UidGenerator

前言 雪花算法是用来在分布式场景下生成唯一ID的。 背景 雪花算法：雪花算法的原始版本是scala版，用于生成分布式ID（纯数字，时间顺序）,订单编号等。 自增ID：对于数据敏感场景不宜使用，且不适合于分布式场景。 GUID：采用无意义字符串，数据量增大时造成访问过慢，且不宜排序。 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。 而twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序（方便客户端排序），并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同，所以twitter开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 叙述 算法详解 1位 ，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0 41位 ，用来记录时间戳（毫秒）。 41位可以表示个数字， 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示的数值范围是：0 至

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式ID的机制。 这篇文章并不会分析的特别详细，主要是做一些总结，以后再出一些详细某个方案的文章。 数据库自增ID 第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID，需要单独使用一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `SEQID`; CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID ( id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char(10) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID begin;

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式ID的机制。 数据库自增ID 第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID，需要单独使用一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `SEQID`; CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID ( id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char(10) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID begin; replace into SEQUENCE_ID (stub) VALUES (

点击上方" 悟能之能 ",选择" 设为星标 " 回复" 面经 "获取面试资料 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式ID的机制。 数据库自增ID 第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID，需要单独使用一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `SEQID`; CREATE TABLE SEQID.SEQUENCE_ID ( id bigint ( 20 ) unsigned NOT NULL auto_increment, stub char ( 10 ) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id) , UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE =MyISAM; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID begin

1. Disconf 2. UidGenerator 3. BRPC-Java 4. Spring Cloud Formula 5. JProtobuf 6. Jprotobuf-rpc-socket 7. BI 平台 BiPlatform 今儿 7 点一大早，早起群的死变态已经纷纷打卡起来学习了。 菜逼互啄群 吓得艿艿这个小帅胖，翻了一圈“年轮”，赶紧起来 = =。 点了一套煎饼果子，看到《百度开源的 71 款项目》文章，于是乎去百度的 https://github.com/baidu 愁一愁有哪些和 Java 相关的，还是有点东东的。。。 1. 分布式配置管理平台 Disconf https://github.com/knightliao/disconf Distributed ConfigurationManagement Platform(分布式配置管理平台)专注于各种 分布式系统配置管理 的通用组件/通用平台, 提供统一的配置管理服务。 目前已经不维护，建议采用 Apollo 或者 Nacos 作为配置中心。 2. 分布式 ID 生成器 UidGenerator https://github.com/baidu/uid-generator UidGenerator 是Java实现的, 基于Snowflake算法的唯一ID生成器。 UidGenerator

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

最近在研究分布式框架的组件和整体设计思路。所有的问题，一旦涉及分布式难度就呈几何倍数的提升。包括最常见的ID生成也是，单机情况下，使用数据库自增ID、UUID都是简单易行的选择 但在分布式环境下，就需要考虑同业务部署多套以后，ID重复的问题。使用数据库则数据库容易成为瓶颈，使用UUID又没有顺序，数据库集成又会遇到递增步长等问题。最后，数据库（也可使用redis）号段生成器和snowFlake就成为了目前分布式ID生成器的主流 我所知大部分互联网公司的分布式ID生成器，其实都是一个网络服务或集群，单独部署。其他应用程序通过网络去获取分布式的全局唯一ID。使用网络服务的方式，好处显而易见，就是方便集中管理，只要生成器设计的没问题，基本ID就能保证整体趋势是递增的。坏处就是获取效率被明显降低了 另外针对我司来说，由于项目的性质，采用分布式ID生成器，对开发和上线部署及其后期的运维都会带来一定的麻烦。毕竟上线后，项目的管理权就不在我们手上了，所以为了保证分布式ID生成器的稳定性，尽量不采取分布式ID生成中心的策略。于是，留给我的选择就只剩下了SnowFlakeID（雪花ID）了。 什么是SnowFlakeID SnowFlake是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评。由这种算法生成的ID，我们就叫做SnowFlakeID

【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

1、引言 很多人一想到IM应用开发，第一印象就是“长连接”、“socket”、“保活”、“协议”这些关键词，没错，这些确实是IM开发中肯定会涉及的技术范畴。 但，当你真正开始编写第一行代码时，最现实的问题实际上是“聊天消息ID该怎么生成？”这个看似微不足道的小事情。说它看似微不足道，是因为在IM里它太平常了，处处可见它的身影。不过，虽然看似微不足道，但实际却很重要，因为它的生成算法和生成策略的优劣在某种意义上来说，决定了你的IM应用层某些功能实现的难易度。 有签于此，即时通讯网专门整理了“IM消息ID技术专题”系列文章，希望能带给你对这个看似微小但却很重要的技术点有更深刻的理解和最佳实践思路。 本文是专题系列文章的第5篇，专门介绍百度开源的分布式消息ID生成器UidGenerator的算法逻辑、实现思路、重点源码解读等，或许能带给你更多的启发。 2、基本介绍 全局ID（常见的比如：IM聊天系统中的消息ID、电商系统中的订单号、外卖应用中的订单号等）服务是分布式服务中的基础服务，需要保持全局唯一、高效、高可靠性。有些时候还可能要求保持单调，但也并非一定要严格递增或者递减。 全局ID也可以通过数据库的自增主键来获取，但是如果要求QPS很高显然是不现实的。 UidGenerator （ 备用地址 ）工程是百度开源的基于Snowflake算法的唯一ID生成器

3 月，跳不动了？>>> 1、引言 很多人一想到IM应用开发，第一印象就是“长连接”、“socket”、“保活”、“协议”这些关键词，没错，这些确实是IM开发中肯定会涉及的技术范畴。 但，当你真正开始编写第一行代码时，最现实的问题实际上是“聊天消息ID该怎么生成？”这个看似微不足道的小事情。说它看似微不足道，是因为在IM里它太平常了，处处可见它的身影。不过，虽然看似微不足道，但实际却很重要，因为它的生成算法和生成策略的优劣在某种意义上来说，决定了你的IM应用层某些功能实现的难易度。 有签于此，即时通讯网专门整理了“IM消息ID技术专题”系列文章，希望能带给你对这个看似微小但却很重要的技术点有更深刻的理解和最佳实践思路。 本文是专题系列文章的第5篇，专门介绍百度开源的分布式消息ID生成器UidGenerator的算法逻辑、实现思路、重点源码解读等，或许能带给你更多的启发。 2、基本介绍 全局ID（常见的比如：IM聊天系统中的消息ID、电商系统中的订单号、外卖应用中的订单号等）服务是分布式服务中的基础服务，需要保持全局唯一、高效、高可靠性。有些时候还可能要求保持单调，但也并非一定要严格递增或者递减。 全局ID也可以通过数据库的自增主键来获取，但是如果要求QPS很高显然是不现实的。 UidGenerator （ 备用地址 ）工程是百度开源的基于Snowflake算法的唯一ID生成器