按照我的分析有以下特性： 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序 可用性：可保证高并发下的可用性 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成...如图所示，可保证每台数据库生成的ID是不冲突的，但这种固定步长的方式也会带来扩容的问题，很容易想到当扩容时会出现无ID初始值可分的窘境，解决方案有： 根据扩容考虑决定步长 增加其他位标记区分扩容 这其实都是在需求与方案间的权衡...比如百度的UidGenerator、美团的Leaf等，都是基于雪花算法做一些适合自身业务的变化。 由于雪花算法是强依赖于时间的，在分布式环境下，如果发生时钟回拨，很可能会引起id冲突的问题。...解决方案有： 将ID生成交给少量服务器，并关闭时钟同步。 直接报错，交给上层业务处理。 如果回拨时间较短，在耗时要求内，比如5ms，那么等待回拨时长后再进行生成。...（如各业务操作流水ID，高并发下可参考优化方案） 要求生成数值型无序定长ID —— 使用雪花算法（如对存储空间、查询效率、传输数据量等有较高要求的场景） 对于最初我们定义的唯一ID特性，各方案的对比如下
按照我的分析有以下特性： 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序 可用性：可保证高并发下的可用性 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成...缺点：SHA1计算相对耗时 总得来说： 版本 1/2 适用于需要高度唯一性且无需重复的场景； 版本 3/5 适用于一定范围内唯一且需要或可能会重复生成UUID的环境下； 版本 4 适用于对唯一性要求不太严格且追求简单的场景...比如百度的UidGenerator、美团的Leaf等，都是基于雪花算法做一些适合自身业务的变化。 由于雪花算法是强依赖于时间的，在分布式环境下，如果发生时钟回拨，很可能会引起id冲突的问题。...解决方案有： 将ID生成交给少量服务器，并关闭时钟同步。 直接报错，交给上层业务处理。 如果回拨时间较短，在耗时要求内，比如5ms，那么等待回拨时长后再进行生成。...（如各业务操作流水ID，高并发下可参考优化方案） 要求生成数值型无序定长ID —— 使用雪花算法（如对存储空间、查询效率、传输数据量等有较高要求的场景） 对于最初我们定义的唯一ID特性，各方案的对比如下
按照我的分析有以下特性： 唯一性：生成的ID全局唯一，在特定范围内冲突概率极小 有序性：生成的ID按某种规则有序，便于数据库插入及排序 可用性：可保证高并发下的可用性 自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成...缺点：SHA1计算相对耗时 总得来说： 版本 1/2 适用于需要高度唯一性且无需重复的场景； 版本 3/5 适用于一定范围内唯一且需要或可能会重复生成UUID的环境下； 版本 4 适用于对唯一性要求不太严格且追求简单的场景...比如百度的UidGenerator、美团的Leaf等，都是基于雪花算法做一些适合自身业务的变化。 由于雪花算法是强依赖于时间的，在分布式环境下，如果发生时钟回拨，很可能会引起id冲突的问题。...解决方案有： 将ID生成交给少量服务器，并关闭时钟同步。 直接报错，交给上层业务处理。 如果回拨时间较短，在耗时要求内，比如5ms，那么等待回拨时长后再进行生成。...如各业务操作流水ID，高并发下可参考优化方案 要求生成数值型无序定长ID —— 使用雪花算法 如对存储空间、查询效率、传输数据量等有较高要求的场景 对于最初我们定义的唯一ID特性，各方案的对比如下
初步排查：报错信息为duplicate key，意思是保存数据的时候，报主键 id 重复，而这些 id 都是由雪花算法生成的，按道理来说，雪花算法生成的 ID 是唯一 ID，不应该出现重复的 ID。...12 bits：同一毫秒内的 id，最多 4096 个不同 id，自增模式 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。...既然是雪花算法的问题，那我们就来看下雪花算法出了什么问题： （1）What：雪花算法生成了重复的 ID，这些 ID 是什么样的？...（2）Why：雪花算法为什么生成了重复的 key 第一个问题，我们可以通过报错信息发现，这个重复的 ID 是 -1，这个就很奇怪了。...，所以每次都返回了 -1，这也解释了为什么生成了重复的 key。
