防止重复提交 唯一请求ID：在请求中包含唯一的请求ID，以防止重复提交。同一个请求ID不能重复使用。 时间戳和过期时间：在请求中添加时间戳，并设置请求的有效期。超过有效期的请求将被拒绝。...验证流程: 服务器端通过 AppId 确定用户身份，验证时间戳的有效期，检查随机数是否重复，并验证签名的完整性。 通过这样的签名规则设计，可以有效应对接口调用过程中的安全风险。...跨站点脚本攻击: 配置服务器防止XSS攻击，并确保TLS配置不会受到攻击。 使用TLS协议可以确保客户端和服务器之间的通信安全。...签名存储: 将处理后的nonceStr存储在Redis中，设置自动过期时间，确保该随机字符串不会被重复使用。...存储nonceStr: 将nonceStr存储到Redis中，设置过期时间（如60秒），以确保该随机字符串不会被重复使用。 请求通过: 如果所有验证通过，则返回true，允许请求继续。
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。...独立的生成服务 比如数据库。最常见的一种，也是应用最多的一种，就是利用数据库的自增长序列。比如 Oracle 中的 sequence 的 nextVal。...有一种 workaround，正如同数据库有主从库一样，可以给不同的数据库设置 sequence 范围（比如一个是从 1~100000000，另一个是从 100000001 到 200000000），或者是设置相同的步长...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。...在分布式系统中，它比前面说的方案有更多优势，比如长度一致，比如没有一个毫秒内最多只能生成一个的要求。但是，尽管可以认为它是唯一的，基于随机数产生的 UUID 冲突却是理论上可能存在的。
订单单号生成是电商系统设计中的一个重要环节，特别是在高并发和分布式系统环境中，系统生成的订单单号首先不能重复，需要保证全局唯一，这是最基本的要求。同时需要保证单号生成的性能。...同时预测性强，如果从安全性考虑不是很适用。 基于时间戳生成，可以使用当前时间的时间戳来生成单号，并且在其后面加上一些随机数或机器ID来保证唯一性。...然而，它也需要仔细的时间同步机制，需要维护数据中心ID和机器ID的配置，同时对系统时间的依赖性较高，一旦时钟回拨，可能会生成重复ID，所以在系统设计时需要对数据中心和机器ID有一个合理的规划。...而订单管理系统的接口幂等，最主要是为了保证上游重复调用情况下，系统不错误地重复生成相同订单。这是分布式系统设计中的一个重要概念，确保了系统的可靠性和一致性。...数据库唯一索引，利用数据库的唯一索引特性，确保关键业务操作不会因为重复执行而导致数据冲突。这种方案直接利用现有数据库特性，无需额外开发。
（一般设置学号字段为主键） 主键和唯一索引 主键保证数据库里面的每一行都是唯一的，比如身份证，学号等，在表中要求唯一，不重复。唯一索引的作用跟主键的作用一样。...因此现在有两个选择 给id_card字段创建唯一索引 创建一个普通索引 如果业务代码已保证不会写入重复的身份证号，那这两个选择逻辑上都正确。 但从性能角度考虑，唯一索引还是普通索引呢？...这样随机访问IO的次数不会减少，反而增加change buffer维护代价。 所以，对于这种业务模式，change buffer起副作用。 4 实践中的索引选择 普通索引和唯一索引如何抉择。...要读Page2时，需把Page2从磁盘读入内存，然后应用change buffer里面的操作日志，生成一个正确版本并返回结果。 可见直到需读Page2时，该数据页才被读入内存。...6.1 关于到底是否使用唯一索引 主要纠结在“业务可能无法确保”。本文前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”下，讨论性能问题。
优点 容易实现，产生快 ID唯一(几乎不会产生重复id) 无需中心化的服务器 不会泄漏商业机密 缺点 可读性差 占用空间太多(16个字节) 影响数据库的性能, 比如UUID or GUID as Primary...需要访问一次数据库获取ID 随机数 递增的整数可以用在内部的服务中，如果用在外部，可能会泄漏信息，所以如果能产生随机数就可以解决这个问题。...优点 可读性高 占用存储小，4个字节就可以了 随机，不会泄漏信息 缺点 同样需要中心化的服务，有单点问题和性能问题 需要两步，先产生递增的ID,再进行随机加密 随机字符串 另外一个产生随机ID方法是直接产生一个小的随机的字符串...优点 存储少, 8个字节 可读性高 性能好，可以中心化的产生ID,也可以独立节点生成 缺点 时间回拨会重复产生ID ID生成有规律性,信息容易泄漏 MongoDB ObjectID MongoDB的主键类型...安装did的服务需要定时的和时间服务器进行同步，这个短时间的回拨不会影响ID的产生。重启服务一般也没有问题，因为各个节点和时间服务器的误差在毫秒左右，而重启至少是秒级的操作，所以不会有重复的ID产生。
