使用随机UUID作为数据库记录的唯一标识 在数据库中，UUID常被用作唯一键，以确保每条记录都有一个唯一的标识符。...在文件系统中使用名称基UUID 名称基UUID常用于文件系统，例如，为文件生成唯一的名称。...在数据库中存储UUID UUID因其唯一性，常被用于数据库中的主键或唯一索引。大多数现代数据库系统都支持UUID作为数据类型，或者可以将其存储为字符串。...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。
分布式 ID 生成器 一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性，其中包括一些如订单 ID，消息 ID ，会话 ID，他们都有一些共有的特性： 全局唯一。 趋势递增。...通常有以下几种方案： 基于数据库 可以利用 MySQL 中的自增属性 auto_increment 来生成全局唯一 ID，也能保证趋势递增。...这样的方式可以提高系统可用性，并且 ID 也是趋势递增的。 但也有如下一下问题： 想要扩容增加性能变的困难，之前已经定义好了 A B 库递增的步数，新加的数据库不好加入进来，水平扩展困难。...也是强依赖与数据库，并且如果其中一台挂掉了那就不是绝对递增了。 本地 UUID 生成 还可以采用 UUID 的方式生成唯一 ID，由于是在本地生成没有了网络之类的消耗，所有效率非常高。...采用本地时间 这种做法非常简单，可以利用本地的毫秒数加上一些业务 ID 来生成唯一ID，这样可以做到趋势递增，并且是在本地生成效率也很高。
分布式ID的生成特性 在分析之前，我们先明确一下业务ID的生成特性，在此特性的基础上，我们能够对下面的这几种生成方式有更加深刻的认识和感悟。 全局唯一，这是基本要求，不能出现重复。...数字类型，趋势递增，后面的ID必须比前面的大，这是从MySQL存储引擎来考虑的，需要保证写入数据的性能。 长度短，能够提高查询效率，这也是从MySQL数据库规范出发的，尤其是ID作为主键时。...优点 每秒能够生成百万个不同的ID，性能佳。 时间戳值在高位，中间是固定的机器码，自增的序列在地位，整个ID是趋势递增的。 能够根据业务场景数据库节点布置灵活挑战bit位划分，灵活度高。...ID号码是趋势递增的，满足数据库存储和查询性能要求。 可用性高，即使ID生成服务器不可用，也能够使得业务在短时间内可用，为排查问题争取时间。...下面简要梳理下流程： 当前获取ID在buffer1中，每次获取ID在buffer1中获取 当buffer1中的Id已经使用到了100，也就是达到区间的10% 达到了10%，先判断buffer2中有没有去获取过
使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID 优点： （1）简单，使用数据库已有的功能 （2）能够保证唯一性 （3）能够保证递增性 （4）步长固定 缺点： （1）可用性难以保证：数据库常见架构是一主多从...，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如0。...，中间出现空洞（服务内存是保存着0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大） （3）虽然每秒可以生成几万几十万个ID...取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个唯一记录标识的需求，例如： 消息标识：message-id 订单标识：order-id 帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的主键，数据库上会建立聚集索引...二、常见方法、不足与优化 方法一：使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID 优点： 简单，使用数据库已有的功能 能够保证唯一性 能够保证递增性 步长固定 缺点： 可用性难以保证...0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大） 虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展...，作为主键建立索引查询效率低，常见优化方案为“转化为两个uint64整数存储”或者“折半存储”（折半后不能保证唯一性） 方法四：取当前毫秒数 uuid是一个本地算法，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？
一、需求缘起 几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求，例如： （1）消息标识：message-id （2）订单标识：order-id （3）帖子标识：tiezi-id 这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键...二、常见方法、不足与优化 【常见方法一：使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID】 优点： （1）简单，使用数据库已有的功能 （2）能够保证唯一性 （3）能够保证递增性 （4）...，库2生成2,5,8,11…） 改进后的架构保证了可用性，但缺点是： （1）丧失了ID生成的“绝对递增性”：先访问库0生成0,3，再访问库1生成1，可能导致在非常短的时间内，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大...，中间出现空洞（服务内存是保存着0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大） （3）虽然每秒可以生成几万几十万个ID...，生成性能高，但无法保证趋势递增，且作为字符串ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？
