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  • SnowFlake

    2019-12-11 20:12:54
    SnowFlake算法是Twitter所采用的一种算法,目的是在分布式系统中生成全局唯一且趋势递增的ID。 一 组成 SnowFlake所生成的ID一共分成四部分: 1.第一位 占用1bit,其值始终是0,没有实际作用。 2.时间戳 ...

    SnowFlake算法是Twitter所采用的一种算法,目的是在分布式系统中生成全局唯一且趋势递增的ID。

    一 组成

    SnowFlake所生成的ID一共分成四部分:

    1.第一位

        占用1bit,其值始终是0,没有实际作用。

    2.时间戳

        占用41bit,精确到毫秒,总共可以容纳约 69 年的时间。

    3.工作机器id

        占用10bit,其中高位5bit是数据中心ID(datacenterId),低位5bit是工作节点ID(workerId),最多可以容纳1024个节点。

    4.序列号

        占用12bit,这个值在同一毫秒同一节点上从0开始不断累加,最多可以累加到4095。

    二 优点

    1.生成ID时不依赖于DB,完全在内存生成,高性能高可用。

    2.ID呈趋势递增,后续插入索引树的时候性能较好。

    三 缺点

    依赖于系统时钟的一致性。如果某台机器的系统时钟回拨,有可能造成ID冲突,或者ID乱序。

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  • snowflake

    2019-01-31 17:04:41
    文章目录snowflake原理优点缺点源码解读包变量解读节点生成一个节点生成ID关于作者 snowflake 这个算法是twitter开源的,作用是分布式下生成全局唯一的ID。 原理 Each time you generate an ID, it works, like ...

    snowflake

    这个算法是twitter开源的,作用是分布式下生成全局唯一的ID。

    原理

    Each time you generate an ID, it works, like this.

    • A timestamp with millisecond precision is stored using 41 bits of the ID.
    • Then the NodeID is added in subsequent bits.
    • Then the Sequence Number is added, starting at 0 and incrementing for each ID generated in the same millisecond. If you generate enough IDs in the same millisecond that the sequence would roll over or overfill then the generate function will pause until the next millisecond.

    The default Twitter format shown below.

    +--------------------------------------------------------------------------+
    | 1 Bit Unused | 41 Bit Timestamp |  10 Bit NodeID  |   12 Bit Sequence ID |
    +--------------------------------------------------------------------------+
    

    通俗的讲就是1bit闲置,41bit用来存放时间戳偏移量,10bit保存节点ID,12bit存储的是某个节点的序列号,同一个节点在同一时间点(ms)多次请求,序列号部分自增。如果一个时间点的请求量超过12bit表示,那么就等待,直到下个时间点。

    理论上1ms支持的ID数量为:

        2^{10+12} = 2^{22} == 4194304
    

    1ms支持4000w的数量,单机1ms支持4096个ID,这个数量应该是足够支持大部分的开发了。

    优点

    128bit的一个UUID也可以保证全局唯一,而且大多数程序语言都提供了支持,为什么要用snowflake呢?
    snowflake的不同之处在于自增性,一个节点在同一时间点(ms)和不同时间点获得的ID都是自增的。为什么自增的ID比较好呢?这关系到MYSQL内部的细节了。(对MYSQL知之甚少,感兴趣的自行搜索)

    缺点

    算法的缺点显而易见,极度依赖服务器系统的时间,如果系统时间回拨将可能产生重复。

    源码解读

    其实根据工作原理就知晓算法的实现了,但是为了学到一些东西,还是找一个源码看一下。

    包变量解读

    var (
    	// Epoch is set to the twitter snowflake epoch of Nov 04 2010 01:42:54 UTC
    	// You may customize this to set a different epoch for your application.
    	Epoch int64 = 1288834974657
    
    	// Number of bits to use for Node
    	// Remember, you have a total 22 bits to share between Node/Step
    	NodeBits uint8 = 10
    
    	// Number of bits to use for Step
    	// Remember, you have a total 22 bits to share between Node/Step
    	StepBits uint8 = 12
    
    	nodeMax   int64 = -1 ^ (-1 << NodeBits)
    	nodeMask  int64 = nodeMax << StepBits
    	stepMask  int64 = -1 ^ (-1 << StepBits)
    	timeShift uint8 = NodeBits + StepBits
    	nodeShift uint8 = StepBits
    )
    
