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(
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。...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。...其它的生成服务也有很多，很多系统中设计的 ticket server 本质上也就是扮演这样一个角色，特点是这个 ID 生成服务系统必须独立于现有母系统（客户系统）。...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。...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。
背景 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...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。...趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。...这种方式的优缺点是： 优点： 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
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
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。...无序，对MySQL索引不利，在 InnoDB 中，无序性会导致数据位置频繁变动，性能低下。 数据库 利用数据库自增ID的特性来生成，如 MySQL 的 auto_increment。...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。...小结 不同的方案有不同的特点，需要根据自己的需求场景来选择适合的。
是通过它的形状，还是通过它的重量？ 当我们在分布式环境中存储一些数据的时候，不得不面对的一个选择，就是ID生成器。 使用一个唯一的字符串，来标识一条完整的记录。...为了解决这个问题，你需要增加一些其他的标识，比如机器的ID，或者更多细分的信息减少时间的碰撞。 这种自定义的ID生成器，只适合特定的业务。 做着做着你就会发现，它本质上是雪花算法的变种。...值得注意的是，雪花算法在JavaScript中有一个坑。后端在返回ID的时候，需要使用String类型代替Long类型，否则会产生预想不到的错误。 这是因为。在JavaScript中，存在两种数字。...另外，它的速度更快，它可以使用默认字母表每秒生成超过 220 万个唯一 ID，使用自定义字母表时每秒可以生成超过 180 万个唯一 ID，且几乎没有碰撞几率。...如果你的ID对顺序性没有什么严格的要求，比如使用了kv等非常松散的数据库，那么NanoID是你的不二选择。 End 介绍了这么多，你会用哪种ID生成器呢？
然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...生成一个样本的种群 D={(xi,f(xi)}，其中 xi∼pθ(x)。 2. 估计 D 中样本的「适应度」。 3. 根据适应度或排序，选择最优的个体子集，并使用它们来更新 θ。...通过从高斯分布中采样生成大小为 Λ 的后代种群： 其中， 3. 选择出使得 f(xi) 最优的 λ 个样本组成的子集，该子集被称为「精英集」。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。
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...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。...Shannon 提出的设计密码体制的两种基本方法，其目的是为了抵抗坏人对密码的统计分析。在分组密码的设计中，充分利用扩散和混淆，可以有效地抵抗坏人从密文的统计特性推测明文或密钥。...右侧的余数便组成了一个 3 阶循环群 {0, 1, 2}。3 阶指元素个数，循环指不管生成元 2 累加多少次，对 3 取余后结果都是在 {0, 1, 2} 中，出现循环的情况。...ID 生成唯一邀请码的几种方法，大家可以根据业务场景选择使用。
Nano ID一个小巧、安全、URL友好、唯一的 JavaScript 字符串 ID 生成器。...Nano ID 和 UUID v4之间有三个主要区别:Nano ID 使用更大的字母表，所以类似数量的随机位被包装在 21 个符号中，而不是36个。...需要一个前缀来防止这个问题，因为 Nano ID 可能在默认情况下使用 _ 作为 ID 的开头。在默认情况下，在 ID 的开头使用 _。用下面的选项覆盖默认的 ID。...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。
UUID 先引入依赖 npm i uuid --save 接着就可以导入使用了 const uuidv4 = require('uuid/v4'); // 生成一个理论上不重复的128位16进制表示的数字...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。...大小减少直接影响数据的大小。例如，使用 NanoID 的对象小而紧凑，用于数据传输和存储。 更安全 在大多数的随机生成器中，他们使用不安全的Math.random()。...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。
它由两部分组成：一个32位的段和一个96位的段，通过特定的算法生成，以确保在全球范围内的唯一性。...案例：UUID在Web应用中的使用 UUID在Web应用中有着广泛的应用，尤其是在生成会话ID、API密钥、订单号等需要唯一标识的场景。本节将通过案例展示UUID在Web应用中的几种典型用途。...生成会话ID 在Web应用中，为了跟踪用户的会话，通常会使用会话ID。由于UUID的唯一性，它非常适合用作会话ID。...使用缓存：对于不需要高度随机性的UUID，可以使用缓存来存储已生成的UUID，以减少生成新UUID的频率。 选择合适的UUID版本：根据应用场景选择合适的UUID版本。...算法的ID生成器，并生成了一个唯一的ID。
