包含时间顺序的ID 此场景最简单的实现方案,就是采用 twitter 的 Snowflake 算法.ID总长64位,第1位不可用,41位表示时间戳,10位表示生成机器的id,后12位表示序列号. 为什么第一位不可用?第一位为0,可以确保ID在java的long类型数据一直为正整数递增 同一时间戳即毫秒内,能产生多少个ID? 2^12 = 4096 个ID [ 0 ~ 4095 ] 唯一性?通过机器ID预先已经做了一次空间隔离,再通过时间戳做了一次时间隔离,最后通过时间戳内的计数实现了一定程度内的

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

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

在分布式系统下唯一id问题,就是id咋生成?比如分表分库,因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那是不对的.举个例子,一个表拆分为了2张表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了!你的系统就没办法根据表主键来查询了,比如id = 10这个记录,在两个表里都有!所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,保证每个表内的某个id,全局唯一.全局唯一id主要有以下几种方案. 分布式ID的生成方案 1. UUID 算法的核心思想是结合机器的网卡.当地时间.一个

在分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是id咋生成? 因为要是一个表分成多个表之后,每个表的id都是从1开始累加自增长,那肯定不对啊. 举个例子,你的订单表拆分为了1024张订单表,每个表的id都从1开始累加,这个肯定有问题了! 你的系统就没办法根据表主键来查询订单了,比如id = 50这个订单,在每个表里都有! 所以此时就需要分布式架构下的全局唯一id生成的方案了,在分库分表之后,对于插入数据库中的核心id,不能直接简单使用表自增id,要全局生成唯一id,然后插入各个表中,保证每个表内的某个

一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性: 整个系统ID唯一 ID是数字类型,而且是趋势递增的 ID简短,查询效率快 什么是递增?如:第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14.这个就是生成ID递增. 什么是趋势递增?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势

原创 2017-11-21 帝都羊 架构师小秘圈 一,题记 所有的业务系统,都有生成ID的需求,如订单id,商品id,文章ID等.这个ID会是数据库中的唯一主键,在它上面会建立聚集索引! ID生成的核心需求有两点: 全局唯一 趋势有序 二,为什么要全局唯一? 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变. 问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的.此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注

目录 分布式系统中唯一ID生成方案 1. 唯一ID简介 2. 全局ID常见生成方案 2.1 UUID生成 2.2 数据库生成 2.3 Redis生成 2.4 利用zookeeper生成 2.5 雪花算法生成 2.6 其他生成方式 分布式系统中唯一ID生成方案 在系统设计中,我们经常需要一个全局唯一的ID来标识一条数据,比如订单表,商品表的主键ID.这个ID往往能影响到数据存储.索引和查询等操作的效率.因此这个全局唯一的ID对系统的可用性和性能至关重要. 1. 唯一ID简介 在系统设计中,我们经常

UidGenerator是百度开源的Java语言实现,基于Snowflake算法的唯一ID生成器.而且,它非常适合虚拟环境,比如:Docker.另外,它通过消费未来时间克服了雪花算法的并发限制.UidGenerator提前生成ID并缓存在RingBuffer中. 压测结果显示,单个实例的QPS能超过6000,000. 依赖环境: JDK8+ MySQL(用于分配WorkerId) snowflake 由下图可知,雪花算法的几个核心组成部分: 1位sign标识位: 41位时间戳: 10位workI

ID生成的核心需求 全局唯一 趋势有序 为什么要全局唯一 避免ID冲突 著名的例子就是身份证号码,身份证号码确实是对人唯一的,然而一个人是可以办理多个身份证的,例如你身份证丢了,又重新补办了一张,号码不变. 问题来了,因为系统是按照身份证号码做唯一主键的.此时,如果身份证是被盗的情况下,你是没有办法在系统里面注销的,因为新旧2个身份证的“主键”都是身份证号码. 也就是说,旧的身份证仍然逍遥在外,完全有效.这个时候,还好有一个身份证有效时间的东西,只有靠身份证有效期来辨识了.不过,这就是现在这么多

分布式ID的特性 全局唯一 不能出现重复的ID,这是最基本的要求. 递增 有利于关系数据库索引性能. 高可用 既然是服务于分布式系统,为多个服务提供ID服务,访问压力一定很大,所以需要保证高可用. 信息安全 如果ID是有规律的,就容易被恶意操作,在一些场景下需要ID无规则. 生成方案 UUID 核心思想是结合机器的网卡.当地时间.一个随机数来生成. 优点: 性能非常高,本地生成,没有网络消耗. 生成简单,没有高可用风险. 有利于信息安全,因为可读性差,无规律. 缺点: 太长,不易于存储. 有利于

本人免费整理了Java高级资料,涵盖了Java.Redis.MongoDB.MySQL.Zookeeper.Spring Cloud.Dubbo高并发分布式等教程,一共30G,需要自己领取.传送门:https://mp.weixin.qq.com/s/osB-BOl6W-ZLTSttTkqMPQ 一.前言 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永

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

分布式唯一ID介绍 分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景,往往会被用在搜索,存储方面,用于作为唯一的标识或者排序,比如全局唯一的订单号,优惠券的券码等,如果出现两个相同的订单号,对于用户无疑将是一个巨大的bug. 在单体的系统中,生成唯一的 id 没有什么挑战,因为只有一台机器一个应用,直接使用单例加上一个原子操作自增即可.而在分布式系统中,不同的应用,不同的机房,不同的机器,要想生成的 ID 都是唯一的,确实需要下点功夫. 一句话总结: 分布式唯一ID是为了给数据进行唯一标识.

分布式全局唯一ID的实现 前言 上周末考完试,这周正好把工作整理整理,然后也把之前的一些素材,整理一番,也当自己再学习一番. 一方面正好最近看到几篇这方面的文章,另一方面也是正好工作上有所涉及,所以决定写一篇这样的文章. 先是简单介绍概念和现有解决方案,然后是我对这些方案的总结,最后是我自己项目的解决思路. 概念 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. 如在金融.电商.支付.等产品的系统中,数据日渐增长,对数据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I

一.背景 分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表.因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表. 但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题. 1.1 唯一ID的特性 整个系统ID唯一; ID是数字类型,而且是趋势递增; ID简短,查询效率快. 1.2 递增与趋势递增 递增 趋势递增 第一次生成的ID为12,下一次生成的ID是13,再下一次生成的ID是14. 什么是?如:在一段时间内,生成的ID是递增的趋势.如:再一段时间内生成的ID在[

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

1.写唯一ID生成器的原由 在阅读工程源码的时候,发现有一个工具职责生成一个消息ID,方便进行全链路的查询,实现方式特别简单,核心源码不过两行,根据时间戳以及随机数生成一个ID,这种算法ID在分布式系统中重复的风险就很明显了.本来以为只是日志打印功能,根据于此在不同系统调用间关联业务日志而已,不过后来发现此ID需要入库,看到这里就觉得有些风险了,于是就想着怎么改造它. String timeString = String.valueOf(System.currentTimeMillis());

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

方法一: 用数据库的 auto_increment 来生成 优点: 此方法使用数据库原有的功能,所以相对简单 能够保证唯一性 能够保证递增性 id 之间的步长是固定且可自定义的 缺点: 可用性难以保证:数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离,生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了 扩展性差,性能有上限:因为写入是单点,数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限,并且 难以扩展 改进方案: 冗余主库,避免写入单点 数据水平切分,保证各主库生成的ID不重复 由1个写库变成3个写库,每个写库设置不同