现总结几种生成一个唯一值的方式 第一种:采用nanoTime() // 理论上存在重复的可能,可以在后面再加上一个随机字符串 Random r = new Random(); for (int i = 0; i < 100; i++) { String n = System.nanoTime() + "" + r.nextInt(); System.out.println(n); } 第二种:采用UUID类 // 第二种:采用UUID类 for (int i = 0; i <

在涉及数据库存储数据的时候,经常会遇到唯一值问题,有的是主键带来的限制,有的则是业务上的需要. 下面介绍几种唯一值的获取或者生产方法: 先建一个测试用的表tbl_user,有三个字段:Id.Name.Age,其中Id为主键. 1: drop table if exists `tbl_user`; 2: create table 3: `tbl_user` ( 4: `Id` int(10), 5: `Name` varchar(20), 6: `Age` int(10), 7: PRIMARY

通过定义两个类加载器加载同一字节码文件来证明Class实例为什么不是全局唯一的 1.将一个名为Demo(没有后缀)的字节码文件放在D盘根目录 2.定义两个类加载器 自定义ClassLoader三要素: 继承自ClassLoader,重写findClass() 获取字节码二进制流 defineClass加载生成Class实例 package pkg.custom; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileInputStrea

此处以SpringBoot为例,示范如何使用Redis构造全局唯一标识. 1. RedisTemplate配置 spring.redis.database = 0 spring.redis.host = ** spring.redis.port = 6379 spring.redis.password = ** spring.redis.lettuce.pool.max-wait = 1000ms 以上配置,参照实际情况进行设置., 2.Java服务中Redis配置 @Repository @S

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.

 全局唯一标识符(GUID,Globally Unique Identifier)是一种由算法生成的二进制长度为128位的数字标识符.GUID主要用于在拥有多个节点.多台计算机的网络或系统中.在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.GUID 的总数达到了2^128(3.4×10^38)个,所以随机生成两个相同GUID的可能性非常小,但并不为0.GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现. 在理想情况下,任何计算机和计算机集群都不会生成两个相同的GUID.随机生成两个

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:

GUID(Global unique identifier)全局唯一标识符,它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值. GUID 的格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”,其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的数字.例如:76895313-839E-4E89-BAFC-B253BFF3173F 世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值.GUID 主

GUID(Global unique identifier)全局唯一标识符,它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值.GUID 的格式为"xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的数字.例如:76895313-839E-4E89-BAFC-B253BFF3173F世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值.GUI

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 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

GUID(Global unique identifier)全局唯一标识符,它是由网卡上的标识数字(每个网卡都有唯一的标识号)以及 CPU 时钟的唯一数字生成的的一个 16 字节的二进制值. GUID 的格式为“xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx”,其中每个 x 是 0-9 或 a-f 范围内的一个十六进制的数字.例如:76895313-839E-4E89-BAFC-B253BFF3173F 世界上的任何两台计算机都不会生成重复的 GUID 值.GUID 主

分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的,生成全局id方法由很多,我们选择的时候也比较纠结.每种方式都有各自的使用场景,如果我们熟悉各种方式及优缺点,使用的时候才会更方便.下面我们就一起来看一下常见的生成全局唯一id的方法 本文主要讨论 常见的生成全局唯一id有哪些? 他们各有什么优缺点? 1. 使用数据库自动增长序列实现 使用数据库的自动增长来实现,算是常见最简单的解决方案,数据库内部可以确保生成id的唯一性. 优点: 1)实现简单 2)id是有序的,对于有排序需求的比较有利 缺点: 1)依赖

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

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

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

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

在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号.分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点: 全局唯一:这是最基本的要求,不能重复: 递增:有些特殊场景是必须递增的,比如事务版本号,后面生成的 ID 一定要大于前面的 ID :有些场景递增比不递增要好,因为递增有利于数据库索引的性能: 高可用:如果是生成唯一 ID 的系统或服务,那么一定会有大量的调用,那么保证其

前言 每一次HTTP请求,数据库的事务的执行,我们追踪代码执行的过程中,需要一个唯一值和这些业务操作相关联,对于单机的系统,可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值,即可实现唯一值.但在分布式,又该如何实现唯一性的ID 分布式ID的特性 数据库自增的ID Redis分布式ID Zookeeper分布式ID 全局唯一UUID的优缺点 Twitter的雪花算法生成分布式ID 关注公众号,一起交流,微信搜一搜: 潜行前行 github地址,感谢star 分布式ID的特性 全局唯一性,必须性

为什么Class实例可以不是全局唯一的 通过定义两个类加载器加载同一字节码文件来证明Class实例为什么不是全局唯一的 1.将一个名为Demo(没有后缀)的字节码文件放在D盘根目录 2.定义两个类加载器 自定义ClassLoader三要素: 继承自ClassLoader,重写findClass() 获取字节码二进制流 defineClass加载生成Class实例 package pkg.custom; import java.io.ByteArrayOutputStream; import ja