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  • 分布式 id

    2019-07-14 16:32:48
    目录 一 为什么需要分布式 ID 二 如何生成分布式 ID 2.1 数据库自增 ID ... 一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID ,会话 ID,他们都有一些...

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    一 为什么需要分布式 ID

    二 如何生成分布式 ID

    2.1 数据库自增 ID

    2.2 UUID 生成

    2.3 本地时间

    2.4 snowflake 算法

    2.5 snowflake 算法优化

    三 参考文档


    一 为什么需要分布式 ID

           一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID ,会话 ID,他们都有一些共有的特性:

    • 全局唯一
    • 趋势递增

           全局唯一是为了唯一标识某次请求,某个业务;趋势递增是考虑到顺序写磁盘性能好,读能够充分的利用上数据库的索引。

    二 如何生成分布式 ID

    2.1 数据库自增 ID

           MySQL中的自增属性 auto_increment 来生成全局唯一 ID,来保证趋势递增。

    • 优点:简单方便,有序递增,方便排序和分页
    • 缺点:生成 ID 过程强依赖于 DB,主库挂了写失败;数据库由于是单节点写入,并发写入性能不高。

           改进:将数据库水平拆分,假设拆分为两个数据库 A 库和 B 库。A 库的递增方式是0,2,4,6。B 库的递增方式是1,3,5,7。这样的方式可以提高系统可用性,且 ID 也是趋势递增的。但是会出现如下问题:

    • 想要扩容主库,提高性能变的困难,之前已经定义好了 A、B 库递增的步数,新加的数据库不好加入进来,水平扩展困难。
    • 强依赖于数据库,如果其中一台挂掉了那就不是绝对递增了。

    2.2 UUID 生成

           UUID 是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡 MAC 地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素。利用这些元素来生成 UUID。UUID 是由 128 位二进制组成,一般转换成十六进制,然后用 String 表示。可以通过 JDK 的 UUID 类本地生成 UUID。

    • 优点:本地生成没有了网络之类的消耗,所以效率非常高。
    • 缺点: 生成的 ID 是无需的,不能做到趋势递增;由于是字符串并且不是递增,不适合作为主键存储。

    2.3 本地时间

          可以利用本地的毫秒数加上一些业务 ID 来生成唯一 ID,这样可以做到趋势递增,并且是在本地生成效率也很高。

    •  优点:本地生成 ID,没有网络消耗;生成的 ID 趋势递增;生成 ID 查询效率高
    •  缺点:如果并发量超过 1000,会生成重复的 ID,不能保证 ID 的唯一性。当然,使用微秒可以降低冲突概率,但每秒最多只能生成1000000个ID,再多的话就一定会冲突了,所以使用微秒并不从根本上解决问题。

    2.4 snowflake 算法

           snowflake 是 twitter 开源的分布式 ID 生成算法,其核心思想为,一个 long 型的 ID:

    • 41 bit 作为毫秒数
    • 10 bit 作为机器编号(5个 bit 表示数据中心,5个 bit 表示机器ID)
    • 12 bit 作为毫秒内流水号

    • 41 bit 的时间戳长度可以使用 69 年。
    • 10 bit 机器编号可以支持部署 1024 个节点。
    • 12 bit 的流水号支持每个节点每毫秒产生 4096 个 ID。

    这个算法单机每秒内理论上最多可以生成 1000*(2^12),也就是 400W 的 ID,完全能满足业务的需求。

    2.5 snowflake 算法优化

        百度的 uid-generator 和美团的 Leaf 基本上是对 snowflake 的优化改进。

    • 百度的 uid-generator

        https://github.com/baidu/uid-generator

    • 美团 Leaf

        https://github.com/zhuzhong/idleaf

    三 参考文档

    https://mp.weixin.qq.com/s/0H-GEXlFnM1z-THI8ZGV2Q

    https://github.com/crossoverJie/JCSprout/blob/master/docs/distributed/ID-generator.md

    https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html

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  • 分布式ID

    2020-09-07 23:02:27
    所以对于分布式ID必须全局唯一性即不能出现重复的ID号,保证生成的 ID 全局唯一;另外对于生成全局唯一ID的系统必须保证高可用性。 2.分布式ID解决方案 分布式生成全局ID解决方案有: (1)UUID (2)SnowFlake雪花...

