分布式ID生成系统文章,介绍另一种相对更容易理解和编写的分布式ID生成方式. 实现原理 Leaf这个名字是来自德国哲学家.数学家莱布尼茨的一句话: There are no two identical leaves in the world "世界上没有两片相同的树叶" 设置数据表主键自增是最简单的方案,缺点也很明显: 强依赖数据库,无法提供高可用 ID生成强依赖单台服务,无法横向扩展 很容易想到,

业务ID 生成策略,从技术上说,基本要借助一个集中式的引擎来帮忙实现. 为了扩大业务ID生成策略的并发问题,还有更为技巧性的提升. 先来介绍普遍的分布式ID生成策略: 1. 利用DB的自增主键 这里又有两种做法,一种是 单独创建一个只有自增主键的表,来负责主键自增,业务表从这里取得自增的主键返回给业务主键生成组件使用. 另外一种: 业务中不使用DB的自增主键, 自增主键仅存在DB层面,并增加业务主键字段,并加以约束.这种比较常见. 通常的步骤为: A. Create table `tbl_biz

前言: 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同起点,但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 比如刚开始时,我们设计某个系统的数据库时,这个数据库中会有10个表,那么我们对于每个表的内容都需要不同的ID我们就可以使用不同不长自增的形式,比如,第一张表的是1.11.21.31... 第二张表是2.12.22.32..

在博客园搜素全局唯一有序ID,罗列出来的文章大致讲述了以下几个问题,常见的生成全局唯一id的常见方法 :使用数据库自动增长序列实现 : 使用UUID实现:  使用redis实现: 使用Twitter的snowflake算法实现:使用数据库+本地缓存实现.作为一个记录性质的博客,简单总结一下. 在实际的生产场景中,经常会出现如下的情况比方说订单号:D channelNo 流水号 样例PSDK1600000001, PSDK1600000002, PSDK1600000003... 这种具有业务意义

本文来自融云技术团队原创分享,原文发布于“融云全球互联网通信云”公众号,原题<如何实现分布式场景下唯一 ID 生成?>,即时通讯网收录时有部分改动. 1.引言 对于IM应用来说,消息ID(或称序列号)是个看似不起眼,但非常重要的东西之一. 消息ID的使用贯穿了IM技术逻辑的方方面面,比如: 1)聊天消息的顺序保证: 2)聊天消息QoS送达保证机制时的去重: 3)特定聊天消息的精确查找和匹配: 4)聊天消息的已读未读处理: 5)聊天消息的送达回执: 6)群聊消息的扩散读拉取标记: 7)... .

以JAVA为例 Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32

Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32个机器 数据中心

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake,附演算验证过程 2017年01月22日 14:44:40 url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031 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

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,性能受数据库并发能力限制,

import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 * <p>Title: IDUtils</p> * <p>Description: </p> * <p>Company: www.itcast.com</p> * @author    zz * @date 2015年7月22日下午2:32:10 * @version 1.0 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */

一.ID生成策略配置 1.ID生成方式在xml中配置方式: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd"> <hibernate-mapping p

解决方案: 基于Redis的全局id生成策略:(推荐此方法) 基于雪花算法的全局id生成: https://www.cnblogs.com/kobe-qi/p/8761690.html 基于zookeeper的全局id生成: https://www.iyunv.com/thread-660410-1-1.html

一.概述 hibernate中使用两种方式实现主键生成策略,分别是XML生成id和注解方式(@GeneratedValue),下面逐一进行总结. 二.XML配置方法 这种方式是在XX.hbm.xml文件中对generator进行配置,eg: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" &qu

package com.taotao.utils; import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */ public static String genImageName() { //取当前时间的长整形值包含毫秒 long millis = System.currentTimeMillis(); //long millis = System.nanoTime(); //加上三位随机数 R