） 8.小结 参考文献 1.需求描述 有一个业务需求，需要根据用户 ID（数值型 >=10000000）生成一个唯一的长 6 个字符的邀请码，用于邀请新用户注册。...2.需求分析 从业务需求和一般产品邀请码的使用体验上来看，邀请码有以下几个特点： 不可重复：不用用户 ID 生成的邀请码是不同的； 唯一确定：一个用户 ID 只能生成一个邀请码； 是否可逆：是否需要通过邀请码反推对应的用户...本文将以 Golang 为例，给出根据用户 ID 生成唯一且不重复的邀请码的常见方法与实现示例。 3.字符集 首先需要确定组成邀请码的字符集，一般采用数字和英文大小写字母共计 62 个字符。...降低冲突率的办法是增加邀请码的空间，有两个办法： 增加生成邀请码的字符空间； 增加邀请码的长度。 6.方法三：进制法（可逆） 用户 ID 是唯一的，生成一个唯一的邀请码也是理所当然的。...ID生成的邀请码也是连续的，用户易输错； 连续用户ID生成的邀请码也是连续的，规律性强，可以反推用户ID。
1.随机数长度控制,定义一个长度变量（length），生成可控长度的随机数： Math.random().toString(36).substr(3,length) 2.引入时间戳： Date.now(
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...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？ 全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。...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URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。...- 各个业务不同的发号需求用biz_tag字段来区分，每个biz-tag的ID获取相互隔离，互不影响。...每个biz-tag都有消费速度监控，通常推荐segment长度设置为服务高峰期发号QPS的600倍（10分钟），这样即使DB宕机，Leaf仍能持续发号10-20分钟不受影响。
目录 1 代码 1 代码 public class IdGenerator { public static final long WORKER_ID = ipKeyGenerator();...lastTimestamp = currentMillis; long nextId = currentMillis - 1295884800000L << 22 | WORKER_ID
几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。...别看小小的 ID，需求和场景还挺多： 这个 ID 多数为数字，但有时候是数字字母的组合； 可能随机，也可能要求随时间严格递增； 有时 ID 的长度和组成并不重要，有时候却要求它严格遵循规则，或者考虑可读性而要求长度越短越好...有多台 application 的 host，但是只有一个数据库。本质上这是耍了个小赖皮，把某分布式系统唯一 ID 的生成逻辑寄托到一个特定的数据库上，于是分布式系统存在中心节点了。...比如我见过这样的逻辑，用 host 的唯一编号来作前缀（保证环境中节点编号的唯一性即可），毫秒数来生成 ID 的主体部分。看似简单，一样可以解决唯一 ID 的问题。...当然它的局限性也很多，如果使用当前毫秒数，无法对于不同 host 生成的 ID 进行先后比较（因为无法确保时间是严格一致的）；而且只能一个毫秒最多只能生成一个 ID，如果要生成两个就会产生冲突。
分布式ID的特性 全局唯一 不能出现重复的ID，这是最基本的要求。 递增 有利于关系数据库索引性能。 高可用 既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。...信息安全 如果ID是有规律的，就容易被恶意操作，在一些场景下需要ID无规则。 生成方案 UUID 核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随机数来生成。 优点： 性能非常高，本地生成，没有网络消耗。...数据库 利用数据库自增ID的特性来生成，如 MySQL 的 auto_increment。 优点： 简单，利用数据库自有功能实现。 绝对有序。 缺点： 有重复发号的风险，例如数据库主从切换的场景。...雪花算法 给每台机器分配一个唯一标识，然后通过下面的结构实现全局唯一ID： 时间戳 + 机器标识 + 自增序列号 毫秒在高位，自增序列在低位，一定是递增的。 优点： 生成性能高。...例如在美团早期，ID方案就是多种形式的： 有的业务通过 DB 自增的方式生成 有的业务通过 Redis 缓存来生成 有的业务直接用 UUID 生成 后来推出了一个类雪花算法的分布式ID服务：Leaf，QPS
这正是用户期望的自动化！ 人对亮度感知的标度不是线性比例的，而是对数比例。这意味着当屏幕比周围环境更暗时，对屏幕亮度的调节会更加明显。...该设备的所有用户会获得相同的基准映射关系，在使用设备时滑动亮度滑块来设置全局调节系数。...我们发现在很多情况下这种全局调节系数并不足以满足个人的偏好，也就是说，用户需要经常在新的光线环境中调节滑块。...这意味着 Android 将能够学习在某种光线的环境中什么程度的屏幕亮度对用户最舒适。用户通过手动调节滑块来训练模型，而随着软件不断训练，用户需要手动调节的情况会越来越少。...在测试该功能时，我们在一周后观察到几乎一半的测试用户都更少进行手动调节，且所有内测用户进行的滑块交互量减少了 10% 以上。
