一.目的 保证在分库分表中每条数据具有唯一性 二.修改配置文件config-sharding.yaml,并重启服务 # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information regarding c

Mybatis自定义插件生成雪花ID做为主键项目 先附上项目项目GitHub地址 spring-boot-mybatis-interceptor 有关Mybatis雪花ID主键插件前面写了两篇博客作为该项目落地的铺垫. 1.Mybatis框架---Mybatis插件原理 2.java算法---静态内部类实现雪花算法 该插件项目可以直接运用于实际开发中,作为分布式数据库表主键ID使用. 一.项目概述 1.项目背景 在生成表主键ID时,我们可以考虑主键自增 或者 UUID,但它们都有很明显的缺点 主

最近在研究分布式框架的组件和整体设计思路.所有的问题,一旦涉及分布式难度就呈几何倍数的提升.包括最常见的ID生成也是,单机情况下,使用数据库自增ID.UUID都是简单易行的选择 但在分布式环境下,就需要考虑同业务部署多套以后,ID重复的问题.使用数据库则数据库容易成为瓶颈,使用UUID又没有顺序,数据库集成又会遇到递增步长等问题.最后,数据库(也可使用redis)号段生成器和snowFlake就成为了目前分布式ID生成器的主流 我所知大部分互联网公司的分布式ID生成器,其实都是一个网络服务或集群

前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因. 本篇博客的目录 一:mysql程序实例 二:使用uuid和自增id的索引结构对比 三:总结 一:mysql和程序实例 1.1:要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,use

雪花ID实现新增数据同步 GUID生成的ID,可以确保是唯一ID,但却是无序的,不适合用于数据同步. 雪花算法生成的ID(INT64)能够按照时间有序(升序)生成.只要电脑上的时间是正确的,新增的记录,生成的ID最大. 对于新增的记录,同步一次数据,登记同步的最末一条记录的ID(同步截至点).下次只同步ID比同步截至大的记录.

package com.jn.baseservice.utils; import com.jn.baseservice.common.Number; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.log4j.Log4j2; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.springframework.context.ApplicationConte

先抄个雪花ID介绍,雪花算法: 雪花算法的原始版本是scala版,用于生成分布式ID(纯数字,时间顺序),订单编号等. 自增ID:对于数据敏感场景不宜使用,且不适合于分布式场景.GUID:采用无意义字符串,数据量增大时造成访问过慢,且不宜排序. 算法描述: 最高位是符号位,始终为0,不可用. 41位的时间序列,精确到毫秒级,41位的长度可以使用69年.时间位还有一个很重要的作用是可以根据时间进行排序. 10位的机器标识,10位的长度最多支持部署1024个节点. 12位的计数序列号,序列号即一系列

http://www.eclipse.org/jetty/documentation/current/session-management.html#setting-session-characteristics <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns=&

概述 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个Long型的ID.其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的序列号(意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0. 特点: 作为ID,肯定是唯一的: 自增,依赖时间戳生成,序列号有序递增: 支持非常大的业务ID生成,最大支持2^10=1024个业务节点,同一个节点一毫秒最多生成2^12=409

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

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

雪花算法(SnowFlake) 简介 现在的服务基本是分布式.微服务形式的,而且大数据量也导致分库分表的产生,对于水平分表就需要保证表中 id 的全局唯一性. 对于 MySQL 而言,一个表中的主键 id 一般使用自增的方式,但是如果进行水平分表之后,多个表中会生成重复的 id 值.那么如何保证水平分表后的多张表中的 id 是全局唯一性的呢? 如果还是借助数据库主键自增的形式,那么可以让不同表初始化一个不同的初始值,然后按指定的步长进行自增.例如有3张拆分表,初始主键值为1,2,3,自增步长为3

实体类映射中,必须配置一个关键字,对应着数据表的关键字,大多数的实体类也都有一个属性表示类的唯一性,在实体类配置文件(.hbm.xml)中,<id>元素的就是这个作用. 一个完整的ID配置: <id name="PropertyName" --实体类中属性名,如不设置则认为没有主键 type="typename"--属性的类型(是NHibernate中对应的类型-见第二部分) column="column_name" --数据表

我们现在仍以 xml 中配置 bean 的方式来 使用 Spring ,不考虑注解和扫包 配置相同id 的bean 定义一个 bean 类 TransactionManager /** * @author maple 2018.09.10 下午10:27 */ public class TransactionManager { private static int counter = 0; private String beanName; public void setBeanName(Stri

1. 单元测试 在单元测试中,每个测试方法都需要执行相同的前置代码和后置代码,则可以自定义2个方法,分别在这2个方法中执行前置代码和后置代码,并为这2个方法添加@Before和@After注解,然后,在每个测试方法中,就不必再编写这些代码,最终,在执行测试方法之前,会自动调用添加了@Before注解的方法,在执行测试方法之后,会自动调用添加了@After注解的方法: private AbstractApplicationContext ac; private UserMapper userMap

需要保证meta.properties文件中的broker.id和cloudrea manager的web页面上kafka配置的broker.id一致,最好让server.properties中的broker.id也与其保持一致. 添加完kafka的新节点后,希望自己配置broker.id 我们从cm的web页面上更改kafka节点的broker.id: meta.properties:(/var/local/kafka/文件夹下的所有的data文件夹中的该文件都需要修改) server.pro

1.Student.hbm.xml配置 <hibernate-mapping package="com.wxh.hibernate.model"> <class name="Student" > <id name="id"> <generator class="uuid"></generator> </id> <property name="

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

分布式主键ID生成方案 分布式主键ID的生成方案有以下几种: 数据库自增主键 缺点: 导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败 分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复 UUID 缺点: 占用空间大 UUID一般是字符串存储,查询效率低 没有排序,无法趋势递增 使用Redis生成ID 缺点: 依赖Redis高可用 雪花算法 缺点: 依赖服务器时间,如果时间回调,将会导致ID重复 雪花算法原理 雪花算法是 Twitter 开源的主键生成算法 snowflake 它用64位二进制表示主键,

去年做了一个产品,会经常导入导出大量的外部数据,这些数据的ID有的是GUID类型,有的是字符串,也有的是自增.GUID类型没有顺序,结果要排序得借助其它业务字段,整体查询效率比较低:字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的,结果有些字符串ID不符合规范,常常有特殊数据需要处理:自增主键ID的数据导入合并经常有冲突. 为了避免GUID主键的“索引页分裂”问题,提高查询效率,同时为了解决分布式环境下的数据导入合并问题,强烈需要一种分布式的,有序的ID生成方案.我参考了雪花ID(Twitter