分布式ID生成策略常见的有如下几种：数据库自增ID。UUID生成。Redis的原子自增方式。数据库水平拆分，设置初始值和相同的自增步长。批量申请自增ID。雪花算法。...百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。美团Leaf算法(依赖于数据库，ZK)。本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。...其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，保持自增性且不重复。...但是依赖与系统时间的一致性，如果系统时间被回调，或者改变，可能会造成id冲突或者重复。...** 自增的、不重复的。** 而对于不重复且是自增的，那么我们是很容易想到的是时间，而雪花算法就是基于时间戳。但是毫秒级的并发下如果直接拿来用，显然是不合理的。那么我们就要在这个时间戳上面做一些文章。
由于传统UUID序列号存在储存信息少、性能低、高并发下存在序列号重复的问题，所以经过技术探讨，决定基于SnowFlake算法，在其基础上进行技术创新，融入了全系统业务链路需要的订单日期数据及服务节点id...技术说明 在过往项目中，我司业务的唯一流水号用的是UUID，随着业务扩展，技术革新，该技术的短板越发明显：字符串占用空间较大、索引效率低、生成ID随机性、在高并发下重复几率大等问题； 经过技术小组讨论选型...雪花算法是技术不断革新的产物，它的出现是为了解决高并发环境下对于唯一ID生成的需求。...它的特点有以下几点： 1、能满足高并发分布式系统环境下ID不重复 2、生成效率高 3、基于时间戳，可以保证基本有序递增 4、不依赖于第三方的库或者中间件 5、生成的id具有时序性和唯一性 但是在原生的技术当中也存在一些问题...，依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。
小小的解决方案：算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。...序列号：12bit，用于表示在同一毫秒内生成的多个ID的序号。如果在同一毫秒内生成的ID超过了4096个（2的12次方），则需要等到下一毫秒再生成ID。...三、分析雪花 3.1 生成 ID 重复问题假设场景：一个订单微服务，通过雪花算法生成 ID，共部署三个节点，标识位一致。...通过上述假设场景，可以知道雪花算法生成 ID 冲突存在一定的前提条件：服务通过集群的方式部署，其中部分机器标识位一致；业务存在一定的并发量，没有并发量无法触发重复问题；生成 ID 的时机：同一毫秒下的序列号一致...3.2 第一位为什么不使用在雪花算法中，第一位是符号位，0表示整数，第一位如果是1则表示负数，我们用的ID默认就是正数，所以默认就是0，那么这一位默认就没有意义。
前言 无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。...这样，同一服务器线程是安全的，生成的ID不会出现重复，而不同服务器由于机器码不同，就算同一时刻两台服务器都产生了雪花ID，结果也是不一样的。...前后端数值类型 在使用雪花算法时，由于生成的ID是64位，在传递给前端时，需要考虑以字符串的类型进行传递，否则可能会导致前端类型溢出，再回传到服务器时已经变成另外一个值。...这是因为Number类型的ID在JS中最大只支持53位，直接将雪花算法的生成的ID传递给JS，会导致溢出。...这就对ID生成的算法有一定的要求，而雪花算法算是一个不错的选择。 但它也是有一定的缺点的，比如强依赖机器时钟，如果机器上的时钟回拨，会导致重复或服务不可用的问题，这也是我们在使用时需要注意的事项。
文章已收录Github精选，欢迎Star：https://github.com/yehongzhi/learningSummary 为什么使用雪花ID 在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID...，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。...比如导入旧数据时，线上又有新的数据新增，这时就有可能在导入时发生主键重复的异常。为了避免导入数据时出现主键重复的情况，要选择在应用停业后导入旧数据，导入完成后再启动应用。显然这样会造成不必要的麻烦。...那么问题就来了，自增id会担心主键重复，UUID不能保证有序性，有没有一种ID既是有序的，又是唯一的呢？ 当然有，就是雪花ID。...缺点也是有的，就是强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，有可能会导致主键重复的问题。 Java实现雪花ID 下面是用Java实现雪花ID的代码，供大家参考一下。
浩鲸科技的面试题如下：其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？”...它的设计目标是在分布式环境下高效地生成全局唯一的 ID，具有一定的有序性。...在同一毫秒内，可以生成 4096 个不同的 ID。...如果系统的时钟发生回拨，可能导致生成的 ID 重复。时间回拨是指系统的时钟在某个时间点之后突然往回走（人为设置），即出现了时间上的逆流情况。...这个本地时钟会定期与系统时钟进行同步，如果检测到系统时钟往前走了（出现了时钟回拨），则将本地时钟调整为系统时钟。4.为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？