一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。...在携程账号数据库迁移MySQL过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。...高性能 三、业内方案 生成ID的方法有很多，来适应不同的场景、需求以及性能要求。 常见方式有： 1、利用数据库递增，全数据库唯一。 优点：明显，可控。 缺点：单库单表，数据库压力大。...3、twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。...而用户ID，则要求含义简单明了，包含注册渠道即可，尽量短。 四、最终方案 最终我们选择了以flicker方案为基础进行优化改进。具体实现是，单表递增，内存缓存号段的方式。
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。...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...但不完全符合业务老顾希望id从 1 开始趋势递增。（当然算法可以调整为 就一个 redis自增，不需要什么年份，多少天等）。 2.6、小结 以上介绍了常见的几种分布式ID生成方案。...ID，都是在jvm内存中获得的，从此不需要到数据库中获取了。
二、从数据库主键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...这种方式完全可以满足我们的业务需求，生成全局唯一递增ID是数据库可以提供给我们的功能，具有如下优点： （1）能够保证唯一性； （2）能够保证递增性； （3）步长固定； 但是当我们的业务逐渐扩大，我们需要对数据库进行分库分表等操作的时候...结果是不是会崩掉，因为每一个省份User表中的ID都是从1主键递增的！...丧失了ID生成的“绝对递增性”，但这个问题不大，我们的目标是趋势递增，不是绝对递增； 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库； 可扩展性差； 我们可以想象的是，目前虽然我们的机器只有4台，然后由不同的...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！
一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成是我们在设计一个系统，尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。...在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。...常见方式有： 1、利用数据库递增，全数据库唯一。 优点：明显，可控。 缺点：单库单表，数据库压力大。...3、twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。...而用户ID，则要求含义简单明了，包含注册渠道即可，尽量短。 四、最终方案 最终我们选择了以flicker方案为基础进行优化改进。具体实现是，单表递增，内存缓存号段的方式。
小伙伴们可以去看一下 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，《分库分表？...如何做到永不迁移数据和避免热点吗》文章中要求需要唯一ID的特性： 1、整个系统ID唯一 2、ID是数字类型，而且是趋势递增的 3、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。...2、本机生成，没有性能问题 3、因为是全球唯一的ID，所以迁移数据容易 缺点： 1、每次生成的ID是无序的，无法保证趋势递增 2、UUID的字符串存储，查询效率慢 3、存储空间大 4、ID本事无业务含义...但不完全符合业务老顾希望id从 1 开始趋势递增。（当然算法可以调整为 就一个 redis自增，不需要什么年份，多少天等）。 2.6、小结 以上介绍了常见的几种分布式ID生成方案。
二、常见方法、不足与优化 方法一：使用数据库的 auto_increment 来生成全局唯一递增ID 优点： 简单，使用数据库已有的功能 能够保证唯一性 能够保证递增性 步长固定 缺点： 可用性难以保证...，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，目标是趋势递增，不是绝对递增） 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库 为了解决上述两个问题，引出了第二个常见的方案。...0,1,2,3,4,5，数据库中max-id是5，分配到3时，服务重启了，下次会从6开始分配，4和5就成了空洞，不过这个问题也不大） 虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？...在步长累计型生成算法中，最核心的就是保持一个累计值在整个集群中的「强一致性」。同时，这也会为唯一性标识的生成带来新的形成瓶颈。
能够保证递增性 id 之间的步长是固定且可自定义的 缺点： 可用性难以保证：数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离，生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了 扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定...，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，目标是趋势递增，不是绝对递增 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库 为了解决这些问题，引出了以下方法： 方法二：单点批量ID生成服务 分布式系统之所以难...数据库写压力大，是因为每次生成ID都访问了数据库，可以使用批量的方式降低数据库写压力。 ? 方法二的结构图 如上图所述，数据库使用双master保证可用性，数据库中只存储当前ID的最大值，例如4。...0,1,2,3,4，数据库中max-id是4，分配到3时，服务重启了，下次会从5开始分配，3和4就成了空洞，不过这个问题也不大） 虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？