    

    如果已经理解了snowflake的原理,结合源码给的注释变量的意思很容易懂,无非是某部分的表示位数,最值,掩码,移位的位数。
    其中的Epoch这个时间戳的值为什么初始化为1288834974657,这个不需要纠结。

    为什么这里要定义一系列变量呢,原理中不都阐述了哪一部分占用了那些位吗?原因如下,程序中用变量比常量更能表达含义,程序中应该避免出现魔数。其次这样更加灵活,比如可以根据实际改动某部分的占位值。最后这样更容易升级维护,若干若干年以后,如果出了更高位的cpu,这样只需要变动几个变量的值即可。

    节点

    type Node struct {
    	mu   sync.Mutex
    	time int64
    	node int64
    	step int64
    }
    

    生成一个节点

    func NewNode(node int64) (*Node, error) {
    
    	// re-calc in case custom NodeBits or StepBits were set
    	nodeMax = -1 ^ (-1 << NodeBits)
    	nodeMask = nodeMax << StepBits
    	stepMask = -1 ^ (-1 << StepBits)
    	timeShift = NodeBits + StepBits
    	nodeShift = StepBits
    	
    	if node < 0 || node > nodeMax {
    		return nil, errors.New("Node number must be between 0 and " + strconv.FormatInt(nodeMax, 10))
    	}
    
    	return &Node{
    		time: 0,
    		node: node,
    		step: 0,
    	}, nil
    }
    

    生成ID

    func (n *Node) Generate() ID {
    
    	n.mu.Lock()
    
        //当前时间,单位second
    	now := time.Now().UnixNano() / 1000000
    
    	if n.time == now {
    	    // 当前时间已经生成过ID
    	
    	    // ID部分自增
    		n.step = (n.step + 1) & stepMask
    
            // ID溢出,当前时间没有ID可分配,延迟到下一个可用时间点
    		if n.step == 0 {
    			for now <= n.time {
    				now = time.Now().UnixNano() / 1000000
    			}
    		}
    	} else {
    	    // 当前时间已经生成过ID
    	    
    	    // 第一个ID为0
    		n.step = 0
    	}
    
        // 溢出时更新时间
    	n.time = now
    
    	r := ID((now-Epoch)<<timeShift |
    		(n.node << nodeShift) |
    		(n.step),
    	)
    
    	n.mu.Unlock()
    	return r
    }
    
    

    关于作者

    大四学生一枚,分享数据结构,面试题,golang,C语言等知识。QQ交流群:521625004。微信公众号:后台技术栈。
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  • Snowflake

    2017-04-09 02:09:05
    Long long ago, the territory of Snowflake Island Kingdom is an equilateral triangle whose center is in the coordinate origin (0,0). One edge of this triangle is parallel to the x-axis. And all the ...
  • Snowflake letters

    2019-10-28 11:50:53
    Snowflake letters
  • SnowFlake.java

    2021-02-23 14:22:30
    twitter的snowflake算法 用java实现
  • We have retired the initial release of Snowflake and working on open sourcing the next version based on Twitter-server, in a form that can run anywhere without requiring Twitter's own infrastructure ...
  • SnowFlake算法

    万次阅读 2020-04-30 10:50:48
    优秀分布式id生成策略:SnowFlake算法

    分布式Id生成策略:https://hucheng.blog.csdn.net/article/details/103099223

    一、分布式 Id 的要求

    ID生成规则部分硬性要求:

    说明
    全局唯一不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求
    趋势递增在MySQL的InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用Btree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能
    单调递增保证下一个ID一定大于上一个ID,例如事务版本号,IM增量消息、排序等特殊需求
    信息安全如果ID是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定的URL即可;如果是订单号就更危险了,竞争对手可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下,需要ID无规则,让竞争对手不好猜
    含时间戳这样就能够在开发中快速了解分布式ID的生成时间

    分布式系统对ID生成策略的要求:

    说明
    高可用发一个获取分布式ID的请求,服务器就可以保证99.999%的情况下给我创建一个唯一的分布式ID
    低延迟发一个获取分布式ID的请求,服务器响应速度要快
    高QPS假如并发一口气10万个创建分布式ID请求同时过来,服务器要顶得住并一下子成功创建10万个唯一的分布式ID

