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9种分布式ID生成之美团(Leaf)实战

相当于数据库批量的获取自增ID,每次数据库取出一个号段范围,例如 (1,1000] 代表1000个ID,业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...只需对biz_tag分库分表即可 max_id:当前业务号段的最大值,用于计算下一个号段 step:步长,也就是每次获取ID的数量 description:对于业务的描述,没啥好说的 将Leaf项目下载到本地...DB宕机会造成整个系统不可用(用到数据库的都有可能)。...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系,除了每次会去ZK拿数据以外,也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。...启动Leaf-snowflake模式也比较简单,起动本地ZooKeeper,修改一下项目中的leaf.properties文件,关闭leaf.segment模式,启用leaf.snowflake模式即可

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不能错过的分布式ID生成器(Leaf ),好用的一批

相当于数据库批量的获取自增ID,每次数据库取出一个号段范围,例如 (1,1000] 代表1000个ID,业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。 大致的流程如下图所示: ?...只需对biz_tag分库分表即可 max_id:当前业务号段的最大值,用于计算下一个号段 step:步长,也就是每次获取ID的数量 description:对于业务的描述,没啥好说的 将Leaf项目下载到本地...DB宕机会造成整个系统不可用(用到数据库的都有可能)。...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系,除了每次会去ZK拿数据以外,也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。...启动Leaf-snowflake模式也比较简单,启动本地ZooKeeper,修改一下项目中的leaf.properties文件,关闭leaf.segment模式,启用leaf.snowflake模式即可

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9种分布式ID生成之 美团(Leaf)实战

相当于数据库批量的获取自增ID,每次数据库取出一个号段范围,例如 (1,1000] 代表1000个ID,业务服务将号段在本地生成1~1000的自增ID并加载到内存.。...只需对biz_tag分库分表即可 max_id:当前业务号段的最大值,用于计算下一个号段 step:步长,也就是每次获取ID的数量 description:对于业务的描述,没啥好说的 将Leaf项目下载到本地...DB宕机会造成整个系统不可用(用到数据库的都有可能)。...但Leaf-snowflake对Zookeeper是一种弱依赖关系,除了每次会去ZK拿数据以外,也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。...启动Leaf-snowflake模式也比较简单,起动本地ZooKeeper,修改一下项目中的leaf.properties文件,关闭leaf.segment模式,启用leaf.snowflake模式即可

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企业如何使用SNP Glue将SAP与Snowflake集成?

你可以使用流行的人工智能库和框架与Snowflake一起构建和训练模型。用简单的话来总结:Snowflake是一个在集群系统上的非常强大的数据库,它是按规模构建的,并提供了大量的优势。...客户使用SNP Glue与基于云的数据仓库集成,选择Snowflake是因为它是一个真正的SaaS解决方案,像数据库一样理解SQL(但像Hadoop一样扩展),并且像数据库一样快速返回数据。...然后是“真正的”数据集成,模式创建开始:SNP Glue可以分析SAP数据源并在Snowflake上创建相应的数据模型。...Snowpipe允许在新数据到达时将数据连续加载到Snowflake表中。这对于需要为分析、报告或其他应用程序提供新信息的场景特别有用。...上开发一个本地应用程序。

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MySQL HeatWave Lakehouse

IDC预测,保存在数据库之外的文件数据的将呈爆发式增长,产生的数据2021年的79 ZB到2025年的180 ZB,数据增长将超过一倍,其中99.5%的数据都未被利用,因为没有能够有效处理这些数据的服务...高可用的托管数据库服务,它可以在计算节点故障的情况下自动恢复加载到HeatWave集群中的数据——无需外部数据格式重新转换。...设计一个向外扩展的湖仓系统,不仅需要向外扩展查询处理,还需要将半结构化数据加载并转换为HeatWave的混合列格式。...此外,还需面临如何扩展数据摄取,以及如何将多种文件格式高效地转换为混合列内存数据等挑战。...自动加载:Autopilot分析数据,预测加载到MySQL HeatWave的时间,确定数据类型的映射,并自动生成加载脚本。用户不必手动指定文件数据库模式和表的映射。

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分布式ID

什么是分布式 ID在分布式系统中,经常需要一些全局唯一的 ID 对数据、消息、http 请求等进行唯一标识。...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...ID 生成器的主流实现方式之一,号段模式可以理解为数据库批量的获取自增 ID,每次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,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

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面试官竟然问我订单ID是怎么生成的?难道不是MySQL自增主键?