mysql中要求单表唯一。 逻辑主键是与数据库无关的非业务意义的主键，用于对行数据的唯一性进行标识。在单数据库系统中，通常不需要逻辑主键，而在分布式系统中，逻辑主键的意义重大。...无论是什么数据库，逻辑主键要求全库（所有的数据库）唯一。某些时候可以将物理主键和逻辑主键合二为一。 业务主键是指与含有业务特性的的主键，例如订单编号会以 时间+流水号+业务编号实行存在。...传统中间解决方案 基于Mysql目前也可以自动生成UUID，所以有一种中间解决方案是在分布式系统的数据库中物理主键使用Mysql的自增Sequence，逻辑主键使用UUID，所有的ER关联都使用UUID...其后的41位表示时间戳的差值。 10位工作机id称为workid，需要人工指定。10bit=2^10=1024个Id 后续的12位用于在微秒级别生成序列号。...解决办法就是不要求全系统唯一，而收敛为单个业务唯一，这样可以视为单个业务可以具有1024个分布式服务。
一，题记 所有的业务系统，都有生成ID的需求，如订单id，商品id，文章ID等。这个ID会是数据库中的唯一主键，在它上面会建立聚集索引！...这就是为什么我们的分布式ID一定要是趋势递增的！那么在开发当中，面对这种分布式ID需求，常见的处理方案有哪些呢？ ? 四，数据库自增长序列或字段 最常见的方式。利用数据库，全数据库唯一。...这样就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。 五，UUID 常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。 优点： 1）简单，代码方便。...2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。 3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。 缺点： 1）没有排序，无法保证趋势递增。...七，twitter twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。
常见生成策略的优缺点对比 方法一: 用数据库的 auto_increment 来生成 优点： 此方法使用数据库原有的功能，所以相对简单 能够保证唯一性 能够保证递增性 id 之间的步长是固定且可自定义的...缺点： 可用性难以保证：数据库常见架构是 一主多从 + 读写分离，生成自增ID是写请求 主库挂了就玩不转了 扩展性差，性能有上限：因为写入是单点，数据库主库的写性能决定ID的生成性能上限，并且 难以扩展...，ID生成不是绝对递增的（这个问题不大，目标是趋势递增，不是绝对递增 数据库的写压力依然很大，每次生成ID都要访问数据库 为了解决这些问题，引出了以下方法： 方法二：单点批量ID生成服务 分布式系统之所以难...0,1,2,3,4，数据库中max-id是4，分配到3时，服务重启了，下次会从5开始分配，3和4就成了空洞，不过这个问题也不大） 虽然每秒可以生成几万几十万个ID，但毕竟还是有性能上限，无法进行水平扩展...ID检索效率低，有没有一种能保证递增的本地算法呢？
事实上，系统也会析构所有的类的静态成员变量，就像这些静态成员也是全局变量一样。利用这个特征，我们可以在单例类中定义一个这样的静态成员变量，而它的唯一工作就是在析构函数中删除单例类的实例。...缺点： 1）不同数据库语法和实现不同，数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。 2）在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下，只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。...这样就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。 2. UUID 常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成，一般来说全球唯一。...2）生成ID性能非常好，基本不会有性能问题。 3）全球唯一，在遇见数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。 缺点： 1）没有排序，无法保证趋势递增。...MongoDB 从一开始就设计用来作为分布式数据库，处理多个节点是一个核心要求。使其在分片环境中要容易生成得多。 其格式如下： 前4 个字节是从标准纪元开始的时间戳，单位为秒。
很多大的互联网公司数据量很大，都采用分库分表，那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的，也可以是UUID类型的。...如果是递增的话，那么拆分了数据库后，可以按照id的hash，均匀的分配到数据库中，并且mysql数据库如果将递增的字段作为主键存储的话会大大提高存储速度。...下面咱们看一下一些大公司的分布式ID实现机制，通过生成创建一张表，采用8个Byte, 64位进行存储使用，用这张表记录所产生ID的位置，比如ID从0开始，然后使用了1000个，那么数据库里边记录里边的最大值是一千...2.当给到服务调用方之后，数据库立即更新数据。 这种情况下的优点为： 1. 容灾性能好，如果DB出现问题，因为数据放到内存中，还是可以支撑一段时间。 2. 8个Byte可以满足业务生成ID使用。...因为中间10位是表示不同的节点，那么不同的节点生成的ID就不会存在递增的情况。 这些思路都是某公司已经实现了的，如果有兴趣继续研究的话，那么在GITHUB上搜索下开源的Leaf可以直接拿着使用的。
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