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

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

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

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

一.前言 前言:最近圣诞节来临,需要在页面上应用一个雪花飘落的效果,做之前产品经理给了我网络上的一个demo,地址是http://demo.lanrenzhijia.com/demo/1225/sd/,预览了一下,效果不错,但是性能可以再优化,源码中使用setInterval重复定时器,dom在不停地插入移除,这里主要优化这两个地方,使用setTimeout替换setInterval,减少页面dom的重排,其他地方可以自己调整. 二.应用实例demo /** * component: jQuer

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

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

1.算法 SnowFlake算法生成的数据组成结构如下: 在java中用long类型标识,共64位(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 00 1位标识,0表示正数. 41位时间戳,当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数.可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年. 5位数据中心标识,可支持(1L &l

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

在数据库主键设计上,比较常见的方法是采用自增ID(1开始,每次加1)和生成GUID.生成GUID的方式虽然简单,但是由于采用的是无意义的字符串,推测会在数据量增大时造成访问过慢,在基础互联网的系统设计中都不推荐采用.自增ID的方法虽然比较适合大数据量的场景,当时由于自增ID是按照顺序增加的,数据记录都是可以根据ID号进行推测出来,对于一些数据敏感的场景,不建议采用 最近在一篇文章中看到P2P网站处理订单流水号的思路还不错.该平台设计时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

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID. 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器.时间等. 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,最后还有一个符号位,永远是0. 比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图(图片来自网络)

目录 写在前面 1.1.1. 集群节点的命名服务 1.1.2. snowflake 的ID算法改造 SnowFlake算法的优点: SnowFlake算法的缺点: 写在最后 疯狂创客圈 亿级流量 高并发IM 实战 系列 疯狂创客圈 Java 分布式聊天室[ 亿级流量]实战系列之 -25[ 博客园 总入口 ] @ 写在前面 ​ 大家好,我是作者尼恩.目前和几个小伙伴一起,组织了一个高并发的实战社群[疯狂创客圈].正在开始高并发.亿级流程的 IM 聊天程序 学习和实战 ​ 前面,已经完成一个高性能的

前言: SnowFlake 雪花ID 算法是推特公司推出的著名分布式ID生成算法.利用预先分配好的机器ID,工作区ID,机器时间可以生成全局唯一的随时间趋势递增的Long类型ID.长度在17-19位.随着时间的增长而递增,在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎可以更快的插入递增的主键.而不像UUID那样因为写入是乱序的,InnoDB不得不频繁的做页分裂操作,耗时且容易产生碎片. 对于SnowFlake 的原理介绍,可以参考该文章:理解分布式id生成算法SnowFlake 理解了雪花的基本原理

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

一.目的 保证在分库分表中每条数据具有唯一性 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding c

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

一.简要说明 以下配置实现了: 1.分库分表 2.每一个分库的读写分离 3.读库负载均衡算法 4.雪花算法,生成唯一id 5.字段取模 二.配置项 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional informa

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

流水号生成器(全局唯一 ID生成器)是服务化系统的基础设施,其在保障系统的正确运行和高可用方面发挥着重要作用.而关于流水号生成算法首屈一指的当属 Snowflake雪花算法,然而 Snowflake本身很难在现实项目中直接使用,因此实际应用时需要一种可落地的方案. Snowflake仓库 https://github.com/twitter/snowflake UidGenerator 由百度用Java语言开发的, 基于 Snowflake算法的唯一ID生成器.UidGenerator以组件形式