数据库主键自增呗。 面试官: 这样不行啊。数据库主键顺序自增,每天有多少订单量被竞争对手看的一清二楚,商业机密都暴露了。...性能不行就机器,这并发量der一下就上去了。 面试官: 小伙子,你想得倒是挺好。你有没有想过实现百万级的并发,大概就需要2000台机器,你这还只是用来生成订单ID,公司再有钱也经不起这么造。...我: 既然MySQL的并发量不行,我们是不是可以提前MySQL获取一批自增ID,加载到本地内存中,然后内存中并发取,这并发性能岂不是杠杠滴。 面试官: 你还挺上道,这种叫号段模式。...snowFlake = new SnowFlake(0); System.out.println(snowFlake.nextId()); } } 输出结果: 6836348333850624...比如美团的Leaf(美团自研一种分布式ID生成系统),为了解决时钟回拨,引入了zookeeper,原理也很简单,就是比较当前系统时间跟生成节点的时间。

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分布式唯一 ID 生成方案浅谈

snowflake 算法的优势是稳定性高,不依赖于数据库等第三方系统;使用灵活方便,可以根据业务需求的特性来调整算法中的 bit 位;单机上 ID 单调自增,毫秒数在高位,自增序列在低位,整个 ID 是趋势递增的...数据库号段模式 3.1. 号段模式介绍 号段模式是当下分布式 ID 生成器的主流实现方式之一,号段模式可以理解成数据库批量获取 ID,然后将 ID 缓存在本地,以此来提高业务获取 ID 的效率。...例如,每次数据库获取 ID 时,获取一个号段,如(1,1000],这个范围表示 1000 个 ID,业务应用在请求获取 ID 时,只需要在本地 1 开始自增并返回,而不用每次去请求数据库,一直到本地自增到...美团 Leaf-segment 方案 Leaf-segment 号段模式是对直接用数据库自增 ID 充当分布式 ID 的一种优化,减少对数据库的访问频率。相当于每次数据库批量的获取自增 ID。...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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分布式唯一ID生成方案浅谈

snowflake算法的优势是稳定性高,不依赖于数据库等第三方系统;使用灵活方便,可以根据业务需求的特性来调整算法中的bit位;单机上ID单调自增,毫秒数在高位,自增序列在低位,整个ID是趋势递增的。...数据库号段模式3.1. 号段模式介绍号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一,号段模式可以理解成数据库批量获取ID,然后将ID缓存在本地,以此来提高业务获取ID的效率。...例如,每次数据库获取ID时,获取一个号段,如(1,1000],这个范围表示1000个ID,业务应用在请求获取ID时,只需要在本地1开始自增并返回,而不用每次去请求数据库,一直到本地自增到1000时,...美团Leaf-segment方案Leaf-segment号段模式是对直接用数据库自增ID充当分布式ID的一种优化,减少对数据库的访问频率。相当于每次数据库批量的获取自增ID。...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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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...本地和云 要评估的另一个重要方面是,是否有专门用于数据库维护、支持和修复的资源(如果有的话)。这一方面在比较中起着重要的作用。...BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间,而无需支付附加昂贵计算资源的代价。...除此之外,Snowflake还提供了几乎任何规模和并发性的多个虚拟仓库,可以同时对相同的数据进行操作,同时完全强制执行全局系统范围的事务完整性,并保持其可伸缩性。...Snowflake将数据存储与计算解耦,因此两者的计费都是单独的。 标准版的存储价格40美元/TB/月开始,其他版本的存储价格也一样。