折腾到半夜，搞得挺兴奋，总结一下，免得忘了： 1、微信小程序直接获得的是一些简单信息，基本无用 2、用户唯一标识是openid，还有一个unionid是关联多个公众号之类情况下用，我不大关心 3、在getUserInfo...，这些东西的关系比较复杂，我理解是这样的： 1）userInfo包括简单的用户信息 2）重要信息在encryptedData中，解开后包括： ?...4）rawData，signature是来做校验的，不太关心 4、session-key的获取方式： 1）登录成功后，传给回调的参数包括一个code，但这个code会很快失效 2）通过调用 https...在浏览器中测试没有问题，但是，在小程序中也不能运行，因为小程序只能访问认证过的服务器。...换言之，必须要把这个东西放到服务器上，从微信中去调用服务器的页面，服务器的页面再去访问这个接口，然后再把数据反馈回来。
Nano ID一个小巧、安全、URL友好、唯一的 JavaScript 字符串 ID 生成器。...它们在 ID 中有相似数量的随机位(Nano ID 为126，UUID 为122),因此它们的冲突概率相似：:要想有十亿分之一的重复机会，必须产生 103万亿 个版本4的 ID 。...仅当项目没有稳定ID时才执行此操作。 */ {text} )React NativeReact Native 没有内置的随机生成器。...db.put({ _id: 'id' + nanoid(), …})CLI可以通过调用 npx nanoid 在终端获得唯一的 ID。...undefined其他编程语言Nano ID 已被移植到许多语言。 你可以使用下面这些移植，获取在客户端和服务器端相同的ID生成器。
但今天要给大家分享 UUID 最主要的竞争对手：NanoID NanoID NanoID, 是一个小巧、安全、URL友好、唯一的 JavaScript 字符串 ID 生成器。...NanoID 也同样有NPM包来帮我们实现唯一的标识符。...另外，NanoID在实现ID生成器的过程中使用了它自己的算法，称为统一算法，而不是使用"随机%的字母表"。...你可以通过使用npx nanoid在终端获得一个唯一的ID。唯一的先决条件是要安装NodeJS。...', 12); model.id = nanoid(); 在上面的例子中，我定义了一个自定义字母ABCDEF1234567890，Id的大小为12。
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性： 整个系统ID唯一 ID是数字类型，而且是趋势递增的 ID简短，查询效率快 什么是递增...如：第一次生成的ID为12，下一次生成的ID是13，再下一次生成的ID是14。这个就是生成ID递增。 什么是趋势递增？如：在一段时间内，生成的ID是递增的趋势。...本机生成，没有性能问题 因为是全球唯一的ID，所以迁移数据容易 缺点： 每次生成的ID是无序的，无法保证趋势递增 UUID的字符串存储，查询效率慢 存储空间大 ID本事无业务含义，不可读 应用场景： 类似生成...ID时间 我们再来看看整体流程： 1、【用户服务】在注册一个用户时，需要一个用户ID；会请求【生成ID服务(是独立的应用)】的接口 2、【生成ID服务】会去查询数据库，找到user_tag的id，现在的...max_id为0，step=1000 3、【生成ID服务】把max_id和step返回给【用户服务】；并且把max_id更新为max_id = max_id + step，即更新为1000 4、【用户服务
本文主要讨论 1、常见的生成全局唯一id有哪些？ 2、他们各有什么优缺点？ 下面我们就一起来看一下常见的生成全局唯一id的方法 1....使用数据库自动增长序列实现 使用数据库的自动增长来实现，算是常见最简单的解决方案，数据库内部可以确保生成id的唯一性。...：5、10、15、20 redis重启的时候，数据可能会丢失，可以在生成的id前面加上一个时间戳来做到唯一性。...使用Twitter的snowflake算法实现 这个是twitter的一个全局唯一id生成器，结果是一个long型的ID。...其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID），最后还有一个符号位
