tinyid

分布式序列

杀马特。学长 韩版系。学妹 提交于 2020-11-20 02:20:59
一、背景 在复杂分布式系统中,特别是微服构架中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。随着系统的复杂,数据的增多,分库分表成为了常见的方案,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(如订单号、交易流水、事件编号等),此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。 业务对分布式ID规则有哪些要求?对分布式ID系统有什么要求?分布式ID算法有哪些?业内大厂是怎么用的?我们又是怎么玩的?接下来一 一揭晓。 二、分布式序列要求 分布式序列是一个通用的产品,要满足以要求: 1、全局唯一性 在同一场景下不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。 2、趋势递增 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、同时有利于索引提高查询的性能。 3、序列数据类型 序列的数据类型决定的存储空间大小,序列尽可能用整类型,以MYSQL bigint unsigned为例存储空间为8字节,范围(0~2*2^63-1 )是一个极大的整数,足以满足需求。 4、简单易用 能够拿来即用,接入方便,同时在系统设计和实现上要尽可能的简单。 三、序列常用算法 3.1、UUID UUID 含义是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier),这是一个软件建构的标准。 UUID是由一组32位数的16进制数字所构成,UUID理论上的总数为1632=2128

面试被问分布式ID怎么办? 滴滴(Tinyid)甩给他

筅森魡賤 提交于 2020-11-13 09:55:46
引言 接着 《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》 来继续详细的介绍分布式ID生成器,大家比较感兴趣的 美团(Leaf) 、 滴滴(Tinyid) 、 百度(uid-generator) 三个开源项目,美团(Leaf)已经讲完,详见 《9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战》 ,今天结合实战搞一下滴滴开源的( Tinyid )。 Tinyid介绍 Tinyid 是滴滴开发的一款分布式ID系统, Tinyid 是在 美团(Leaf) 的 leaf-segment 算法基础上升级而来,不仅支持了数据库多主节点模式,还提供了 tinyid-client 客户端的接入方式,使用起来更加方便。但和美团(Leaf)不同的是,Tinyid只支持号段一种模式不支持雪花模式。 Tinyid的特性 全局唯一的long型ID 趋势递增的id 提供 http 和 java-client 方式接入 支持批量获取ID 支持生成1,3,5,7,9…序列的ID 支持多个db的配置 适用场景 :只关心ID是数字,趋势递增的系统,可以容忍ID不连续,可以容忍ID的浪费 不适用场景 :像类似于订单ID的业务,因生成的ID大部分是连续的,容易被扫库、或者推算出订单量等信息 Tinyid原理 Tinyid 是基于号段模式实现,再简单啰嗦一下号段模式的原理:就是从数据库批量的获取自增ID

滴滴的分布式ID生成器(Tinyid),好用的一批

南楼画角 提交于 2020-10-23 15:52:59
不了解分布式ID生成器的同学,先复习一下之前的 《9种分布式ID生成方式》 Tinyid 是滴滴开发的一款分布式ID系统, Tinyid 是在 美团(Leaf) 的 leaf-segment 算法基础上升级而来,不仅支持了数据库多主节点模式,还提供了 tinyid-client 客户端的接入方式,使用起来更加方便。但和美团(Leaf)不同的是,Tinyid只支持号段一种模式不支持雪花模式。 Tinyid的特性 全局唯一的long型ID 趋势递增的id 提供 http 和 java-client 方式接入 支持批量获取ID 支持生成1,3,5,7,9...序列的ID 支持多个db的配置 适用场景 :只关心ID是数字,趋势递增的系统,可以容忍ID不连续,可以容忍ID的浪费 不适用场景 :像类似于订单ID的业务,因生成的ID大部分是连续的,容易被扫库、或者推算出订单量等信息 Tinyid 原理 Tinyid 是基于号段模式实现,再简单啰嗦一下号段模式的原理:就是从数据库批量的获取自增ID,每次从数据库取出一个号段范围,例如 (1,1000] 代表1000个ID,业务服务将号段在本地生成 1~1000 的自增ID并加载到内存.。 Tinyid 会将可用号段加载到内存中,并在内存中生成ID,可用号段在首次获取ID时加载,如当前号段使用达到一定比例时,系统会异步的去加载下一个可用号段