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分布式唯一ID生成常用方案

优点:本地生成,生成简单,性能好,没有高可用风险 缺点:长度过长,字母和数字组合,存储冗余,且无序不可读,查询效率低 2....优点:避免了每次生成ID都要访问数据库并带来压力,提高了性能 缺点:属于本地生成策略,存在单点故障,如果服务器宕机,重启服务造成ID不连续 4....缺点:如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度;需要编码和配置的工作量比较大。 考虑到单节点的性能瓶颈,可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。...各个 Redis 生成的 ID 为: A:1, 4, 7, 10, 13 B:2, 5, 8, 11, 14 C:3, 6, 9, 12, 15 随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。...另外,比较适合使用 Redis 来生成每天0开始的流水号。比如订单号 = 日期 + 当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key ,使用 INCR 进行累加。

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一步步带你了解ID发号器是什么、为什么、如何做!

一、前言 上一篇文章《面试必备:如何将一个长URL转换为一个短URL?》...二、数据库主键ID说起 1、单机数据库 当我们的业务访问量不是很大的时候,我们可以使用一台数据库服务器满足我们的业务需求,我们一般设计数据库的时候主键ID用bigint类型,并且设置为自增、无符号,如下所示...结果是不是会崩掉,因为每一个省份User表中的ID都是1主键递增的!...UUID是在本地生成的,所以相对性能较高、时延低、扩展性高,完全不受分库分表的影响!...算法生成的ID大致上是按照时间递增的,用在分布式系统中时,需要注意数据中心标识和机器标识必须唯一,这样就能保证每个节点生成的ID都是唯一的!

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正确完成检索增强生成 (RAG):数据库数据

您的某些数据可能以 PDF 格式的文件或 MSOffice 文档的形式驻留在 S3 或 Google-Drive 上,但在许多情况下,您的数据存储在 Snowflake、Redshift 或 Postgres...我们将重点关注通常存储在 RDBMS 系统中的结构化数据,如代码中所示,但此处描述的方法也适用于文档数据库。...虽然我们在这里处理的是像 Snowflake 或 Redshift 这样的数据库系统,但值得一提的是,如果您的文件驻留在 CSV 文件或任何其他行为类似于数据库中的结构化数据的格式中,则遵循“文档构建计划...接下来,我们使用 Snowflake 的 Python 连接器将数据表下载到 pandas 数据帧中:“' con = connect(user=sf_user, password=sf_password...结论 许多企业数据驻留在结构化数据库表中,在这篇博文中,我们研究了如何将此类数据引入 Vectara,特别是表的每一行创建 Vectara“文档”对象的常用方法,以实现强大的语义搜索、问答和对话式

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如何轻松做数据治理?开源技术栈告诉你答案

这个套数据系统会采用市面上优秀的开源项目,而图数据库这块还是采用大家的老朋友——NebulaGraph。...下面,来看看元数据治理系统的轮子都需要哪些功能组件: 元数据抽取 这部分需要从不同的数据栈拉/推数据,像是数据库、数仓、Dashboard,甚至是 ETL Pipeline 和应用、服务中搞数据。...元数据存储 可以存在数据库、图数据库里,甚至存成超大的 JSON manifest 文件都行 元数据目录接口系统 Catalog 提供 API / GUI 来读写元数据和数据血缘系统 下图是整个方案的简单示意图...图片 开源技术栈 下面,介绍下数据治理系统的每个部分。 数据库和数仓 为了处理和使用原始和中间数据,这里一定涉及至少一个数据库或者数仓。...这些元信息位于 Meltano 配置及其系统数据库中,其中配置是基于文件的(可以使用 GitOps 管理),它的默认系统数据库是 SQLite。