在选择方案时，我们将采取雪花算法与段模式相结合的方式。最后，我们将深入探讨分布式ID的落地与实现，包括使用Golang实现雪花算法和段模式，并结合实际业务场景进行讨论。...本文将深入探讨为什么需要分布式ID，业务系统对分布式ID的要求，以及业界几种常见的分布式ID生成方案。...优点： 高效性能：雪花算法通过位运算和时间戳生成ID，性能高效，适用于高并发场景。 全局唯一性：雪花算法生成的ID具有全局唯一性，不会产生重复。...缺点： 管理复杂：需要额外的管理和调度机制来管理号段的分配和使用。 可能存在重复：如果号段生成不当，可能会导致ID的重复或碰撞。...在实际的业务上，通过设置一个分布式id的生成服务，每次涉及新增的逻辑，会先调研这个分布式服务生成id，在进行数据库插入等等。
那么这个全局唯一 ID 就叫分布式 ID为什么需要分布式 ID如果 id 我们使用的是数据库的自增长类型，在分布式系统中需要分库和分表时，会有两个相同的表，有可能产生主键冲突，电商订单号，采用自增方式，...这种与流水号相同的订单号很容易就被竞争对手看出你公司真实的运营信息分布式 ID 特点全局唯一高性能高可用常见分布式 ID 解决方案时间戳在高并发时，可能会产生冲突UUID生成足够简单，本地生成无网络消耗...的自增 ID 并加载到内存，由于多业务端可能同时操作，所以采用版本号 version 乐观锁方式更新，这种分布式 ID 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基于 Redis...Redis 有两种持久化方式 RDB 和 AOF，RDB 会定时打一个快照进行持久化，假如连续自增但 Redis 没及时持久化，而这会 Redis 挂掉了，重启 Redis 后会出现 ID 重复的情况，...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雪花算法雪花算法(Snowflake)，
浩鲸科技的面试题如下： 其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID...它的设计目标是在分布式环境下高效地生成全局唯一的 ID，具有一定的有序性。...同时，需要确保节点 ID 的唯一性，避免不同节点生成的 ID 重复。...如果系统的时钟发生回拨，可能导致生成的 ID 重复。时间回拨是指系统的时钟在某个时间点之后突然往回走（人为设置），即出现了时间上的逆流情况。...这个本地时钟会定期与系统时钟进行同步，如果检测到系统时钟往前走了（出现了时钟回拨），则将本地时钟调整为系统时钟。 4.为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？
全局ID为了解决订单明细表主键的重复问题。靠数据库的主键自增是无法做到了。如何解决这个问题呢？...的可用性好接入：要秉着拿来即用的设计原则，在系统设计和实现上要尽可能的简单趋势递增：最好趋势递增，这个要求就得看具体业务场景了，一般不严格要求常用的全局ID算法如下：雪花算法Snowflake百度uid-generator...2022年8月7日09时01分10秒，但是下次获获取到的时间是2022年8月7日09时00分10秒，那么就可能导致生成的全局ID与过去的某一个ID重复，这就是时钟回拨问题。...总结其实对于分布式ID的生成策略。无论是我们上述提到的哪一种。无非需要具有以下两种特点。 自增的、不重复的 ，而对于不重复且是自增的，那么很容易想到的是时间，而雪花算法就是基于时间戳。...但是毫秒级的并发下如果直接拿来用，显然是不合理的。那么就要在这个时间戳上面做一些文章。至于怎么能让这个东西保持唯一且自增。就要打开自己的脑洞了。
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？...这样就生成不重复的值了。...先创建一张生成ID的表，每次需要生成ID的时候往ID表里面插入一条数据，获取其主键ID即可。但是这种生成方式在高并发下面并不适用。这里不做细讲。...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。
先了解文章记录的内容：我们先了解下什么是雪花算法。雪花算法是Twitter公司发明的一种算法，主要目的是解决在分布式环境下，ID怎样生成的问题。...12 bits【自赠与】：表示在某一毫秒下，这个自增域最大可以分配的bit个数，最多可分配 4096 个不同 id来看兰雪花算法的优缺点优点：能满足高并发分布式系统环境下ID不重复基于时间戳，毫秒数在高位...，自增序列在低位，保证趋势递增的不依赖第三方库或中间件，以服务的方式部署在内存中生成，生成ID的性能也是非常高的可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活缺点：依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复...4：联想到用户第一次上传成功了，我们直接看数据库记录，唯一索引的字段值居然是 0文章开头我们了解到雪花优缺点，基本可以确认不是生成的ID重复导致的，因为入库的值是0，而一般雪花算法生成的ID十进制和二进制是这样的...事故原因：时钟回拨简单说就是时间被调整回到了之前的时间，由于雪花算法重度依赖机器的当前时间，所以一旦发生时间回拨，将有可能导致生成的 ID 可能与此前已经生成的某个 ID 重复。
