最近在尝试EF的多数据库移植,但是原始项目中主键用的Sqlserver的GUID.MySQL没法移植了. 其实发现GUID也没法保证数据的递增性,又不太想使用int递增主键,就开始探索别的ID形式. 后来发现twitter的Snowflake算法. 一开始我尝试过直接引用Nuget里的Snowflake的扩展包(有Framework版和Core版),不过有些Bug,就是初始化参数有的时候不一定好用,最大问题是,这个需要实例化对象,并且通过同一个对象来实生成ID,否则会出现ID冲突问题.而且,我们

接口: /** * id生成器 */ public interface IdGenerator { String next(); } 实现类: /** * 分布式ID自增算法<br/> * 来自网络Twitter Snowflake 算法 * */ public class DistributedIdGenerator implements IdGenerator{ private final long workerId; private final static long twepoch =

基于Java实现的适用于分布式ID的雪花算法工具类,这里存一下日后好找 /** * 雪花算法生成ID */ public class SnowFlakeUtil { private final static long START_STMP = 1543903501000L; private final static long SEQUENCE_BIT = 12; //序列号占用的位数 private final static long MACHINE_BIT = 5; //机器标识占用的位数 p

雪花算法是一种生成分布式全局唯一ID的经典算法,关于雪花算法的解读网上多如牛毛,大多抄来抄去,这里请参考耕耘的小象大神的博客ID生成器,Twitter的雪花算法(Java) 网上的教程一般存在两个问题: 1. 机器ID(5位)和数据中心ID(5位)配置没有解决,分布式部署的时候会使用相同的配置,任然有ID重复的风险. 2. 使用的时候需要实例化对象,没有形成开箱即用的工具类. 本文针对上面两个问题进行解决,笔者的解决方案是,workId使用服务器hostName生成,dataCenterId使用

分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一个坑,雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度,这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致,如雪花算法得到的是36594866121080832,但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830, 这会导致对数据的所有操作都失效. 解

工具类:  package com.ihrm.common.utils; import java.lang.management.ManagementFactory; import java.net.InetAddress; import java.net.NetworkInterface; //雪花算法代码实现 public class IdWorker { // 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动) private final static long twepo

介绍Snowflake算法 SnowFlake算法是国际大公司Twitter的采用的一种生成分布式自增id的策略,这个算法产生的分布式id是足够我们我们中小公司在日常里面的使用了.我也是比较推荐这一种算法产生的分布式id的. 算法snowflake的生成的分布式id结构组成部分 算法snowflake生成id的结果是一个64bit大小的整数,它的结构如下图, 这里我么来讲一下这个结构:首先因为window是64位的,然后整数的时候第一位必须是0,所以最大的数值就是63位的111111111111

开发十年,就只剩下这套Java开发体系了 >>>   在游戏开发中,我们使用分布式ID.有很多优点 便于合服 便于ID管理 等等 一.单服各自ID系统的弊端 1. 列如合服 在游戏上线后,合服是避免不了的事情.如果按照传统的数据库表自增来作为数据的唯一ID.或者每个游戏中是相同的自增.这样在合服的时候你就会相当的麻烦了. 比如上图我们要把GameServer_2的数据合并到GameServer_1中,它们都有一个Player ID = 1的玩家,这个时候你就必须要重建GameServer

ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突.这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID.下面来分析各个生成分布

本文已经收录自 JavaGuide (60k+ Star[Java学习+面试指南] 一份涵盖大部分Java程序员所需要掌握的核心知识.) 本文授权转载自:https://juejin.im/post/5d6fc8eff265da03ef7a324b ,作者:1点25. ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主