在分布式系统中，生成唯一的ID是一个核心问题，特别是在需要确保数据完整性和避免冲突的场景中。以下是对五种分布式唯一ID生成方法的详细阐述，包括它们的工作原理、优缺点，以及对网络依赖性的考量： 1....分布式环境中的应用：在分布式环境中，可以部署多个Redis实例。每个实例可以独立生成ID，或者通过配置不同的起始值和步长来确保ID的全局唯一性。...实现原理 ID段的分配：在数据库中预设一个起始ID和步长，每个应用实例或服务节点从数据库中获取一个ID段，然后在本地生成ID，直到该段用完再从数据库获取新的段。...减少数据库交互：每个节点在消耗完一个ID段之前不需要与数据库交互，这减少了数据库的负载，并提高了ID生成的效率。...避免冲突：通过确保每个节点获取的ID段不重叠，可以保证生成的ID在全系统范围内是唯一的。 优缺点分析 优点：减少了对数据库的频繁访问，提高了性能；适合在分布式系统中使用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 分布式全局唯一ID生成器 很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。...所以，如果存在一种和业务数据无关的全局唯一ID生成器就好了。...开动脑筋，我们能想到的有以下几种： 时间戳 用时间做唯一id，这个在并发比较高或者分布式环境中基本不可行，统一时间生成的id是重复的，不满足全局唯一。...长度合适 snowflake产生的id长度为64bit，对应大多数语言的long类型，用于作为数据库唯一键建立索引时，也不会因为长度过大影响性能。...这是因为，当id生成器分布式部署的时候，比如统一毫秒由不同机器产生的id，时间戳的部分肯定是一样的，后面机器id的部分并不一定是递增的。
针对业务数据来说，通常都是需要唯一id的，比如学生的学号、订单的订单号，支付流水的流水号等等。那么，如果采用最简单的方式，就是插入时候设置主键auto increment的自增方式。...那么插入表中的数据都是唯一的，不过方案虽然简单，但是弊端确实很多。...比如通过这种自增的方式，用户很容易就会通过遍历id的方式，获得库中的业务数据，并且如果采用了分库分表的方式，那么就无法通过主键自增的方式来控制业务数据唯一性。...雪花算法 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，它会返回一个long类型的唯一ID。...这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把32或64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等。
* * Twitter的 Snowflake JAVA实现方案 * * 核心代码为其IdWorker这个类实现，其原理结构如下，我分别用一个0表示一位...* 在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间， * 然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识）， *...然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。...* 这样的好处是，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datacenter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，完全满足需要...偏移组合生成最终的ID，并返回ID long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在订单、支付的业务场景中，单号的生成规则与生成方式十分重要，实现有很多种，最简单的是基于mysql自增主键实现，方案优劣不多说，大家都清楚。...我们今天实现一种分布式的、可扩展的并且在高并发场景能保证高性能的全局唯一ID生成方案（基于twitter的snowflake原理进行改编和扩展）。不多说直接上代码。...，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) * 得到的值），这里的的开始时间截，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...* 12位序列，毫秒内的计数，7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 * 加起来刚好64位，为一个Long型。...* * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截 * @return 当前时间戳 */ protected static long
原文连接： 开源项目｜Go 开发的一款分布式唯一 ID 生成系统 今天跟大家介绍一个开源项目：id-maker，主要功能是用来在分布式环境下生成唯一 ID。...项目背景 在大部分系统中，全局唯一 ID 都是一个强需求。比如快递，外卖，电影等，都需要生成唯一 ID 来保证单号唯一。 那业务系统对 ID 号的要求有哪些呢？...全局唯一性：不能出现重复的 ID 号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。...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 URL 即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。...所以在一些应用场景下，会需要 ID 无规则、不规则。 在此背景下，有一个高可用的唯一 ID 生成系统就很重要了。 项目使用 生成 ID 分两种方式： 根据数据库生成 ID。 根据雪花算法生成 ID。
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