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...在一些业务场景下，会需要 ID 无规则或者不规则。 2. 常用分布式唯一 ID 生成方案 2.1....而其也存在一定的缺陷，包括强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务处于不可用状态；ID 可能不是全局递增，虽然 ID 在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境下的每个机器节点上的时钟...雪花模式介绍 雪花模式实现方式详见上面介绍的 snowflake 算法。 由于雪花算法强依赖于机器时间，如果时间上的时钟发生回拨，则可能引起生成的 id 冲突的问题。
原因:为什么需要雪花算法 为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求？集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成？...ID生成规则部分硬性要求 全局唯一：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的InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用Btree的数据结构来存储索引数据...-e29b-41d4-a716-446655440000 性能非常高：本地生成，没有网络消耗 如果只是考虑唯一性，那就选用它吧 但是，入数据库性能差 为什么无序的UUID会导致入库性能变差呢？...2：数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库， 非常影响性能，不符合分布式ID里面的延迟低和要高QPS的规则（在高并发下，如果都去数据库里面获取id，那是非常影响性能的） 基于Redis生成全局...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。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。 缺点： 依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，会导致重复ID生成。
1 什么是雪花算法 雪花算法英文翻译为 Snow Flake 算法，它是由Twitter开源的分布式 ID生成算法。主要应用于分库分表场景中的全局ID作为业务主键，或者生成全局唯一的订单号。...那为什么要叫雪花算法呢？据相关研究表示，一般的雪花大约由10的19次方个水分子组成。在雪花形成过程中，会形成不同的结构分支，所以说大自然中不存在两片完全一样的雪花，每一片雪花都拥有自己独特的形状。...雪花算法就是一个比较符合这类特征的全局唯一算法。在很多大厂的全局ID组件中，都有用到，比如百度的UidGenerator、美团的Leaf算法等等。...雪花算法就是根据这四个部分的组成规则，生成对应Bit位的数据，然后组装到一起生成一个全局唯一ID。 3 雪花算法的优缺点 雪花算法主要有以下优点： 1）、分布式系统内不会产生ID碰撞，效率高。...3）、生成ID的性能也非常高，每秒能生成26万个自增可排序的ID。 当然，雪花算法那也有缺点，因为它依赖机器时钟，如果机器时钟回拨，可能会导致ID重复。
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ID号码自身的要求，业务还对ID生成系统的可用性要求极高；自主性：分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID；安全性：不暴露系统和业务的信息。在一些业务场景下，会需要ID无规则或者不规则。2....而其也存在一定的缺陷，包括强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务处于不可用状态；ID可能不是全局递增，虽然ID在单机上是递增的，但是由于涉及到分布式环境下的每个机器节点上的时钟，可能会出现不是全局递增的场景...Tinyid会将可用号段加载到内存中，并在内存中生成ID，可用号段在首次获取ID时加载，如当前号段使用达到一定比例时，系统会异步的去加载下一个可用号段，以此保证内存中始终有可用号段，以便在发号服务宕机后一段时间内还有可用
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