最近学习过程中,想到提取系统硬件信息做一些验证,故而对网上提到的利用.NET System.Management类获取硬件信息做了进一步的学习.验证.验证是分别在4台电脑,XP SP3系统中进行,特将验证过程记录于此. 说明: 电脑1(联想品牌电脑): 电脑2(HP品牌电脑): 电脑3(联想品牌电脑): 电脑4(兼容机): 获取CPU编号 ManagementClass mc = new ManagementClass("Win32_Processor"); ManagementObj

UidGenerator是百度开源的Java语言实现,基于Snowflake算法的唯一ID生成器.而且,它非常适合虚拟环境,比如:Docker.另外,它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制.UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中. 压测结果显示,单个实例的QPS能超过6000,000. 依赖环境: JDK8+ MySQL(用于分配WorkerId) snowflake 由下图可知,雪花算法的几个核心组成部分: 1位sign标识位: 41位时间戳: 10位workI

月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: 1.         GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 2.         Random生成高唯一性随机码 今天分享的主题是:如何在高并发分布式系统中生成全局唯一Id. 但这篇博文实际上是“半分享半讨论”的博文: 1)         半分享是我将说下我所了解到的关于今天主题所涉及的几种方案.

在分布式系统中,经常需要使用全局唯一ID查找对应的数据.产生这种ID需要保证系统全局唯一,而且要高性能以及占用相对较少的空间. 全局唯一ID在数据库中一般会被设成主键,这样为了保证数据插入时索引的快速建立,还需要保持一个有序的趋势. 这样全局唯一ID就需要保证这两个需求: 全局唯一 趋势有序 全局ID产生的几种方式 数据库自增 当服务使用的数据库只有单库单表时,可以利用数据库的auto_increment来生成全局唯一递增ID. 优势: 简单,无需程序任何附加操作 保持定长的增量 在单表中能保持

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

http://www.cnblogs.com/heyuquan/p/global-guid-identity-maxId.html 又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也

在服务器系统开发时,为了适应数据大并发的请求,我们往往需要对数据进行异步存储,特别是在做分布式系统时,这个时候就不能等待插入数据库返回了取自动id了,而是需要在插入数据库之前生成一个全局的唯一id,使用全局的唯一id,在游戏服务器中,全局唯一的id可以用于将来合服方便,不会出现键冲突.也可以将来在业务增长的情况下,实现分库分表,比如某一个用户的物品要放在同一个分片内,而这个分片段可能是根据用户id的范围值来确定的,比如用户id大于1000小于100000的用户在一个分片内.目前常用的有以下几种:

又一个多月没冒泡了,其实最近学了些东西,但是没有安排时间整理成博文,后续再奉上.最近还写了一个发邮件的组件以及性能测试请看 <NET开发邮件发送功能的全面教程(含邮件组件源码)> ,还弄了个MSSQL参数化语法生成器,会在9月整理出来,有兴趣的园友可以关注下我的博客. 分享原由,最近公司用到,并且在找最合适的方案,希望大家多参与讨论和提出新方案.我和我的小伙伴们也讨论了这个主题,我受益匪浅啊…… 博文示例: GUID生成Int64值后是否还具有唯一性测试 Random生成高唯一性随机码 今天分

一般用到一个函数: uniqid(prefix,more_entropy) 参数 描述 prefix 可选.为 ID 规定前缀.如果两个脚本恰好在相同的微秒生成 ID,该参数很有用. more_entropy 可选.规定位于返回值末尾的更多的熵. 说明 如果 prefix 参数为空,则返回的字符串有 13 个字符串长.如果 more_entropy 参数设置为 true,则是 23 个字符串长. 如果 more_entropy 参数设置为 true,则在返回值的末尾添加额外的熵(使用组合线形同余

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

标识(ID / Identifier)是无处不在的,生成标识的主体是人,那么它就是一个命名过程,如果是计算机,那么它就是一个生成过程.如何保证分布式系统下,并行生成标识的唯一与标识的命名空间有着密不可分的关系.在世界里,「潜意识下的命名空间里,相对的唯一标识」是普遍存在的,例如: 每个人出生的时候,就获得了一个「相对的唯一标识」——姓名. 城市的道路,都基本上采用了唯一的命名(当然这也需要一个 过程 ). 显然,对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性. 可以