    二、SnowFlake 算法介绍

    TwitterSnowFlake解决了上述需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁彩到Cassandra(由Facebook开发一 套开源分布式NoSQL数据库系统)因为Cassandra没 有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

    经测试SnowFlake每秒能够产生26万个自增可排序的ID:

    1. SnowFlake生成ID能够按照时间有序生成
    2. SnowFlake算法生成ID的结果是一个64bit大小的整数, 为一个Long型(转换成字符串后长度最多19)。
    3. 分布式系统内不会产生ID碰撞(由datacenterworkerld作区分) 并且效率较高。

    在这里插入图片描述

    号段解析:

    1bit:最高位是符号位,1表示负数,0表示正数。生成的id是用整数,所以最高位固定为0。,

    41bit:用来记录时间戳,毫秒级。41位可以表示(2^41 -1)个数字。也就是说41位可以表示(2^41 -1)个毫秒的值,转化成单位年则是(2^41-1)/(1000 * 60 * 60 * 24 *365)= 69年,时间是从1970年1月1号开始计数的,也就是说SnowFlake算法可以用到2039年。

    10bit:用来记录工作机器id。可以部署在2^{10} = 1024个节点,包括5位datacenterld和5位workerld,即可以用0…(2^5-1)个数字,来表示不同的datecenterldworkerld

    12bit:序列号,用来记录同毫秒内产生的不同id,即可以用0…(2^12-1)个数字,,来表示同一机器同一时间截(毫秒)内产生的4095个ID序号。

    三、SnowFlake 算法实现

    3.1 Java 算法实现

    public class SnowFlake {
        /**
         * 起始的时间戳
         */
        private final static long twepoch = 1557825652094L;
    
        /**
         * 每一部分占用的位数
         */
        private final static long workerIdBits = 5L;
        private final static long datacenterIdBits = 5L;
        private final static long sequenceBits = 12L;
    
        /**
         * 每一部分的最大值
         */
        private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
        private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
        private final static long maxSequence = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    
        /**
         * 每一部分向左的位移
         */
        private final static long workerIdShift = sequenceBits;
        private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
        private final static long timestampShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    
        private long datacenterId; // 数据中心ID
        private long workerId; // 机器ID
        private long sequence = 0L; // 序列号
        private long lastTimestamp = -1L; // 上一次时间戳
    
        public SnowFlake(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;
        }
    
        public synchronized long nextId() {
            long timestamp = timeGen();
            if (timestamp < lastTimestamp) {
                throw new RuntimeException(String.format(
                        "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
            }
            if (timestamp == lastTimestamp) {
                sequence = (sequence + 1) & maxSequence;
                if (sequence == 0L) {
                    timestamp = tilNextMillis();
                }
            } else {
                sequence = 0L;
            }
            lastTimestamp = timestamp;
    
            return (timestamp - twepoch) << timestampShift // 时间戳部分
                    | datacenterId << datacenterIdShift // 数据中心部分
                    | workerId << workerIdShift // 机器标识部分
                    | sequence; // 序列号部分
        }
    
        private long tilNextMillis() {
            long timestamp = timeGen();
            while (timestamp <= lastTimestamp) {
                timestamp = timeGen();
            }
            return timestamp;
        }
    
        private long timeGen() {
            return System.currentTimeMillis();
        }
    }
    

    3.2 使用 Hutool 工具包实现

    引入依赖:

    <dependency>
        <groupId>cn.hutool</groupId>
        <artifactId>hutool-captcha</artifactId>
        <version>5.2.0</version>
    </dependency>
    

    代码:

    @Component
    public class IdGeneratorSnowflake {
    
        private long workerId = 0;
        private long datacenterId = 1;
    
        private Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
    	
    	/**
    	*在Servlet初始化的时候设置workId(某次启动workId为3232236465)
    	*/
        @PostConstruct
        public void init() {
            try {
                workerId = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr());
            } catch (Exception e) {
                workerId = NetUtil.getLocalhostStr().hashCode();
          
            }
        }
    
        public synchronized long snowflakeId() {
            return snowflake.nextId();
        }
    
        public synchronized long snowflakeId(long workerId, long datacenterId) {
            Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerId, datacenterId);
            return snowflake.nextId();
        }
    }
    

