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。
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)。
ID Generator id生成器 分布式id生成系统,简单易用、高性能、高可用的id生成系统
在中大型IM系统中,聊天消息的唯一ID生成策略是个很重要的技术点。不夸张的说,聊天消息ID贯穿了整个聊天生命周期的几乎每一个算法、逻辑和过程,ID生成策略的好坏有可能直接决定系统在某些技术点上的设计难易度。
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景,可以满足基础的分片功能开发,这篇我们来看看分库分表后,应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
现在的系统中,很多系统都不是单体的了,都是以集群的方式部署的。系统也是分布式的了。我们很多场景都需要生成全局的ID。比如我们将数据库进行分库分表后,就需要全局的不重复的主键ID。比如在一些业务中,我们需要给用户生成不重复的编号(这里不是数据库的主键ID),如1000,1001,1002...。那么我们如何生成全局的ID呢?
前两天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?”
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 来标识一条数据或消息,数据库的自增 ID 显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、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。概括下来,那业务系统对 ID 号的要求有哪些呢?
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?”
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?
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来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、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。
在架构中允许多个发号器实例,使用同一个库中的分配表biz_tag用来区分业务,max_id表示该biz_tag目前所被分配的ID号段的最大值,step表示每次分配的号段长度。原来获取ID每次都需要写数据库,现在只需要把step设置得足够大,比如1000。那么只有当1000个号被消耗完了之后才会去重新读写一次数据库。读写数据库的频率从1减小到了1/step。
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
今天分享一道朋友去京东面试真实遇到的面试题:“为什么要分布式ID?你项目中是怎么做的?”。
之前集成了网络货运平台SDK,已经成功初始化,调试过。后来由于变动,这个功能搁置了,最近重新启用这个功能,发现初始化失败。报错如下:
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务,再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了,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。
如果使用Navicat的话,避免不了需要到处寻找破解版,或者license(笔者很肯定的说,没有几个人会购买正版Navicat的license)。个人使用暂且不提,如果是公司内使用,还是有法律风险的。
在分布式系统中,经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识,例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等,都需要全局唯一ID,尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
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。
IMSDK 整理关键路径上的日志格式,方便开发者根据指引自查一些常见问题,通用的日志格式如下:
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID,有兴趣的可以去看看它的源码。
从流程图中我们可以看到它的流转方式。同时其最为重要的两个接口:nextId、getNextSegmentId,一个是获取segmentId,一个是获取nextId。也即生成的过程中,首先会生成一批数据的maxId和delta、reminder等信息,然后获取nextId。而这个过程中,首先需要有idGenerator对象。目前可以看到其多次使用double check,基于单例模式。同时基于缓存,使用了抽象工厂模式,获取idGenerator的时候。
数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作。而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级。所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO。本文先从 MySQL 数据库IO相关缓存参数的角度来介绍可以通过哪些参数进行IO优化:
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
随着互联网的发展,后台服务的承载量越来越大,性能多高的单台机器也无法满足无限制增长的承载量,同时互联网业务的特点往往要求服务快速扩容,如此这些特点,使得现在的后台架构越来越复杂。完全从单机演化到分布式系统。分布式系统常常使用RPC技术作为其通信基础,RPC与传统的单机版过程/函数调用不同,传统的单机函数调用,不是成功就是失败;而RPC却不只是是与非的问题,它又引入了第三态,超时(timeout),超时的情况下,可能成功,也可能失败,换句话说,RPC的结果是未知的,超时情况下,可能会重试,这时候,接口的幂等性就是非常重要的了。
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
