) 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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