    3.3 其他分布式 Id 生成策略

    百度开源的分布式唯一ID生成器UidGenerator

    美团点评分布式ID生成系统:Leaf

    展开全文
  • SnowFlake导出插件 在摄取时将事件发送到SnowFlake。 安装 访问PostHog中的“插件”。 从存储库中找到此插件或安装https://github.com/PostHog/snowflake-export-plugin 通过输入数据库凭据和详细信息来配置插件。...
  • Snowflake是一项网络服务,可通过一些简单的保证大规模生成唯一的ID号。 第一位是未使用的符号位。 第二部分包括一个41位的时间戳(毫秒),其值是当前时间相对于特定时间的偏移量。 第三部分和第四部分的5位...
  • Support Snowflake

    2020-12-29 07:15:37
    (If snowflake support is not needed for tbls, please close this PR 🙏 ) <h3>Note <p>I'm not sure what to do with the testing environment. So I don't add test cases to snowflake driver ...
  • Twitter_Snowflake

    2017-09-03 19:01:06
    Twitter_SnowflakeSnowFlake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ID左右。
  • Snowflake letters字体

    2020-12-31 22:09:22
    以下是《Snowflake letters字体》简单预览,如果需要完整的字体文件,请点击下载;下载解压后,直接将字...该文档为Snowflake letters字体,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
  • Snowflake提供1个月的免费试用期,通过此回购协议,您应该可以在一个小时内掌握Snowflake的基础知识。 此模板将创建必要的ROLE , USER , DATABASE , SCHEMA和WAREHOUSE以启动和运行Snowflake: 用法 要求 (设置...
  • SnowFlake 算法

    2021-07-12 16:15:42
    SnowFlake 算法 SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入了时间戳,基本上保持自增的,...

    SnowFlake 算法
    SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入了时间戳,基本上保持自增的,后面的代码中有详细的注解。

    这 64 个 bit 中,其中 1 个 bit 是不用的,然后用其中的 41 bit 作为毫秒数,用 10 bit 作为工作机器 id,12 bit 作为序列号。

    ①1 bit:是不用的,为啥呢?

    因为二进制里第一个 bit 为如果是 1,那么都是负数,但是我们生成的 id 都是正数,所以第一个 bit 统一都是 0。

    ②41 bit:表示的是时间戳,单位是毫秒。

    41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1,也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值,换算成年就是表示 69 年的时间。

    ③10 bit:记录工作机器 id,代表的是这个服务最多可以部署在 2^10 台机器上,也就是 1024 台机器。

    但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id,5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2 ^ 5 个机房(32 个机房),每个机房里可以代表 2 ^ 5 个机器(32 台机器),也可以根据自己公司的实际情况确定。

    ④12 bit:这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id。

    12 bit 可以代表的最大正整数是 2 ^ 12 - 1 = 4096,也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

    简单来说,你的某个服务假设要生成一个全局唯一 id,那么就可以发送一个请求给部署了 SnowFlake 算法的系统,由这个 SnowFlake 算法系统来生成唯一 id。

    这个 SnowFlake 算法系统首先肯定是知道自己所在的机房和机器的,比如机房 id = 17,机器 id = 12。

    接着 SnowFlake 算法系统接收到这个请求之后,首先就会用二进制位运算的方式生成一个 64 bit 的 long 型 id,64 个 bit 中的第一个 bit 是无意义的。

    接着 41 个 bit,就可以用当前时间戳(单位到毫秒),然后接着 5 个 bit 设置上这个机房 id,还有 5 个 bit 设置上机器 id。

    最后再判断一下,当前这台机房的这台机器上这一毫秒内,这是第几个请求,给这次生成 id 的请求累加一个序号,作为最后的 12 个 bit。

    最终一个 64 个 bit 的 id 就出来了,类似于:

    手写一个分布式ID生成器
    这个算法可以保证说,一个机房的一台机器上,在同一毫秒内,生成了一个唯一的 id。可能一个毫秒内会生成多个 id,但是有最后 12 个 bit 的序号来区分开来。

