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(
canvasDv=document.createElement("canvas"); var pNode = document.getElementById("create"); testDv.id...testDv.className="col-lg-4"; testDv.className += ' col-md-6'; divcanvas.className="chart"; canvasDv.id
本页目录 IdUtil案例 常见ID生成策略 UUID ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） MongoDB唯一主键 Redis自增主键策略 IdUtil案例 演示了：UUID、nanoID...生成工具，就在这里统一搜集整理一些常见的ID策略 常见ID生成策略 UUID 案例：144985ec-458d-49c5-8338-ba325eca5322 特点：无序、数字与小写英文、长度36位 缺点...：无序、长度太长，超低概率可能会重复 ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） 特点：纯数字、自增、每秒26万个ID、长度19 雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https:...一个是机器ID，另一个是数据中心ID（两个ID均是数字）。 保证线程安全，务必获取单例对象！上文案例就是单例对象，随便使用！...MongoDB唯一主键 这里是Hutool工具集成的MongoDB唯一ID生成，我才了解的。
, 如果里面需要引用主程的资源且R所在的包名未知时还是很有用的(如果在gradle里修改了packageName, R所在的包名是和packageName不一样的,没法反射)，当然也是有解决的办法：...如果愿意，是可以根据业务拼接出 “package_name.R.drawable.class” 的。...但是如果这样的话，视具体情况一定有更好的解法。 以上摘自该评论 se of this function is discouraged....另外，这个方法，需要一个Context的引用。 推荐的做法 // 在你的代码中使用此方法 public static int getResId(String variableName, Class<?...idField.getInt(idField); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); return -1; } } int id
概述 我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。...MongoDB 的哲学 这样设计的主键 ID 从根本上保证了其唯一性，也因此可以不必由 MongoDB 服务器生成，通常，主键 _id 的生成都是由客户端的驱动程序完成的。...缺点 虽然在同一个进程内的一秒内生成的多个主键 id 是自增的，但是在数据库全局是没有这样的规律的。 有时，能够完全自增的 id 对于应用业务来说是非常重要的。...MongoDB 允许我们自己生成 _id，但是这样唯一性的压力就又来了，在并发环境下保证自增 ID 的严格自增与避免 ID 冲突有时是需要丰富的经验的。 5....自己生成自增 id — findAndModify 虽然已经有很多生成自增 id 的方案可供选用，如依赖 redis 等，但 MongoDB 本身提供了原子操作，我们可以通过 MongoDB 提供的原子操作来实现
在分布式系统架构中，经常都需要一个全局的ID生成器，来保证系统中某些业务场景中对于主键的要求，当前实现ID生成的方式还是挺多的。本文我们来谈谈常见的ID生成方式。...全局ID该有的特性 唯一性: 确保生成的ID为全网唯一 有序性: 确保ID对于某项业务来说是有序性递增的 时间戳: 可清楚知道ID生成的时间点 高可用性: 确保任何时间都能生成有效ID 常见的ID生成方式...全局唯一 三. snowflake snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。...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类的startTime属性）。.../Meituan-Dianping/Leaf 总结 这篇文章列举了几种常见的全局ID生成方案, 每种方式有各自的优缺点和适用的场景。
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。...同时除了对ID号码自身的要求，业务还对ID号生成系统的可用性要求极高，想象一下，如果ID生成系统瘫痪，整个美团点评支付、优惠券发券、骑手派单等关键动作都无法执行，这就会带来一场灾难。...同时服务治理平台OCTO还提供了针对服务的过载保护、一键截流、动态流量分配等对服务的保护措施。...Leaf-snowflake方案 Leaf-segment方案可以生成趋势递增的ID，同时ID号是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞对在两天中午12点分别下单，通过订单id号相减就能大致计算出公司一天的订单量...如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。
对于常用的算法生成的根据当前日期等生成的IP，在分布式环境下都有可能出现重复的状况。...雪花算法生成唯一ID SnowFlake的结构如下(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000...，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类的startTime属性）...; /** * 毫秒内序列(0~4095) */ private long sequence = 0L; /** * 上次生成ID的时间截 *...timestamp = timeGen(); //如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常 if (timestamp < lastTimestamp)
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
如果用户没有显式指定算子的 ID，Flink 会根据拓扑结构，自动为算子生成自己的 ID。...随后，我们新增 Planner Rule，根据算子的特征（例如名字、参数），编写匹配规则，将 RelNode 替换成我们增强后的版本。...该提案的核心技术点仍然是根据一定规则来生成 Transformation 的 uid，从而保证运行图算子 ID 的固定化。...只要 Plan 文件的格式是兼容的，算子 ID 的生成规则固定，就可以保障最后的运行图算子的逻辑和 ID 的稳定性。...总结 本文讲解了 Flink 算子 ID 的用途、生成逻辑，以及不匹配的后果，并从流程上分析了如何显式给 SQL 语句生成的各项结构设置固定的 uid，随后还介绍了 Flink 社区对此问题的应对思路，