    文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营

    1.介绍

    在分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。单单靠数据库的自增ID显然不能满足需求,此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。所以对于分布式ID必须全局唯一性即不能出现重复的ID号,保证生成的 ID 全局唯一;另外对于生成全局唯一ID的系统必须保证高可用性。

    2.分布式ID解决方案

    分布式生成全局ID解决方案有:
    (1)UUID
    (2)SnowFlake雪花算法
    (3)借助redis的Incr命令获取全局唯一ID
    (4)利用MongoDB文档(Document)生成全局唯一ID
    (5)独立数据库的自增ID


    (1)UUID

    UUID为通用唯一识别码,算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成UUID。可以通过java.util工具包获得:

    public class TestUUID {
    	public static void main(String[] args) {
    		System.out.println(java.util.UUID.randomUUID().toString());
    	}
    }
    

    输出结果:3fb05807-2f30-40f2-80ff-5cef513c3e26

    (2)SnowFlake雪花算法

    雪花算法生成的id为long型,由8个字节构成,即64bit,分别由符号位、时间戳、机器id、序列号组成。
    雪花算法原理示意图如下:
    在这里插入图片描述

    说明:
    (1)符号位:1位,固定为0,二进制表示最高位是符号位,0代表正数,1代表负数;
    (2)时间戳:41位,即用41个二进制数来记录时间戳,表示某一个毫秒(毫秒级);
    (3)机器id:10位,代表当前算法运行机器的id;
    (4)序列号:12位,用来记录某个机器同一个毫秒内产生的不同序列号,代表同一个机器同一个毫秒可以产生的ID序号。

    雪花算法源码如下:

    /**
     * Twitter_Snowflake
     * SnowFlake的结构如下(每部分用-分开):
     * 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000
     * 1位标识,由于long基本类型在Java中是带符号的,最高位是符号位,正数是0,负数是1,所以id一般是正数,最高位是0
     * 41位时间截(毫秒级),注意,41位时间截不是存储当前时间的时间截,而是存储时间截的差值(当前时间截-开始时间截)
     * 这里的开始时间截,一般是我们的id生成器开始使用的时间,由我们程序来指定的(如下下面程序IdWorker类的startTime属性)。
     * 41位的时间截,可以使用69年,年T = (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69
     * 10位的数据机器位,可以部署在1024个节点,包括5位datacenterId和5位workerId
     * 12位序列,毫秒内的计数,12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒(同一机器,同一时间截)产生4096个ID序号
     * 总共加起来刚好64位,为一个Long型。
     * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,
     * 经测试,SnowFlake每秒能够产生26万个ID左右。
     */
    public class SnowflakeIdWorker {
    
        /** 开始时间截 (2020-09-07) */
        private final long twepoch = 1599436800000L;
    
        /** 机器id所占的位数 */
        private final long workerIdBits = 5L;
    
        /** 数据标识id所占的位数 */
        private final long datacenterIdBits = 5L;
    
        /** 支持的最大机器id,结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数) */
        private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    
        /** 支持的最大数据标识id,结果是31 */
        private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    
        /** 序列在id中占的位数 */
        private final long sequenceBits = 12L;
    
        /** 机器ID向左移12位 */
        private final long workerIdShift = sequenceBits;
    
        /** 数据标识id向左移17位(12+5) */
        private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    
        /** 时间截向左移22位(5+5+12) */
        private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
        /** 生成序列的掩码,这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095) */
        private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
        /** 工作机器ID(0~31) */
        private long workerId;
    
        /** 数据中心ID(0~31) */
        private long datacenterId;
    
        /** 毫秒内序列(0~4095) */
        private long sequence = 0L;
    
        /** 上次生成ID的时间截 */
        private long lastTimestamp = -1L;
    
        /**
         * 构造函数
         * @param workerId 工作ID (0~31)
         * @param datacenterId 数据中心ID (0~31)
         */
        public SnowflakeIdWorker(long workerId, long datacenterId) {
            if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
                throw new IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
            }
            if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
                throw new IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
            }
            this.workerId = workerId;
            this.datacenterId = datacenterId;
        }
    
        /**
         * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
         * @return SnowflakeId
         */
        public synchronized long nextId() {
            long timestamp = timeGen();
    
            //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳,说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
            if (timestamp < lastTimestamp) {
                throw new RuntimeException(
                        String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
            }
    
            //如果是同一时间生成的,则进行毫秒内序列
            if (lastTimestamp == timestamp) {
                sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
                //毫秒内序列溢出
                if (sequence == 0) {
                    //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                    timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
                }
            }
            //时间戳改变,毫秒内序列重置
            else {
                sequence = 0L;
            }
    