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一文了解分布式系统ID生成策略

这个时候数据库自增主键已经不能满足需求,需要一个能够生成分布式ID的系统。 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。递增有利于关系数据库索引性能。...强依赖数据库,当数据库异常时整个系统不可用。 进一步优化: 放弃主从复制的高可用架构,采用多主架构。每个主库设置不同的起始值和相同的步长,保证了号段的隔离。 3....(相当于用Zookeeper实现了基于数据库的号段模式) 优点: 效率高。 缺点: 维护成本较高,不能同时满足多个系统对ID的需求,不够灵活。...5、基于数据库的号段模式 号段模式的思想是客户端每次数据库中取出一批ID供程序使用,表中获取本次ID值的范围,如[1,1000],然后客户端将申请的号段[1,1000]加载到内存。...可通过配置文件来指定。

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一个理想的数据湖应具备哪些功能?

介绍 数据库到数据仓库,最后到数据湖[1],随着数据量和数据源的增加,数据格局正在迅速变化。...有效的数据湖具有数据存储系统,可以自动存储的结构化和非结构化数据源中推断模式。这种推断通常称为读取时模式而不是写入时模式,后者适用于数据仓库的严格模式结构。...自动调整文件大小 在处理大型文件系统(如大数据应用程序中的文件系统)时,文件大小会迅速增长。基于 Hadoop 数据集群的传统数据湖无法根据数据量调整文件大小[22]。...结果会导致系统创建很多文件,每个文件的大小都比较小,从而占用了大量不必要的空间。高效的数据湖应根据传入数据量自动调整文件大小。...例如 Delta Lake/Apache Hudi 允许用户指定目标表的文件大小,或者让系统根据工作负载和表的整体大小自行调整大小。较大的表保证较大的文件大小,以便系统创建较少的文件

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特好用!!!8种分布式ID生成方法

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数据库(当然这边存储层也可用其他的,比如redis、Mongdb等)批量的获取自增ID,每次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。...SnowFlake 算法的实现代码 https://github.com/souyunku/SnowFlake 优点 高性能,本地通过位运算生成,效率快 高可用,本地生成无节点宕机情况发生 容量大,每秒中能生成数百万的自增...ID ID自增:存入数据库中,索引效率高 缺点 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。...号段模式 思想和我们上面讲的一致,它存储采用数据库。 雪花算法模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper,不同于原始snowflake算法是在workId的生成上。

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分布式ID生成方案总结整理

对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式...优点 性能非常高,本地生成的,不依赖于网络 缺点 不易存储,16 字节128位,36位长度的字符串 信息不安全,基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露,暴露使用者的位置...,只能通过多台机器提高稳定性和性能 3.3、号段模式 这种模式也是现在生成分布式ID的一种方法,实现思路是会数据库获取一个号段范围,比如[1,1000],生成1到1000的自增ID加载到内存中,建表结构如...,设置分段和步长 优缺点: 优点:Redis性能相对比较好,又可以保证唯一性和有序性 缺点:需要依赖Redis来实现,系统需要引进Redis组件 3.4、 雪花算法(SnowFlakeSnowflake.../21/mt-leaf.html 3.7、 滴滴TinyID Tinyid是用Java开发的一款分布式id生成系统,基于数据库号段算法实现。

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【数据湖仓】数据湖和仓库:Databricks 和 Snowflake

此外,Databricks 提供了一种数据库类型的表结构。数据库类型功能是专门使用 Delta 文件格式开发的。 Delta 文件格式是一种将数据库优势带入数据湖世界的方法。...除其他外,该格式提供数据模式版本控制和数据库类型 ACID 事务。根据数据湖范式,文件格式本身是开放的,任何人都可以免费使用。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...正如上一篇博文中所讨论的,我们它们的背景范式的角度专门研究了它们。 我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础,而 Databricks 更面向数据湖。...Databricks 可以直接存储中提供数据或将数据导出到数据集市。不需要单独的数据仓库。另一方面,可以将数据直接摄取到 Snowflake 进行处理、建模和提供。

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