    下面我们简单看看这个 SnowFlake 算法的一个代码实现,这就是个示例,大家如果理解了这个意思之后,以后可以自己尝试改造这个算法。

    总之就是用一个 64 bit 的数字中各个 bit 位来设置不同的标志位,区分每一个 id。

    package com.diTian.pojo;
    
    public class SnowFlake {
        //1位:因为二进制里的第一个bit为符号位,而我们所需要的ID都是正数,所以第一位置为0
        //10位:前5位表示机房id,后5为机器id
    
        private Long datacenterId; //31个
        private Long workerId;//31个
        //1毫秒内生成的多个id的序列号  占12位   4096-1=4095
        private Long sequence;
    
        //设置一个时间初始值 2^41 -1 差不多可以用69年
        private Long twepoch = 1585644268888L;
        //5位的机器id
        private Long workerIdBits = 5L;
        //5位的机房Id
        private Long datacenterIdBits = 5L;
        //每毫秒产生的id数 2^12
        private Long sequenceBits = 12L;
        //这个是二进制运算,就是5bit最多只能有31个数字
        private Long maxWorkerId = -1L ^(-1L << workerIdBits);
        //机房id同样
        private Long maxDatacenterId = -1L ^(-1L << datacenterIdBits);
    
        private Long workerIdShift = sequenceBits;
        private Long datacenterIdShift = sequenceBits+workerIdBits;
        private Long timestampLeftShift = sequenceBits+workerIdBits+datacenterIdBits;
        private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
        //记录产生时间毫秒数,判断是否是同1毫秒
        private long lastTimestamp = -1L;
        public long getWorkerId(){
            return workerId;
        }
        public long getDatacenterId() {
            return datacenterId;
        }
        public long getTimestamp() {
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
    
    
        public SnowFlake(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
    
            // 检查机房id和机器id是否超过31 不能小于0
            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;
            this.sequence = sequence;
        }
    
        // 这个是核心方法,通过调用nextId()方法,让当前这台机器上的snowflake算法程序生成一个全局唯一的id
        public synchronized long nextId() {
            // 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒
            long timestamp = timeGen();
            if (timestamp < lastTimestamp) {
    
                System.err.printf(
                        "clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
                throw new RuntimeException(
                        String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds",
                                lastTimestamp - timestamp));
            }
    
            // 下面是说假设在同一个毫秒内,又发送了一个请求生成一个id
            // 这个时候就得把seqence序号给递增1,最多就是4096
            if (lastTimestamp == timestamp) {
    
                // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字,无论你传递多少进来,
                //这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
                sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
                //当某一毫秒的时间,产生的id数 超过4095,系统会进入等待,直到下一毫秒,系统继续产生ID
                if (sequence == 0) {
                    timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
                }
    
            } else {
                sequence = 0L;
            }
            // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒
            lastTimestamp = timestamp;
            // 这儿就是最核心的二进制位运算操作,生成一个64bit的id
            // 先将当前时间戳左移,放到41 bit那儿;将机房id左移放到5 bit那儿;将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit
            // 最后拼接起来成一个64 bit的二进制数字,转换成10进制就是个long型
            return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                    (datacenterId << datacenterIdShift) |
                    (workerId << workerIdShift) | sequence;
        }
    
        /**
         * 当某一毫秒的时间,产生的id数 超过4095,系统会进入等待,直到下一毫秒,系统继续产生ID
         * @param lastTimestamp
         * @return
         */
        private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
    
            long timestamp = timeGen();
    
            while (timestamp <= lastTimestamp) {
                timestamp = timeGen();
            }
            return timestamp;
        }
        //获取当前时间戳
        private long timeGen(){
            return System.currentTimeMillis();
        }
    
        /**
         *  main 测试类
         * @param args
         */
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println(1&4596);
            System.out.println(2&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
            System.out.println(6&4596);
        }
    
    
    
    }
    

    「SnowFlake算法的优点:」

    高性能高可用:生成时不依赖于数据库,完全在内存中生成。
    容量大:每秒中能生成数百万的自增ID。
    ID自增:存入数据库中,索引效率高。
    「SnowFlake算法的缺点:」

    依赖与系统时间的一致性,如果系统时间被回调,或者改变,可能会造成id冲突或者重复。

    「实际中我们的机房并没有那么多,我们可以改进改算法,将10bit的机器id优化,成业务表或者和我们系统相关的业务」

    展开全文
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空空如也

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