在《IM消息ID技术专题》系列文章的前几篇中,我们已经深切体会到消息ID在分布式IM聊天系统中的重要性以及技术实现难度,各种消息ID生成算法及实现虽然各有优势,但受制于具体的应用场景,也并不能一招吃遍天下,所以真正在IM系统中该如何落地消息ID算法和实现逻辑,还是要因地致宜,根据自已系统的设计逻辑和产品定义取其精华,综合应用之。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢? 这主要是因为大数据量,高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了,就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
TRTC 的日志默认压缩加密,后缀为 .xlog。日志是否加密是可以通过 setLogCompressEnabled 来控制,生成的文件名里面含 C(compressed) 的就是加密压缩的,含 R(raw) 的就是明文的。
导语 | 本文是基于最近对Golang分布式ID的相关讨论,希望本文内容可以对相关技术感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 一、本地ID生成器 (一)uuid uuid有两种包: github.com/google/uuid ,仅支持V1和V4版本。 github.com/gofrs/uuid ,支持全部五个版本。 下面简单说下五种版本的区别: Version 1,基于mac地址、时间戳。 Version 2,based on timestamp,MAC address and POSIX UID/GID
分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可,现在因为是各自独立的库表,数据库之间的主键自增无法进行交互,比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001,数据库2的订单明细表主键现在是1000,如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据,这个时候获取到的主键ID会是1001,这样就会造成业务上的主键冲突。
实时音视频TRTC 你问我答 第2季 本期共解答10个问题 Q1:TRTC通话,实现大小屏切换,类似微信通话效果,点击自己的画面和对方的画面展示位置互换。 支持大小屏切换,使用updateView功能,但需要给TXCloudVideoView调用addview添加一个textureview。 解决方案: 通话过程中,保证双方通话画面正常; 直接调用stop,再调用start,会有一段时间黑屏; 直接调用updateView对调,会导致远端画面不显示,或者没有效果; updateView
初始值基于uuid Version4;第二步根据alphabet变量长度(定长57)计算id长度(定长22);第三步依次用DivMod(欧几里得除法和模)返回值与alphabet做映射,合并生成id
腾讯云域名管理列表(https://console.cloud.tencent.com/domain/all-domain) 如果管理的域名比较多,又希望批量下载证书时就比较麻烦,因为当前产品功能并未提供批量下载功能。所以今天分享一下,如果来批量下载证书凭证列表。
Twitter-SnowFlake算法的产生是源于Twitter为了满足自己业务(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,并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同)的需求。
当业务规模达到一定规模之后,像淘宝日订单量在5000万单以上,美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力,分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题,最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey,比如订单表按照用户ID作为shardingkey,那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页?又比如更多的多维度的查询都没有shardingkey又怎么查询?
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第七篇,目前系列的前几篇制作成了PDF,需要的可以在文末获取下载方式,持续更新中。今天咱们继续一起来探究下,分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用,ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点,看看它们在实际应用中的场景和效果。
今天咱们继续一起来探究下,分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用,ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点,看看它们在实际应用中的场景和效果。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
这么温柔可爱的面试官,应该不会为难我吧。嗯,应该是的,毕竟我这么帅气,面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身?毕竟程序员都不善交流,因为我也是单身,难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰!好名字。
本文通过对分布式ID的3种应用场景、实现难点以及9种分布式ID的实现方式进行介绍,并对结合vivo业务场景特性下自研的鲁班分布式ID服务从系统架构、ID生成规则与部分实现源码进行分享,希望为本文的阅读者在分布式ID的方案选型或技术自研提供参考。
大家好,我是阿沐!”幂等“这个词语或许小伙伴很少见,基本上中小型公司或者一些大公司都未使用过,但是并不代表小伙伴们没有接触到。
谚语曰: “Talk Is Cheap, Show Me The Code”。知易行难,知行合一难。嘴里要讲出来总是轻松,把别人讲过的话记住,组织一下语言,再讲出来,很容易。设计理念你可能道听途说了一些,以为自己掌握了,但是你会做么?有能力去思考、改进自己当前的实践方式和实践中的代码细节么?不客气地说,很多人仅仅是知道并且认同了某个设计理念,进而产生了一种虚假的安心感——自己的技术并不差。但是他根本没有去实践这些设计理念,甚至根本实践不了这些设计理念,从结果来说,他懂不懂这些道理/理念,有什么差别?变成了自欺欺人。
为了便于大家查找问题,了解全貌,整理个目录,我们可以快速全局了解关于mysql数据库,面试官一般喜欢问哪些问题
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