            //上次生成ID的时间截
            lastTimestamp = timestamp;
    
            //移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
            return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
                    | (datacenterId << datacenterIdShift)
                    | (workerId << workerIdShift)
                    | sequence;
        }
    
        /**
         * 阻塞到下一个毫秒,直到获得新的时间戳
         * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
         * @return 当前时间戳
         */
        protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
            long timestamp = timeGen();
            while (timestamp <= lastTimestamp) {
                timestamp = timeGen();
            }
            return timestamp;
        }
    
        /**
         * 返回以毫秒为单位的当前时间
         * @return 当前时间(毫秒)
         */
        protected long timeGen() {
            return System.currentTimeMillis();
        }
    }
    
    public class TestSnowFlake {
        public static void main(String[] args) {
            SnowflakeIdWorker idWorker = new SnowflakeIdWorker(0, 0);
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                long id = idWorker.nextId();
                System.out.println(Long.toBinaryString(id));
                System.out.println(id);
            }
        }
    }
    

    测试输出结果:

    110001011000011010110000010000000000000000000000
    217182273273856
    110001011000011010110000010000000000000000000001
    217182273273857
    110001011000011010110000010000000000000000000010
    217182273273858
    110001011000011010110000010000000000000000000011
    217182273273859
    110001011000011010110000010000000000000000000100
    217182273273860
    110001011000011010110000100000000000000000000000
    217182277468160
    110001011000011010110000100000000000000000000001
    217182277468161
    110001011000011010110000100000000000000000000010
    217182277468162
    110001011000011010110000100000000000000000000011
    217182277468163
    110001011000011010110000100000000000000000000100
    217182277468164
    

    (3)借助redis的Incr命令获取全局唯一ID

    Redis Incr命令是将key中存储的数值增1,如果key不存在,那么key的值初始化为0,然后执行incr命令操作。
    java代码中利用jedis客户端调用redis的incr命名获得全局唯一id:
    1.引入jedis客户端jar

    <dependency>
    	<groupId>redis.clients</groupId>
    	<artifactId>jedis</artifactId>
    	<version>2.9.0</version>
    </dependency>
    

    2.java代码实现

    Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1",6379);
    try {
    	long id = jedis.incr("id");
    	System.out.println("从redis中获取分布式id为:" + id);
    } finally {
    	if (null != jedis) {
    		jedis.close();
    	}
    }
    

    (4)利用MongoDB文档(Document)生成全局唯一ID

    MongoDB中的"_id" 类型是ObjectId 类型是一个12字节BSON类型数据,其生成方式如下:

    |0|1|2|3|4|5|6 |7|8|9|10|11|

    |时间戳 |机器ID|PID|计数器 |

    时间戳:即前四个字节表示从标准纪元开始的时间戳,单位为秒,有如下特性:
    1.时间戳与后边5个字节一块,保证秒级别的唯一性;
    2.保证插入顺序大致按时间排序;
    3.隐含了文档创建时间;
    4.时间戳的实际值并不重要,不需要对服务器之间的时间进行同步(因为加上机器ID和进程ID已保证此值唯一,唯一性是ObjectId的最终诉求)。
    机器ID:是服务器主机标识,通常是机器主机名的散列值。
    PID:同一台机器上可以运行多个mongod实例,因此也需要加入进程标识符PID。
    计数器:前9个字节保证了同一秒钟不同机器不同进程产生的ObjectId的唯一性。后三个字节是一个自动增加的计数器(一个mongod进程需要一个全局的计数器),保证同一秒的ObjectId是唯一的。同一秒钟最多允许每个进程拥有(256^3 = 16777216)个不同的ObjectId。
    所以要生成全局唯一ID即生成ObjectId即可,实际应用中,"_id"既可以在服务器端生成也可以在客户端生成,在客户端生成可以降低服务器端的压力。

    (5)独立数据库的自增ID

    单独创建一张表,每次获取id时往表里插入一条数据,然后通mysql操作获取此条记录的id作为全局唯一id。

    3.分布式ID使用选择

    根据业务场景的不同,推荐使用UUID、SnowFlake雪花算法、利用redis的incr命令和MongoDB的文档_id获取全局唯一ID;

    不推荐使用独立数据库的自增ID,因为此方法性能和可靠性都不好,需要在代码中连接数据库操作,如果存储此表的服务实例挂了,就无法获取分布式全局id了,就要考虑mysql集群了,这样复杂性大大提高了。


    文章内容输出来源:拉勾教育Java高薪训练营
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  • 分布式id

    2021-03-07 04:23:24
    1.分布式id 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,使用Mysql需要事务支持,所以会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着的业务...

