cuid 是一个不错的id 生成算发,类似的有shortid .hashid 演示使用lua 包集成openresty 做测试 使用docker-compose 运行 dockerfile FROM openresty/openresty:alpine-fat RUN apk add --no-cache curl perl RUN /usr/local/openresty/luajit/bin/luarocks install cuid EXPOSE 80 COPY nginx.conf us

上次简单的说一下:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html#uid C#版本的国外朋友已经封装了,大家可以去看看:https://github.com/ccollie/snowflake-net 强大的网友出来个简化版本:http://blog.csdn.net/***/article/details/*** (地址我就不贴了,对前辈需要最起码的尊敬) 一开始我用的是这个简化版本,后来发现有重复项...(demo:https://github.

生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案.既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案. 1.使用CAS思想 什么是CAS协议 Memcached于1

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID——来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成策略来支持分库分表的环境.下面来介绍两种非常优秀的解决方案: 1. 数据库自增ID--来自Flicker的解决方案 因为MySQL本身支持auto_increment操作,很自然地,我们会想到借助

转载一篇博客,里面有很多的知识和思想值得我们去思考. —————————————————————————————————————————————————————————————————————— 在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成

世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样).又如中国人,每个中国人有自己的身份证.对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识.在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录.文件.消息,而唯一的标识我们称之为id. 本文地址:http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7616272.html 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键

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

对于分布式系统而言,意味着会有很多个instance会并发的生成很多业务数据,比如订单.不同的机房.不同的机器.不同的应用实例会同时生成.所以,如何生成一个好用的全局id并不是一个简单的uuid就能够搞定的事情.事实上,数据库内置的序列(oracle)或者自增机制(mysql)也无法满足需求.虽然可以设置gap,但是他无法做到扩展时基本不受影响. 同时,纯粹意义上的uuid(指的是逻辑上,而非技术上的uuid)或者整数自增在大型应用中,很有可能是不合适的,因为很多时候,我们真正需要的ID是有一定

1.使用UUID生成全局id,不占用宽带 2.基于数据库自增或者序列生成全局id,占用宽带,设置自增步长实现集群,但可扩展性差 3.基于redis生成全局id,占用宽度,设置自增步长实现集群,性能比数据库性能好 4.基于Twitter的雪花算法(snowflake)生成全局ID,不占用宽带,这几个方案中性能最好

项目是分布式的架构,需要设计一款分布式全局ID,参照了多种方案,博主最后基于snowflake的算法设计了一款自用ID生成器.具有以下优势: 保证分布式场景下生成的ID是全局唯一的 生成的全局ID整体上是呈自增趋势的,也就是说整体是粗略有序的 高性能,能快速产生ID,本机(I7-6400HQ)单线程可以达到每秒生成近40万个ID 只占64bit位空间,可以根据业务需求扩展在前缀或后缀拼接业务标志位转化为字符串. UUID方案 UUID:UUID长度128bit,32个16进制字符,占用存储空间多

全局ID的重要性 体现在sharding的时候 gtid MySQL:global transaction id uuid:universally unique identifier guid:global universally unique identifier 自增id GUID(全局统一标识符) 分库分表都是靠这些id的

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.

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

Mycat可以直接下载解压,简单配置后可以使用,主要配置项如下: 1. log4j2.xml:配置MyCat日志,包括位置,格式,单个文件大小 2. rule.xml: 配置分片规则 3. schema.xml:配置分库详细信息 4. server.xml:配置登陆信息 5.wrapper.conf : 配置jvm已经缓存大小 PS:有些版本的安装包(比如1.6)存在一些问题,比如在配置server.xml的时候,配置多个登陆账户,会报错: The content of element type

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

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.全局ID简介 在实际的开发中,几乎所有的业务场景产生的数据,都需要一个唯一ID作为核心标识,用来流程化管理.比如常见的: 订单:order-id,查订单详情,物流状态等: 支付:pay-id,支付状态,基于ID事务管理: 如何生成唯一标识,在普通场景下,一般的方法就可以解决,例如: import java.util.UUID; public class UuidUtil { public static String getUUid()

1. 概述 老话说的好:人不可貌相,海水不可斗量.以貌取人是非常不好的,我们要平等的对待每一个人. 言归正传,今天我们来聊一下分布式全局 ID 与分布式事务. 2. 分布式全局ID 2.1 分布式数据库引发的问题 在数据库中,每个表都有一个主键(ID),用于作为一条数据的唯一标识. 在单体数据库中,大多数时候,我们会采用主键自增的方式生成 ID. 但在分布式的数据库中,使用了分库分表后,数据会被分配到多个表中,这时再用主键自增的方式就不合适了,每张表的 ID 都是从 0 开始自增,多个表中会出现

为何需要分布式ID生成器 **本人博客网站 **IT小神 www.itxiaoshen.com **拿我们系统常用Mysql数据库来说,在之前的单体架构基本是单库结构,每个业务表的ID一般从1增,通过 **AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,随着系统(比如互联网电商.外卖)用户数据日渐增长,单库性能无法满足业务系统,在这之后我们会使用基于主从同步的读写分离,但当用户量规模连主从模式都无法应对时,我们会采用分库分表(当然现在还有其他解决方案比如分布式关系型数据库如TiDB)的方案,这样

数据库自增id: 这个就是说你的系统里每次得到一个id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个id.拿到这个id之后再往对应的分库分表里去写入. 这个方案的好处就是方便简单:缺点就是单库生成自增id,要是高并发的话,就会有瓶颈的: 适合的场景:你分库分表就俩原因,要不就是单库并发太高,要不就是单库数据量太大:除非是你并发不高,但是数据量太大导致的分库分表扩容,你可以用这个方案,因为可能每秒最高并发最多就几百,那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可. u

传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1.我们系统的架构虽然是分布式的,但是在用户层应是无感知的,重复的订单主键显而易见是不