在 Access 使用过程中，自增ID的存在将带来很大的便利性，既可以唯一标识每行记录，又可以快速知晓文件的行数，那么，如何才能在 Access 表中创建和生成自增ID呢？...1.数据导入时创建 你可能没注意过，在 Access 中导入数据时，是可以直接生成自增ID，且以主键的形式存在。...操作步骤如下：（这里仅演示一种数据源，其他数据源操作相似） 外部数据源 -> 新数据源 -> 从文件 -> Excel ； “浏览” 选择要导入的文件 ； 勾选 “将源数据导入当前数据库中的新表中” ；...重新打开表数据，即可看到自增ID列已经生成了。 3.数据追加时生成 如果包含自增ID的数据表已经存在，想追加数据时又该怎么办呢？方法很简单，自增ID列不追加数据就好了。...如下图所示，将 Sheet2 表中数据追加到 no_auto_id，忽略自增ID列的存在，只追加其他数据列就可以了。
SQL Server中命令： select newId() ，可以得到SQL server数据库原生的UUID值，因此我们可以将这条指令写到 Mybatis的主键生成策略配置selectKey中。...如下： 在 mapper.xml 类型映射配置文件中 select newId() ...insert into sp_user_list (id, name, full_name, password, category, user_type, company_id..., depart_id, code, locked, wrong_pwd_count, last_login_time, lock_reason, create_user_id
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？...开源的分布式ID生成算法。...我们可以用来生成主键ID。核心主要是通过ip + 端口 + 时间戳来生成，所以生成的ID是随系统时间递增的。 核心算法如下： 使用示列： 为了保证生成器唯一，我们需要获取生成器的单列对象。...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。
目录： 基于UUID 基于数据库主键自增 基于数据库多实例主键自增 基于类Snowflake算法 基于Redis生成办法 基于美团的Leaf方案（ID段、双Buffer、动态调整Step） 基于UUID...，步长都用光了，那如果你要解决新增机器带来的问题，你或许可以将第三台机器的ID起始生成位置设定离现在的ID比较远的位置，同时把新的步长设置进去，同时修改旧机器上ID生成的步长，但必须在ID还没有增长到新增机器设置的开始自增...基于Redis生成办法 Redis的INCR命令能够将key中存储的数字值增一，得益于此操作的原子特性，我们能够巧妙地使用此来做分布式ID地生成方案，还可以配合其他如时间戳值、机器标识等联合使用。...正如上所述，既然可能存在多个节点同时请求ID区间的情况，那么避免这种情况就好了，Leaf-segment对此做了优化，将获取一个号段的方式优化成获取两个号段，在一个号段用完之后不用立马去更新号段，还有一个缓存号段备用...如果号段长度设置的过长，但凡缓存中有号段没有消耗完，其他节点重新获取的号段与之前相比可能跨度会很大。 针对上面的缺点，美团有重新提出动态调整号段长度的方案。
方法1 利用dict实现构建；利用enumerate实现遍历 words=["我","北京","天安门"] word2id={word:index for index,word in enumerate...(words)} id2word={index:word for index,word in enumerate(words)} print(word2id) print(id2word) 输出为： {...'我': 0, '北京': 1, '天安门': 2} {0: '我', 1: '北京', 2: '天安门'} 方法2 利用pandas的Series实现 import pandas as pd ids=...range(len(words)) word2id=pd.Series(ids,index=words).to_dict() id2word=pd.Series(words,index=ids).to_dict...() print(word2id) print(id2word) 输出 {'我': 0, '北京': 1, '天安门': 2} {0: '我', 1: '北京', 2: '天安门'}
跟雪花ＩＤ方案一样，都是使用时间数据做为生成ＩＤ的基础，不同的在于对数据的具体处理方式。另外，为了确保每台机器ＩＤ的不同，可以配置指定此ID，在应用程序配置文件中如下配置： 如果不配置分布式ID，默认将根据当前机器ＩＰ随机生成３位分布式机器...每秒不重复ID生成数： 从上面的程序代码中，得知 ID总数= 4位（日期）+5位（时间）+3位（毫秒）+7位(GUID)。...其中，7位(GUID)中，除去前3位的分布式机器ID，剩余4位有序数字，可以表示1万个数字。 所以，该方面每毫秒最大可以生成1万个不重复的ID数，每秒最大可以生成1千万个不重复ID。...ＩＤ数字示例： 当前机器的分布式ID：832 注：本文生成ＩＤ的方法已经在产品中大量使用，运行情况良好。
4.动态生成html当中的组件 有时html里的字数太多， 而且有一定的规律时，我们就可以用如下的方法产生动态的内容。....*"%> <jsp:useBean id="se" class="com.GenerateSelect
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。...不过这样不同 sequence 生成节点整体内的 ID 递增性就丢失了。...64bit 长度以下，无需节点间复杂的协作，ID 有序。每一条 snowflake 生成的 ID 都包含三个部分：timestamp、节点编号，以及一个自增的子序列号。...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。
在分库分表的情况下，还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此，市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。...3、号段模式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。其原理如下：号段模式每次从数据库取出一个号段范围，加载到服务内存中。避免每次生成ID都去访问数据库。...简单的代码示例Redis也有对应的缺点：ID 生成的持久化问题，如果Redis宕机了怎么进行恢复是开发人员需要考虑的。...5、雪花算法Snowflake，雪花算法是有Twitter开源的分布式ID生成算法，以划分命名空间的方式将64bit位分割成了多个部分，每个部分都有具体的不同含义，在Java中64Bit位的整数是Long...类型，所以在Java中Snowflake算法生成的ID就是long来存储的。
人们常用数据库的自增ID作为web资源的ID，形如/articles/1230098和/videos/9527这样的。虽然这种做法很简单，但是也增加了被全量爬取数据的风险。...如果前端通过字母ID请求资源，后端拿到字母ID后通过某种规则将其解码为数字ID，然后再通过该数字ID去数据库读取数据。这种做法在一定程度上可以防止直接使用自增ID带来的问题。...不过由于是依样画葫芦，没能完全理解其中的原理，笔者也是很担忧这东西能不能在实际项目中使用，毕竟如果生成的ID有重复，又或是解码结果和原数字ID不一致的话就凉凉了。所以写完就那么放着了。...好了我们来说下具体实现，假如我们要用abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ-_来表示生成ID，用一位字母就可以表示0...随着位数的增加，可以表示的数字也越来越大。理论上，如果对生成字母长度不设上限，可以表示无穷大。
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