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。...如：再一段时间内生成的ID在【0，1000】之间，过段时间生成的ID在【1000，2000】之间。但在【0-1000】区间内的时候，ID生成有可能第一次是12，第二次是10，第三次是14。...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...在设计的时候，采用双buffer方案，上图的流程： 1、当前获取ID在buffer1中，每次获取ID在buffer1中获取 2、当buffer1中的Id已经使用到了100，也就是达到区间的10% 3、
分布式系统中全局唯一id是我们经常用到的，生成全局id方法由很多，我们选择的时候也比较纠结。每种方式都有各自的使用场景，如果我们熟悉各种方式及优缺点，结合自身的业务，使用的时候才能更好的选择。...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。...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。...5) 原码可以点击底部"阅读原文" 优点： 1）性能比较高 2）生成的数据是有序的，对排序业务有利 缺点： 1）依赖于数据库 总结 本文介绍了5中方式供大家选择，大家如果有其他方式可以分享交流。
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....全局唯一性：算法设计确保了即使在分布式系统中也能生成全局唯一的ID。 优缺点 优点：实现简单，无需网络交互，保证了ID的全球唯一性。 缺点：通常不能保证顺序性，ID较长，可能导致存储和索引效率低下。...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。...缺点：引入外部依赖，增加了系统的复杂性。 网络依赖性：高度依赖网络，因为它们需要在多个节点之间协调ID的生成。 总结 在选择分布式唯一ID生成的方法时，需要根据系统的具体需求和环境来决定。...在选择合适的分布式ID生成策略时，应考虑系统的规模、性能需求、ID的顺序性和唯一性要求，以及对网络的依赖程度。不同的方法各有优势和局限，应根据具体的应用场景和需求进行选择。
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。...即便这样，只是解决了单机的问题，如果是分布式环境，不同的机器，还是可能产生一样的id的，这怎么解决？ 在上述时间戳和数字的基础上在拼接上机器的id，这样就不会重复了。...举个例子，有两个机器，id分别是0和1，那么同一毫秒内产生的id可能是这样的顺序： 从图中可以看出，由于机器id的存在，在同1毫秒内产生的id并不一定是递增的，但是因为时间戳的存在，在毫秒间总体上
ULID 在 Java 中的应用: 使用 getMonotonicUlid 生成唯一标识符 摘要 猫头虎博主在此! 近期，我收到了许多关于如何在 Java 中生成 ULID 的问题。...ULID, Java, getMonotonicUlid, Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier 引言 在分布式系统中，为每个实体生成一个唯一标识符是一个常见的需求...传统上，我们可能会使用 UUID，但 ULID 作为一个新的选择，因为它不仅是唯一的，还可以按照生成的时间进行排序。 正文 1. ULID 是什么?...它的主要特点是可以按照生成的时间进行排序，而不需要全局协调。 2. 为什么选择 ULID? 排序: ULID 可以按照生成的时间进行词典排序。...实际应用场景 在分布式系统、事件日志、数据库主键等多种场景中，ULID 都可以作为一个高效、可靠的唯一标识符生成策略。 总结 ULID 是一个强大的工具，尤其是在需要按时间排序的场景中。
背景 在分布式系统中，经常需要用到全局唯一ID发生器，标识需要存储的数据。我们需要什么样的ID生成器？...ID生成器除了是数据的唯一标识以外，一般需要在系统中承担更多的责任，概括起来有以下几点： 唯一性：“全局唯一” vs “业务唯一”？ 分布式系统使用唯一的ID生成器，会有非常严重的申请互斥问题。...因为消息本身归属于某一用户，因此用户唯一已经隐含了“全局唯一ID （ = 用户ID + 消息ID ）”。 时间相关：“秒级” vs “毫秒”？ 时间是天然唯一的，因此也是很多设计的选择。...另外一个选择就是，在这个秒的级别上不再保证顺序，而整个 ID 则只保证时间上的有序。后一秒的 ID肯定比前一秒的大，但同一秒内可能后取的ID比前面的号小。...粗略有序在使用时非常关键，业务上可接受才能成为候选方案。
UUID的复杂特性在保证了其唯一性的同时，意味着只能由计算机生成。 非人工指定，非人工识别UUID是不能人工指定的，除非你冒着UUID重复的风险。...UUID的复杂性决定了“一般人“不能直接从一个UUID知道哪个对象和它关联。 在特定的范围内重复的可能性极小UUID的生成规范定义的算法主要目的就是要保证其唯一性。...这个版本的UUID在实际中较少用到。 UUID Version 3：基于名字的UUID（MD5）基于名字的UUID通过计算名字和名字空间的MD5散列值得到。...这个版本的UUID保证了：相同名字空间中不同名字生成的UUID的唯一性；不同名字空间中的UUID的唯一性；相同名字空间中相同名字的UUID重复生成是相同的。...4、3； 因为我们更趋向于使用版本3、5的算法实现， 所以在实际生产中，推荐使用 nameUUIDFromBytes方法将自身的唯一id转换为UUID形式。
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。...那么如果采取MD5的方式呢，却失去了业务含义，并且不利于在分库分表的场景下，通过id快速确定数据在哪个库或哪张表上。那么，针对这种情况，我们可以采用雪花算法来解决。那么，什么是雪花算法呢？...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。
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