而 Redis 是内存操作，所以效率也挺高 除了自增 ID 以外，我们还可以生成随机数再转 62 进制的方法来生成短链接。但是，由于随机数可能重复，因此我们需要用布隆过滤器来去重。...因此，通过布隆过滤器，我们能判断生成的随机数是否重复：如果重复，就重新生成一个；如果不重复，就存入布隆过滤器和数据库，从而保证每次取到的随机数都是唯一的。...，并直接返回； 无记录则使用雪花算法生成一个分布式唯一ID，反转ID，并转换成62进制； 完整映射记录写入数据库并返回 高并发优化 缓存 短网址系统的特点是： 数据存储量很大，全国的网址每天至少都是百万个短链接地址需要生成...短链接和长链接的对应关系一般不会频繁修改，所以数据库和缓存的一致性通过简单的旁路缓存模式来保证： 读（Read）数据时，若缓存未命中，则先读 DB，从 DB 中取出数据，放入缓存，同时返回响应； 写（Write...如果这台服务器是主服务器，keepalived 会触发选举操作，从服务器集群中再选出一个服务器充当 master 并分配给它相同的虚拟 IP，以此完成故障转移。
于是现在有如下选择： 在id_card创建唯一索引 创建一个普通索引 假定业务代码已经确保不会写入重复身份证号，这两个选择逻辑上都是正确的。 性能优化角度考虑，选择唯一索引还是普通索引呢？...将数据从磁盘读入内存涉及随机I/O访问，是DB里成本最高的操作之一。而change buffer可以减少随机磁盘访问，所以更新性能提升明显。...看上图状态，虽然磁盘上还是之前数据，但这里直接从内存返回结果，结果正确。 要读Page2时，需把Page2从磁盘读入内存，然后应用change buffer里的操作日志，生成一个正确版本并返回结果。...到底何时使用唯一索引 问题在于“业务可能无法确保”。本文前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”，才讨论性能问题。 如果业务不能保证或业务就是要求数据库来做约束 没得选，必须创建唯一索引。...问题思考 在构造第一个例子的过程，通过session A的配合，让session B删除数据后又重新插入一遍数据，然后就发现explain结果中，rows字段从10001变成37000多。
HTTP请求从发出到达服务器一般都不会超过60s，所以服务器收到HTTP请求之后，首先判断时间戳参数与当前时间相比较，是否超过了60s，如果超过了则认为是非法的请求。...SK是一个保密的私钥，用于生成身份验证签名和加密访问令牌。可以使用随机字符串、哈希函数等方式生成，并确保其足够安全。...*存储和管理AK和SK：将生成的AK和SK存储在数据库或其他持久化存储中，并与客户的其他相关信息关联起来。需要实施适当的权限控制和安全措施，以确保只有授权的用户可以访问和管理AK和SK。...确保遵循安全最佳实践，并参考相关的安全文档和建议，以确保生成的AK和SK的安全性和可靠性。...确保在实施前仔细考虑你的业务要求，并遵循良好的数据库设计原则和最佳实践。API接口设计补充1.使用POST作为接口请求方式一般调用接口最常用的两种方式就是GET和POST。
现有如下选择： 在id_card创建唯一索引 创建一个普通索引 假定业务代码已确保不会写入重复身份证号，这两个选择逻辑上都正确。 但性能角度考虑，选择哪个呢？ 假设字段 k 上的值都不重复。...将数据从磁盘读入内存涉及随机I/O访问，是DB里成本最高的操作之一。而change buffer可以减少随机磁盘访问，所以更新性能提升明显。...读Page2时，需将Page2从磁盘读入内存，然后应用change buffer里的操作日志，生成一个正确版本并返回结果。所以一直到需要读Page2时，该数据页才会被从磁盘读入内存。...到底何时使用唯一索引 问题就在于“业务可能无法确保”，而本文前提是“业务代码已保证不会写入重复数据”，才讨论的性能问题。 若业务无法保证或业务就是要求数据库来做约束 没有撤退可言，必须创建唯一索引。...此时，归档数据已是确保没有唯一键冲突。要提高归档效率，可考虑把表的唯一索引改为普通索引。 若某次写入使用了change buffer，之后主机异常重启，是否会丢失change buffer数据 不会！
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。...但是在分库分表的情况情况下，自增 ID 则不能满足需求。我们可以来看看不同数据库生成 ID 的方式，也看一些分布式 ID 生成方案。利于我们思考甚至实现自己的分布式 ID 生成服务。...在分布式的情况下，其实可以独立一个服务和数据库来做 id 生成，依旧依赖 Mysql 的表 id 自增能力来为第三方服务统一生成 id。为性能考虑可以不同业务使用不同的表。...一般是机器主机名的散列值，这样就确保了不同主机生成不同的机器 hash 值，确保在分布式中不造成冲突，同一台机器的值相同。 PID：进程 ID。2 字节。...前面的九个字节保证了一秒内不同机器不同进程生成的 objectId 不冲突，自增计数器，用来确保在同一秒内产生的 objectId 也不会发现冲突，允许 256 的 3 次方等于 16777216 条记录的唯一性
