/** * 订单编号生成规则 * 14位 = 6位时间 + 5位自增 + 3位ID * @param string $prefix 前缀: 默认为order * @param int $userId 用户ID: 默认为1 * @param int $startTime 开始的日期时间戳: 默认为0 * @param int $expiredAt 有效期: 默认为永久 * @return string */ public function getRedisOrderNum($prefix = 'o

基于redis的分布式ID生成器  

前段时间细节的了解了Jedis的使用,Jedis是redis的java版本的客户端实现.本文做个总结,主要分享如下内容: [pipeline][分布式的id生成器][分布式锁[watch][multi]][redis分布式]好了,一个一个来.一. Pipeline官方的说明是:starts a pipeline,which is a very efficient way to send lots of command and read all the responses when you fin

分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库.对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我们后端的系统对消息进行了分库分表,也能够以时间顺序对这些消息进行排序. Twitt

分布式全局ID生成器作为分布式架构中重要的组成部分,在高并发场景下承载着分担数据库写瓶颈的压力. 之前实现过PHP+Swoole版,性能和稳定性在生产环境下运行良好.这次使用Java进行重写,目前测试情况表现还不错,下面我简要介绍下java版的项目情况.   技术架构:Netty + Zookeeper + Redis Protocol Netty:是一个基于NIO的客户.服务端编程框架(类似于swoole).使用netty作为服务端应用接收客户端请求,对Redis协议数据进行编解码,响应red

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

一.分布式系统带来ID生成挑战 在复杂的系统中,往往需要对大量的数据如订单,账户进行标识,以一个有意义的有序的序列号来作为全局唯一的ID; 而分布式系统中我们对ID生成器要求又有哪些呢? 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. 递增:比较低要求的条件为趋势递增,即保证下一个ID一定大于上一个ID,而比较苛刻的要求是连续递增,如1,2,3等等. 高可用高性能:ID生成事关重大,一旦挂掉系统崩溃;高性能是指必须要在压测下表现良好,如果达不到要求则在高并发环境下依然会导致

1.发号器介绍 什么是发号器? 全局唯一ID生成器,主要用于分库分表唯一ID,分布式系统数据的唯一标识. 是否需要发号器? 1)是否需要全局唯一. 分布式系统应该不受单点递增ID限制,中心式的会涉及到锁的问题,而锁意味着成本和性能的下降. 2)时间相关. 时间是天然唯一递增的,不过每秒或每毫秒生成一个唯一ID明显不够,这时候就需要引入SequenceID,使得发号器能在秒或毫秒时间内继续递增,如果引入服务器实例编号.业务编号,多维依赖能使ID值在同一秒或毫秒内生成的更多. 如果要做到精确有序,需

目录 写在前面 1.1. ZK 的分布式命名服务 1.1.1. 分布式 ID 生成器的类型 UUID方案 1.1.2. ZK生成分布式ID 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 Java 聊天程序的四件大

服务化.分布式已成为当下系统开发的首选,高并发操作在数据存储时,需要一套id生成器服务,来保证分布式情况下全局唯一性,以确保系统的订单创建.交易支付等场景下数据的唯一性,否则将造成不可估量的损失. 基于时间戳 比如流水号规则如下:XX-YYYYMMDD-N位随机数,这也是企业级应用开发常用的规则.此流水号对人比较友好,可识别性高,但容量受后面随机数的限制,且数据量越大,生成时难度越高.前三部分每天的流水号基本固定,后面的N位随机数生成后,需要校验此前不存在,可依赖redis的set机制,每天的随

本文:https://chai2010.cn/advanced-go-programming-book/ch6-cloud/ch6-01-dist-id.html 分布式id生成器 有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id.以支持业务中的高并发场景.比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+.明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息. 在插入数据库之前,我们需要给这些消息.订单先打上一个ID,

在应用程序中,经常需要全局唯一的ID作为数据库主键.如何生成全局唯一ID? 首先,需要确定全局唯一ID是整型还是字符串?如果是字符串,那么现有的UUID就完全满足需求,不需要额外的工作.缺点是字符串作为ID占用空间大,索引效率比整型低. 如果采用整型作为ID,那么首先排除掉32位int类型,因为范围太小,必须使用64位long型. 采用整型作为ID时,如何生成自增.全局唯一且不重复的ID? 方案一:利用数据库的自增ID,从1开始,基本可以做到连续递增.Oracle可以用SEQUENCE,MySQ

在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID.退款ID等.那一般生成ID都有哪些解决方案呢?特别是在复杂的分布式系统业务场景中,我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的.下面我们一一来列举一下,不一定全部适合,这些解决方案仅供你参考,或许对你有用. 一个ID一般来说有下面几种要素: 唯一性:确保生成的ID是全网唯一的. 有序递增性:确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的. 高可用性:确保任何时候都能正确的生成ID. 带时间:ID里面包含时间

在经过了众多轮的面试之后,小林终于进入到了一家互联网公司的基础架构组,小林目前在公司有使用到架构组研究到分布式id生成器,前一阵子大概看了下其内部的实现,发现还是存在一些架构设计不合理之处.但是又由于适用于当前的业务场景,所以并没有做过多的优化,这里记录一些相关的技术笔记. 研发背景 在分布式服务中,各种复杂的业务场景需要有一个用于做唯一标识的id,例如订单业务,支付流水,聊天通信等业务场景.尤其是在分库分表场景中,分布式id生成器的使用频率更高.因此分布式id组件的设计应该要能支持以下几个特性

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):1268W JMH 基准测试). SnowflakeId SnowflakeId 使用 Long (64 bits) 位分区来生成 ID 的一种分布式 ID 算法. 通用的位分配方案为:ti

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.0) 增强:支持自定义配置 ClockBackwardsSynchronizer(spring-boot-starter-cos

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).RedisIdGenerator (单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.0.3) 变更:修改 cosid-redis 为可选依赖(spring-boot-starter-cosid). 修复:导出 Mac

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式系统 ID 生成器. 目前提供了俩大类 ID 生成器:SnowflakeId (单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试).SegmentId( RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000):3687W+/s JMH 基准测试). 更新内容(1.1.0) 增强:RedisIdGenerator 抽象升级为 SegmentId(号段模式).

CosId 通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器 介绍 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了三类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId : RedisIdSegmentDistributor 单机 TPS 性能(步长 1000) :2950W+/s JMH 基准测试 , 每次获取一段(Step)

分布式ID生成器(CosId)设计与实现 CosId 简介 CosId 旨在提供通用.灵活.高性能的分布式 ID 生成器. 目前提供了俩类 ID 生成器: SnowflakeId : 单机 TPS 性能:409W/s JMH 基准测试 , 主要解决 时钟回拨问题 .机器号分配问题 并且提供更加友好.灵活的使用体验. SegmentId: 每次获取一段 (Step) ID,来降低号段分发器的网络IO请求频次提升性能. IdSegmentDistributor: 号段分发器(号段存储器) Redis

分布式系统中,全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题.随着技术的不断成熟,大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID,这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍,进行深入分析.本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器,而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些,如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器. 项目地址:https://github.com/JoJoTec/id-generator 首先,先放出我们