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

介绍 redis是键值对的数据库,常用的五种数据类型为字符串类型(string),散列类型(hash),列表类型(list),集合类型(set),有序集合类型(zset) Redis用作缓存,主要两个用途:高性能,高并发,因为内存天然支持高并发 应用场景 分布式锁(string) setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1.若给定的 key 已经存在,则setnx不做任何动作,返回0. 当setnx返回1时,表示获取锁,做完操作以后del key

◀背景▶ 对于一套分布式部署的 IM 系统,要求每条消息的 ID 要保证在集群中全局唯一且按生成时间有序排列.如何快速高效的生成消息数据的唯一 ID ,是影响系统吞吐量的关键因素.那么,融云是如何做到生成全局唯一消息 ID 的呢? 首先需要明确下 ID 生成的核心需求: 1. 全局唯一 2. 有序 ◀设计▶ 融云消息数据的唯一 ID 长度采用 80 Bit .每 5 个 Bit ,进行一次 32 进制编码,转换为一个字符,字符取值范围是,( 2 ~ 9 ) 和 ( A ~ B ),其中,已经去掉

一.前言 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1. 分布式全局唯一id 2. 分片规则和策略 3. 跨分片技术问题 4. 跨分片事物问题 下面我们来看一下Mycat是如何解决分布式全局唯一id的问题的 二.Mycat全局序列号 Mycat保证id唯一的方式有如下几个: 1)本地文件方式 2)数据库方式 3)时间戳方式 4)ZKID生成器 5)ZK递增ID 推荐使用第4,5种 以上5中方式都要统一在server.xml文件中开启全

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

0x01 起因 前端时间遇到一个问题,怎么快速生成唯一的id,后来采用了hashid的方法.最近在网上读到了美团关于分布式唯一id生成器的解决方案, 其中提到了三种生成法:(建议看一下这篇文章,写得很详细,分析到位) UUID 数据库生成 类snowflake方案 0x02 问题 文中提到了如下几个问题 1.全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求. 2.趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数

https://blog.csdn.net/guodongcc322/article/details/55211273 https://blog.csdn.net/weixin_36751895/article/details/70331781 https://blog.csdn.net/antony9118/article/details/52766848 package com.witwicke.picturematerial.utils; import java.text.SimpleDa

MySQL数据表结构中,一般情况下,都会定义一个具有‘AUTO_INCREMENT’扩展属性的‘ID’字段,以确保数据表的每一条记录都可以用这个ID唯一确定: 随着数据的不断扩张,为了提高数据库查询性能,降低查询热点,一般都会把一张表按照一定的规则分成多张数据表,即常说的分表: 分表除了表名的索引不同之外,表结构都是一样的,如果各表的‘ID’字段仍采用‘AUTO_INCREMENT’的方式的话,ID就不能唯确定一条记录了. 这时就需要一种处于各个分表之外的机制来生成ID,我们一般采用一张单独的数

一.需求缘起 几乎所有的业务系统,都有生成一个记录标识的需求,例如: (1)消息标识:message-id (2)订单标识:order-id (3)帖子标识:tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键,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,例如: (1)拉取最新的一页消息:selectmessage-id/ order by time/ limit 100 (2)拉取最新的一页订单

需求缘起(用一个公司的发展作为背景) 1.还是个小公司的时候,注册用户就20w,每天活跃用户1w,每天最大单表数据量就1000,然后高峰期每秒并发请求最多就10,此时一个16核32G的服务器,每秒请求支撑在2000左右,负载合理,没有太大压力,基本没有宕机风险. 2.当注册用户达到2000W,每天活跃用户数100W,每天单表新增数据量达到50W条,高峰期请求量达到1W.经过一段时间的运行,单标数据量会越来越多,带来的问题   2.1 数据库服务器的IO,网络宽带,CPU负载,内存消耗都会达到非常