（一般设置学号字段为主键） 主键和唯一索引 主键保证数据库里面的每一行都是唯一的，比如身份证，学号等，在表中要求唯一，不重复。唯一索引的作用跟主键的作用一样。...但id_card字段较大，不推荐将其做主键。于是现有俩选择： 给id_card字段创建唯一索引 创建一个普通索引 假定业务代码已保证不会写入重复的身份证号，这两个选择逻辑上都正确。...将数据从磁盘读入内存涉及随机IO访问，是数据库里面成本最高操作之一。而change buffer减少随机磁盘访问，所以更新性能提升明显。 6 实践中的索引选择 普通索引和唯一索引究竟如何抉择？...要读Page2时，需把Page2从磁盘读入内存，然后应用change buffer里面的操作日志，生成一个正确版本并返回结果。 可见直到需读Page2时，该数据页才被读入内存。...6.1 关于到底是否使用唯一索引 主要纠结在“业务可能无法确保”。本文前提是“业务代码已经保证不会写入重复数据”下，讨论性能问题。
订单号规则 1.不重复。不管你的订单号设计的是多复杂还是多简单，首先我们需要确保的是订单号在一个系统中是唯一的。 2.安全性。订单号需要做到不容易被人为的猜测或者推测出来。...3.禁用随机码。随机码从一定程度来说，更安全、不重复性更高，但是可读性差。例如生成类似这样的随机码(sdfsad12312sfsdf201)，不管是从系统角度还是从人为角度去读取，完全没法直接辨别。...1.卖家的 ID 和买家 ID 的都是在下单之前生成的，具备唯一性。因为这两个 ID 事先生成，即使出现并发场景，通过这两组的唯一标识就很难生成重复的单号。...数据库自增 在数据库中可以通过给订单列设置为自增列，并且给该列设置一个初始值。这样通过数据库实现订单的自增、无重复情况。...实现方案 优势 劣势 UUID 实现简单、方便；重复性低；数据库查询效率低 可读性低；过于冗长 雪花算法 基于内存、速度快；性能高；不会产生额外的网络开销；数据依次成递增 依赖于服务器时间，如变动服务器时间则存在重复的情况
这意味着数据库在执行查询时，可以更快地从磁盘读取索引文件。较小的索引文件也更容易被缓存到内存中，从而减少对磁盘的访问次数。...例如，当查询一个特定ID的用户信息时，如果ID列上有索引，数据库可以快速读取索引并找到用户信息的位置，而不需要从表的开始处逐行读取。4....例如，如果多个用户同时查询同一天的交易记录，而这一天的记录已经被索引并缓存，那么后续的查询可以直接从内存中获取数据，而不需要再次访问磁盘。...例如，在订单表中，OrderNumber列可以设置为唯一索引，以确保每个订单号只出现一次。普通索引：普通索引是最基本的索引类型，没有唯一性要求，允许重复值和NULL值。...如果使用随机生成的ID（如UUID），可能会导致数据在磁盘上分散存储，增加随机I/O操作，降低性能。聚集索引的优势在于它能够优化范围查询和排序操作，因为它按照索引键值的顺序存储数据。
如果在消息发送之前就发生网络错误发生，则不会导致消息重复。...consumer 从 topic 中读取消息，然后挂掉了。然后，这个 consumer 从最新的一个已知的位置重启或者一个新的 consumer 从已知最新位置启动。...他们可以将 offset 和他们的输出一起处理，已确保新的 consumer 总是从最新存储的 offset 处开始消费。另外他们也可以将 offset 最为 key ，已消除重复数据。...这项提议将引入一组可选的 id ，这些 id 将为消息提供唯一的标识符，以避免重复。...然后 server 将返回唯一的 pid 、随机生成的generation、序列号设置为0。 client 将负责在 pid 过期之前去更新过期时间。
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...ID生成实战演练 唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种： 2.1、依赖数据库，使用SQL SERVER无序UUID和有序UUID。...1、基于时间戳+随机数方式来生成唯一ID 基于时间戳：DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfffffff")—这种情况很容易出现重复的编号。...序号） snowflake生成的ID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workerId作区分），并且效率较高。...mongodb的分布式主键ObjectId设计 MongoDB中_id(ObjectId)组成的12个字节按照如下方式生成 ?