    1.分布式id

    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,使用Mysql需要事务支持,所以会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着的业务发展,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

    常用分布式id方案

     

    2.数据库自增id

    基于数据库的自增ID,需要单独使用一个数据库实例.业务系统每次需要一个ID时,都需要请求数据库获取,性能低,并且如果此数据库实例下线了,那么将影响所有的业务系统。

    3.号段模式

    基于数据库的自增ID,增加长度字段,表示获取id长度,获取id长度内,可以基于内存完成id自增,减少id请求次数。

    4.雪花算法

    分布式ID固定是一个long型的数字,一个long型占8个字节,也就是64个bit

    雪花算法

    5.redis

    利用redis特性,进行incr处理返回,类似于数据库id自增一样完成分布式id.

    展开全文
  • 分布式 ID

    2019-08-16 15:37:40
    自增: ID 生成对数据库依赖严重,而且一旦数据库宕机,服务将变得不可用 UUID: 生成的 ID 无序,由于数据库采用 B+ 树,因此入库性能差 二、Snowflake 1. Twitter-Snowflake 1bit 保留 41bits 时间戳: 支持69....

    推荐阅读: 分布式ID方案总结

    分布式 ID: 又叫全局 ID,负责生成唯一 ID

    在这里插入图片描述

    一、UUID 生成

    UUID 的标准组成:包含32个16进制数字,以连字号分为五段,形式为8-4-4-4-12的36个字符

    示例:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

    • 优点:性能非常高:本地生成,没有网络消耗

    • 缺点

      • 不易于存储:UUID太长,16字节128位,通常以36长度的字符串表示,很多场景不适用
      • 信息不安全:基于 MAC 地址生成 UUID 的算法可能会造成 MAC 地址泄露
      • ID 作为主键时在特定的环境会存在一些问题,比如:做DB主键的场景下,UUID就非常不适用:
        • MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好,36个字符长度的UUID不符合要求
        • 对MySQL索引不利:若作为数据库主键,在InnoDB引擎下,UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能
    • 自增: ID 生成对数据库依赖严重,而且一旦数据库宕机,服务将变得不可用

    • UUID生成的 ID 无序,由于数据库采用 B+ 树,因此入库性能差

    二、数据库生成

    以 MySQL 举例:利用给字段设置 auto_increment_incrementauto_increment_offset 来保证 ID 自增,每次业务使用下列SQL读写 MySQL 得到 ID 号

    • 主从模式集群下,当主库挂掉后,数据没有及时同步到从库,会出现 ID 重复现象
    • 使用双主模式集群,即两个 Mysql 实例都能单独的生产自增 ID

      需要单独给每个 Mysql 实例配置不同的起始值和自增步长,水平扩容困难


    优缺点

    • 优点:实现简单,且 ID 自增
    • 缺点
      • 强依赖DB,当DB异常时整个系统不可用
      • 性能瓶颈限制在单台 MySQL 的读写性能
      • 水平扩容困难

    配置案例

    • 第一台 Mysql 实例配置:
      set @@auto_increment_offset = 1;     -- 起始值
      set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长
      
    • 第二台 Mysql 实例配置:
      set @@auto_increment_offset = 2;     -- 起始值
      set @@auto_increment_increment = 2;  -- 步长
      

    三、号段模式

    • 号段: 可以理解成批量获取,比如: 从数据库获取 ID 时,批量获取多个 ID 并缓存在本地,大大提高业务应用获取 ID 的效率

      比如: 每次从数据库获取 ID 时,就获取一个号段,比如(1,1000],这个范围表示了 1000 个 ID,业务应用在请求 DistributIdService 提供 ID 时,DistributIdService 只需要在本地从 1 开始自增并返回即可,而不需要每次都请求数据库,一直到本地自增到1000时,也就是当前号段已经被用完时,才去数据库重新获取下一号段

    对数据库表进行改动:

    # 用来记录自增步长以及当前自增ID的最大值
    CREATE TABLE id_generator (
      id int(10) NOT NULL,
      current_max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '当前最大id',
      increment_step int(10) NOT NULL COMMENT '号段的长度',
      PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
    
