参考: https://www.cnblogs.com/h-change/p/6699683.html 这里在数据库层面生成的,经测试确实不会重复. 附上自己修改后的版本,这里也可以预先生成一年的记录,过程就可以直接去读取.认为表里是一定有数据的. --表结 rq date num int 记录每一天生成了多个单号 用于生成流水的 GO CREATE PROC dbo.proc_CreateNewDH AS SET NOCOUNT ON DECLARE @TranCount INT=0, @Er

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

http://www.51-n.com/t-4264-1-1.html PHP uniqid()函数可用于生成不重复的唯一标识符,该函数基于微秒级当前时间戳.在高并发或者间隔时长极短(如循环代码)的情况下,会出现大量重复数据.即使使用了第二个参数,也会重复,最好的方案是结合md5函数来生成唯一ID.PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一这种方法会产生大量的重复数据,运行如下PHP代码会数组索引是产生的唯一标识,对应的元素值是该唯一标识重复的次数. <?php $units = arr

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.

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

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

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

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.

高并发 php uniqid 用md5生成不重复唯一标识符方案uniqid() 函数基于以微秒计的当前时间,生成一个唯一的 ID.uniqid(prefix,more_entropy)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.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_

博友们一起来讨论下高并发非自增ID如何设计? 底层是很重要的,我最近设计底层,通用底层. 我想跟大家谈论下这个话题: 如何在高并发环境下设计出一套好用的非自增ID的添加操作的解决方案?更新的操作我随机生成一个时间因子,新增的解决方案就希望大家可以一起讨论下. 打个比方,一个表,一万条新增请求同时涌进来,表为空,也就是一万条同时获取到要赋值的id就是1,更新了第一条,剩下的怎么处理?在第二条处理过程中,又有一万条新增记录涌进来,又如何处理?如何保证性能,ID不重复,友好性?ID列设计为聚集索引主键

高并发分布式系统中生成全局唯一(订单号)Id   1.GUID数据因毫无规律可言造成索引效率低下,影响了系统的性能,那么通过组合的方式,保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime),这样我们将时间信息与GUID组合起来,在保留GUID的唯一性的同时增加了有序性,以此来提高索引效率,在NHibernate中,COMB型主键的生成代码如下所示: /// <summary> /// 保留GUID的10个字节,用另6个字节表示GUID生成的时间(DateTime)组

ID生成器是指能产生不重复ID服务的程序,在后台开发过程中,尤其是分布式服务.微服务程序开发过程中,经常会用到,例如,为用户的每个请求产生一个唯一ID.为每个消息产生一个ID等等,ID生成器也是进行无状态服务开发的重要需求之一. ID生成器有其特殊要求: (1)    产生的ID不能重复,在任何情况下产生的ID都不能重复,例如:在ID生成器程序重启之后,ID生成器产生的新ID不能与重启之前产生的ID重复: (2)    ID尽可能短小,由于很多情况下,ID需要被存储或者传输,因此在满足ID不重复

需求说明 在过去单机系统中,生成唯一ID比较简单,可以使用MySQL的自增主键或者Oracle中的sequence, 在现在的大型高并发分布式系统中,以上策略就会有问题了,因为不同的数据库会部署到不同的机器上,一般都是多主实例,而且再加上高并发的话,就会有重复ID的情况了.至于为什么会有重复就不多说了,技术人员都懂的. 本文讲述的案例不仅仅局限于数据库中的ID主键生产,也可以适用于其他分布式环境中的唯一标示,比如全局唯一事务ID,日志追踪时的唯一标示等. 先列出笔者最喜欢的一种全局唯一ID的生成

1.kafka在高并发的情况下,如何避免消息丢失和消息重复? 消息丢失解决方案: 首先对kafka进行限速, 其次启用重试机制,重试间隔时间设置长一些,最后Kafka设置acks=all,即需要相应的所有处于ISR的分区都确认收到该消息后,才算发送成功 消息重复解决方案: 消息可以使用唯一id标识 生产者(ack=all 代表至少成功发送一次) 消费者 (offset手动提交,业务逻辑成功处理后,提交offset) 落表(主键或者唯一索引的方式,避免重复数据) 业务逻辑处理(选择唯一主键存储到R

1.高并发情况下,生成分布式全局id策略2.利用全球唯一UUID生成订单号优缺点3.基于数据库自增或者序列生成订单号4.数据库集群如何考虑数据库自增唯一性5.基于Redis生成生成全局id策略6.Twitter的Snowflake算法生成全局id7.基于Zookeeper生成全局id 高并发情况下,生成分布式全局id策略 1.注意幂等性且全局唯一性2.注意安全性,不能被猜疑3.趋势递增性 订单号命名规则:比如“业务编码 + 时间戳 + 机器编号[前4位] + 随机4位数 + 毫秒数”. 利用全球

转载自:http://www.jb51.net/article/71041.htm 如果不能设计一个合理的数据库模型,不仅会增加客户端和服务器段程序的编程和维护的难度,而且将会影响系统实际运行的性能.所以,在一个系统开始实施之前,完备的数据库模型的设计是必须的. 一.数据库结构的设计 在一个系统分析.设计阶段,因为数据量较小,负荷较低.我们往往只注意到功能的实现,而很难注意到性能的薄弱之处,等到系统投入实际运行一段时间后,才发现系统的性能在降低,这时再来考虑提高系统性能则要花费更多的人力物力,而

package xxx; import java.sql.Timestamp; import java.util.concurrent.*; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * 高并发场景下System.currentTimeMillis()的性能问题的优化 * <p><p> * System.currentTimeMillis()的调用比new一个普通对象要耗时的多(具体耗时高出多少我还没测试过,有人说是100

在公用事业最近项目生成token检查问题.首先考虑php中间uniqid()函数生成一个随机字符串,但因为该函数的良好似基于微秒的水平.在高并发的情况下,,也能够产生相同的值. 解1:uniqid(rand(1,10000)), 函数的第一参数可被用来产生一个前缀号码,如此,重复率数字. 但可能性仍存在反复 解2:md5(uniqid()),  使用md5()功能.产生绝对独一无二值 版权声明:本文博客原创文章.博客,未经同意,不得转载.

需求:我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统) (1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致. (2)A渠道系统再调用外部厂商C系统. (3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的. 当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的

需求: 我们先举个某系统验证的列子:(A渠道系统,业务B系统,外部厂商C系统)(1)B业务系统调用A渠道系统,验证传入的手机.身份证.姓名三要素是否一致.(2)A渠道系统再调用外部厂商C系统.(3)A渠道系统将结果返回给B业务系统. 这3个过程中,(2)过程,调用外部厂商是需要计费的.当B业务系统并发量很高时,有100笔相同的三要素校验,由于是相同的三要素,A渠道只要调用一次厂商即可知道结果.为了防止在某一请求还没响应结束的同时,其他请求也去调用外部系统,这个时候就需要加锁处理 分布式锁的特点

前几节终于实现了这个高并发秒杀业务,现在问题是如何优化这个业务使其能扛住一定程度的并发量. 一. 优化分析 对于整个业务来说,首先是分析哪些地方会出现高并发,以及哪些地方会影响到了业务的性能.可能会出现高并发的地方:详情页,获取系统时间,地址暴露接口,执行秒杀操作. 这个业务为什么要单独获取时间呢?用户会在详情页大量刷新,为了优化这里,将detal.jsp详情页和一些静态资源(css,js等)部署在CDN的节点上(至于这个CDN是什么,下面会说),也就是说用户访问详情页是不需要访问我们的系统的,