分布式ID生成方式

梦想与她 提交于 2020-07-25 09:37:54
一、为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 1、什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 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,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、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。那么这个 全局唯一ID 就叫 分布式ID 。 2、那么分布式ID需要满足那些条件? 全局唯一:必须保证ID是全局性唯一的,基本要求 高性能:高可用低延时,ID生成响应要块,否则反倒会成为业务瓶颈 高可用:100%的可用性是骗人的,但是也要无限接近于100%的可用性 好接入:要秉着拿来即用的设计原则,在系统设计和实现上要尽可能的简单 趋势递增:最好趋势递增,这个要求就得看具体业务场景了,一般不严格要求 二、 分布式ID都有哪些生成方式? 今天主要分析一下以下9种,分布式ID生成器方式以及优缺点: UUID 数据库自增ID 数据库多主模式 号段模式 Redis 雪花算法(SnowFlake) 滴滴出品(TinyID) 百度 (Uidgenerator

一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了

孤者浪人 提交于 2020-04-15 07:36:30
【推荐阅读】微服务还能火多久?>>> 写在前边 前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗? 能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法? ” 面试官应该是对应聘者的回答不太满意,他想听到一个他认为最优的解决方案,其实这无可厚非。同样一个bug,能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人,你会选哪个入职?显而易见的事情!所以看待问题还是要从多个角度出发,每种方法都有各自的利弊。 一、为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 1、什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 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,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、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。那么这个 全局唯一ID 就叫 分布式ID 。 2、那么分布式ID需要满足那些条件? 全局唯一

面试总被问分布式ID怎么办? 滴滴(Tinyid)甩给他

对着背影说爱祢 提交于 2020-03-14 16:09:35
整理了一些Java方面的架构、面试资料(微服务、集群、分布式、中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号【程序员内点事】,无套路自行领取 一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了 面试总被问分库分表怎么办?你可以这样怼他 3万字总结,Mysql优化之精髓 技术部突然宣布:JAVA开发人员全部要会接口自动化测试框架 9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战 引言 接着《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》来继续详细的介绍分布式ID生成器,大家比较感兴趣的 美团(Leaf) 、 滴滴(Tinyid) 、 百度(uid-generator) 三个开源项目,美团(Leaf)已经讲完,详见《9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战》,今天结合实战搞一下滴滴开源的( Tinyid )。 Tinyid 介绍 Tinyid 是滴滴开发的一款分布式ID系统, Tinyid 是在 美团(Leaf) 的 leaf-segment 算法基础上升级而来,不仅支持了数据库多主节点模式,还提供了 tinyid-client 客户端的接入方式,使用起来更加方便。但和美团(Leaf)不同的是,Tinyid只支持号段一种模式不支持雪花模式。 Tinyid的特性 全局唯一的long型ID 趋势递增的id 提供 http 和 java-client 方式接入 支持批量获取ID 支持生成1,3

一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了

不羁的心 提交于 2020-02-27 12:24:53
前两天有个朋友给我发信息吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗? 能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法? ” 面试官应该是对应聘者的回答不太满意,他想听到一个他认为最优的解决方案,其实这无可厚非。同样一个bug,能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人,你会选哪个入职?显而易见的事情!所以看待问题还是要从多个角度出发,每种方法都有各自的利弊。 一、为什么要用分布式ID? 在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征? 1、什么是分布式ID? 拿MySQL数据库举个栗子: 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,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、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。那么这个 全局唯一ID 就叫 分布式ID 。 2、那么分布式ID需要满足那些条件? 全局唯一:必须保证ID是全局性唯一的,基本要求 高性能:高可用低延时