    • 优势: 不再强依赖数据库,当数据库不可用,则 DistributIdService 也能继续支撑一段时间
    • 缺陷: 如果 DistributIdService 重启,会丢失一段 ID,导致 ID 空洞
    • 解决方案:
      • 实现一个集群,业务在请求 DistributIdService 集群获取 ID 时,会随机的选择某一个 DistributIdService 节点进行获取
      • 利用乐观锁来控制多个 DistributIdService 节点同时请求数据库获取号段

    四、Snowflake(雪花算法)

    1. Twitter-Snowflake

    在这里插入图片描述

    • 1bit 保留
    • 41bits 时间戳: 支持69.7年需要的 id
    • 10bits work-id: 支持1024个work
    • 12bits sequence-id: 支持每work每毫秒4096个id

      若当前毫秒超过4096,则sleep 1毫秒,获取下一毫秒的自增

    代码推荐阅读: Twitter-Snowflake,64位自增ID算法详解

    • 优点:
      • 毫秒数在高位,自增序列在低位,整个ID都趋势递增
      • 不依赖数据库等第三方系统,以服务的方式部署,稳定性更高,生成 ID 的性能也非常高
      • 可以根据自身业务特性分配 bit 位,非常灵活
    • 缺点:强依赖机器时钟,如果机器上时钟回拨,会导致发号重复或服务处于不可用状态

    2. Instagram Snowflake

    去中性化,基于 PGSQL 实现

    64bits从左至右依次是:

    • 41bits 时间戳
    • 13bits logic-shard-id
    • 10bits sequence-id

    实现方式:

    • 根据share-key获取对应的PGSQL实例-库
    • id 使用 PGSQL 的存储过程
    • 13bits = share-key对应值 % logic-share-id
    • 10bits = 该Table的auto_increment_id % (2^10)

    好处:

    • 去中性化
    • 根据 id 可以获得对应 PGSQL 实例-库

    3. Simpleflake

    64bits

    • 去中性化
    • 将work-id的12bits给sequence-id。完全随机,每毫秒有1/(2^22 )出现冲突的情况。数据量大时需要注意。
    • 未来可以平滑迁移到Twitter SnowFlake

    4. Boundary flake

    去中性化,基于 erlang 实现

    128bits从左到右依次是

    • 64 bits 时间戳: 和毫秒时间戳等长
    • 48 bits work-id: 和mac地址等长,使用时要避免相同mac多个进程
    • 14 bits sequence-id

    五、Redis 分布式 ID

    利用 Redis 中的 incr 命令来实现原子性的自增与返回

    六、公司方案

    1. 百度(uid-generator)

    2. 美团(Leaf)

    展开全文
  • 分布式ID算法

    千次阅读 2020-11-25 21:25:48
    1、为什么需要分布式ID算法? 2、常见的分布式ID算法实现 3、开源框架对分布式ID算法的实现 3.1、Mybatis Plus 分布式ID 3.2、MyCat 分布式ID 4、我的分布式ID代码
  • 一,为什么要使用分布式ID 1,什么是分布式ID 在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。 但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对...
  • 前言昨天沉思君分享了一篇关于分布式ID生成方案的文章《分布式ID常见解决方案》,文中介绍了几种常见的分布式ID生成方案,并讨论了其优缺点。刚好最近沉思君在看李艳鹏老师合著的书《可伸缩服务架构:框架与中间件》...
  • 分布式ID如何实现

    2019-05-03 22:13:28
    分布式id
  • 分布式ID生成

    2017-07-03 10:16:52
    借鉴snowflake的思想,结合各公司的业务逻辑和并发量,可以实现自己的分布式ID生成算法
  • 分布式ID详解

    2020-05-21 23:54:46
    分布式ID:用在分布式系统中 在我们的业务需求中通常有需要一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识: 某个用户的ID 某个订单的单号 某个信息的ID 为什么需要分布式ID 1.如果id我们使用的是数据库的自增长类型,在...
  • 为什么需要分布式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,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来...
  • 分布式ID雪花算法的实现
  • 分布式id生成详解.pdf

    2020-09-25 08:57:26
    分布式id生成详解,各种分布式ID的实现方式,例如百度 UidGenerator 算法,美团 Leaf 算法,大家可以参考下
  • 文章目录分布式系统几种实现分布式ID的方案:分布式锁各种锁Redis实现分布式锁分布式的一些原则分布式三态异常处理原则副本副本一致性分布式系统的指标 分布式系统 Distributed System 顾名思义就是利用多台计算机...
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空空如也

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