设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时，OrderID到底该不该自动增长呢？...数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处： 1）、采用数据库自增序列：数据迁移合并等比较麻烦。...ID生成实战演练 唯一ID可以标识数据的唯一性，在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种： 2.1、依赖数据库，使用SQL SERVER无序UUID和有序UUID。...1、基于时间戳+随机数方式来生成唯一ID 基于时间戳：DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssfffffff")—这种情况很容易出现重复的编号。...序号） snowflake生成的ID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workerId作区分），并且效率较高。
它主要用于保证事务的持久性，确保在发生崩溃时，已经提交的事务对数据库的修改能够被恢复。 redolog 是循环写入的，它的数据写入到磁盘上的文件中。...和数量等信息、存储详情页信息； Set：集合类型，是一个无序并唯一的键值集合，它的常见使用场景是：关注功能，比如关注我的人和我关注的人，使用集合存储，可以保证人员不会重复； Sorted Set：有序集合类型...所谓的随机层数指的是每次添加节点之前，会先生成当前节点的随机层数，根据生成的随机层数来决定将当前节点存在几层链表中。 为什么要这样设计呢？ 这样设计的目的是为了保证 Redis 的执行效率。...第二个元素生成的随机层数是 2，所以再增加 1 层，并将此元素存储在第 1 层和最低层。 第三个元素生成的随机层数是 4，所以再增加 2 层，整个跳跃表变成了 4 层，将此元素保存到所有层中。...第四个元素生成的随机层数是 1，所以把它按顺序保存到最后一层中即可。 其他新增节点以此类推。
订单号规则 1.不重复。不管你的订单号设计的是多复杂还是多简单，首先我们需要确保的是订单号在一个系统中是唯一的。 2.安全性。订单号需要做到不容易被人为的猜测或者推测出来。...3.禁用随机码。随机码从一定程度来说，更安全、不重复性更高，但是可读性差。例如生成类似这样的随机码(sdfsad12312sfsdf201)，不管是从系统角度还是从人为角度去读取，完全没法直接辨别。...1.卖家的 ID 和买家 ID 的都是在下单之前生成的，具备唯一性。因为这两个 ID 事先生成，即使出现并发场景，通过这两组的唯一标识就很难生成重复的单号。...数据库自增 在数据库中可以通过给订单列设置为自增列，并且给该列设置一个初始值。这样通过数据库实现订单的自增、无重复情况。...实现方案 优势 劣势 UUID 实现简单、方便；重复性低 可读性低；过于冗长；数据库查询效率低 雪花算法 基于内存、速度快；性能高；不会产生额外的网络开销；数据依次成递增 依赖于服务器时间，如变动服务器时间则存在重复的情况
随机UUID – 版本4：根据随机数，或者伪随机数生成UUID。这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的，但是重复的可能性可以忽略不计，因此该版本也是被经常使用的版本。...优点 解决DB单点问题 缺点 不利于后续扩容，而且实际上单个数据库自身压力还是大，依旧无法满足高并发场景 4、基于数据库的号段模式 号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为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，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。...生成方式不强依赖于数据库，不会频繁的访问数据库，对数据库的压力小很多。...AOF会对每条写命令进行持久化，即使Redis挂掉了也不会出现ID重复的情况，但由于incr命令的特殊性，会导致Redis重启恢复的数据时间过长。
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