C#中的IDGen是一个C#实现的Twitter Snowflake算法的ID生成器,可以生成全局唯一的ID,支持高并发场景下的ID生成。在本篇文章中,我们将介绍IDGen的使用方法并提供相关的C#示例代码。
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一 ID 生成算法,能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID,常用于分布式系统中作为全局唯一标识符(GUID)。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数,其中高位是时间戳,中间位是机器 ID,低位是序列号。
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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。
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?
在当今的数字时代,分布式系统已成为处理大规模数据和高并发请求的标准架构。在这样的系统中,生成全局唯一的标识符(ID)对于追踪和区分每一个数据项至关重要。传统的自增ID生成方式在分布式环境中面临着诸多挑战,例如性能瓶颈、水平扩展限制等问题。
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
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:
Java的雪花算法(Snowflake)是一种生成全局唯一ID的算法,它基于时间戳和节点ID生成一个64位的ID。
近几篇文章聊CAS被骂得较多,今天还是聊CAS,谈谈CAS在一种“分布式ID生成方案”上的应用。 所谓“分布式ID生成方案”,是指在分布式环境下,生成全局唯一ID的方法。 可以利用DB自增键(auto
UUID 和 Snowflake 都可以生成唯一标识,在分布式系统中可以说是必备利器,那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢,UUID 简单无序十分适合生成 requestID, Snowflake 里面包含时间序列等,可以用于排序,效率都还可以,本文详细介绍了我们选择的使用不同算法的原因,两种算法不同维度的对比。
前段时间阿粉想着如何去优化我们公司中已经存在的分布式中的唯一ID,而提起唯一的ID,相信如果不是从事传统行业的人,肯定都有所了解,分布式架构下,唯一ID生成方案,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,尤其是当我们进行了分库分表之后,对这个唯一ID的要求也就越来越高。那么唯一ID方案都有哪些呢?
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑,数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑,否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样)。又如中国人,每个中国人有自己的身份证。对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录、文件、消息,而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键,这是一个为long的整数类型,每插入一条记录,该值就会增加1,这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
作为后端的程序开发人员,经常听到高并发,但是高并发到底有多高?其实是没有数值定义的
当涉及到Redis时,它的多种用途使得它在各种场景下都能发挥重要作用。以下是一些使用Redis的常见场景示例:
趋势递增:分布式ID用来标识数据的唯一性,往往会被用作主键或者是唯一索引。常用的MySQL InnoDB,使用的索引往往是BTree索引,自增的数据在插入时会有较高的效率。
一、双主保证高可用 MySQL数据库集群常使用一主多从,主从同步,读写分离的方式来扩充数据库的读性能,保证读库的高可用,但此时写库仍然是单点。 在一个MySQL数据库集群中可以设置两个主库,并设置双向
数据库中的每条记录都需要有一个唯一的标识,根据数据库第二范式,数据库中每个表都需要唯一主键,其他元素和主键一一对应。
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例,其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
导读 文章转载自幂等性如何实现?带你了解一波!!! 现在这个时代大家可能最关心的就是钱了,那么有没有想过你银行转账给你没有一次是转多的,要么失败,要么成功,为什么不能失误一下多转一笔呢?醒醒吧年轻人,别做梦了,做银行的能那么傻x吗? 今天我们就来谈一谈为什么银行转账不能多给我转一笔?关乎到钱的问题,小伙伴们打起精神!!! 要想要理解上述的疑惑,不得不提的一个概念就是幂等性,至于什么是幂等性,如何通过代码实现幂等性,下面将会详细讲述。 什么是幂等性 所谓幂等性通俗的将就是一次请求和多次请求同一个资源产生相同
发布优惠券的时候,每个店铺都可以发布优惠券,当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题:
MySQL最常见的集群架构,是一主多从,主从同步,读写分离的架构。通过这种方式,能够扩充数据库的读性能,保证读库的高可用,但此时写库仍然是单点。
书接上回,我们介绍了如何实现在线Excel多人协作的整体设计。其中很重要的一点“如何保证用户消息有序、不丢、不重”我们没有做过多的解释。本文我们分析下如何保证协作编辑的场景下,消息 「有序」 「不丢」 「不重」 。
在项目开发中,我们需要保证数据的唯一性,就目前开发中常用的方式有使用自增序列、GUID、时间戳以及时间戳加上随机数。生成ID的方法有很多,每种适用场景、需求以及性能要求不同。下面我们列出以下较为常用的生成ID的方式,并且来讨论以下他们的优缺点。
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随着业务量逐渐复杂,数量不断增大,项目不断分解拆分为分布式,很多业务场景需要有唯一标识字段来标识对应的数据,如美团、淘宝生成的订单,此时,分布式的唯一ID必不可缺。
Uniqueidentifier用来存储一个全局唯一标识符,即GUID。GUID是唯一的二进制数:世界上的任何两台计算机都不会生成重复的GUID值
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ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
- 非顺序生成,不利于数据库索引优化,影响查询效率,特别是在需要扫描数据段的场景下。
游戏服务器程序中,经常需要生成全局的唯一ID号,这个功能很常用,本文将介绍一种通用ID生成组件。游戏服务器程序中使用此组件的场景有: 创建角色时,为其分配唯一ID 创建物品时,每个物品需要唯一ID 创建宝宝、灵兽时需要唯一ID 原理介绍 ID生成器的原理就是使用全局整型变量,每次分配之后该变量递增1。由于服务器重启后全局变量失效,故全局变量需要持久化保存,相应的,服务器启动时从持久化中载入全局变量。ID生成器的工作流程为: 建议采用数据库作为持久化存储,本文以mysql为例
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:
最近几年,我一直从事的是运营平台业务开发。每天,我们都需要处理大量的工单配置工作。为了生成工单号,我们建立了一张专用的数据库表,用于记录和生成工单号。每次创建工单时,我们会查询这张表,根据年份字段、月份字段和模块编码找到最大的自增序列号。随后,我们将自增序列号加一,与模块编码、年月序列号拼接以生成工单号,并将相关信息写入表中。这种方法一直使用得很顺利,因为工单配置的量并不是特别大,一直都没有出现问题。然而,最近我们为第三方提供了一个工单推送的接口,他们一次性推送了大量的工单,这导致不仅生成了许多重复工单号,而且还引起了接口性能方面的问题。因此,我们决定对工单号生成方式进行改进,本文我们将介绍下我们新的生成方法。
导读:分库分表能有效的环节单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈,同时也带来了一些问题。
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?
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
引 在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。 唯一ID有哪些特性或者说要求呢?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ID 安全性:不暴露系统和业务的信息 一般来说,常用的唯一ID生成方法有这些: UU
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家,虽然玩家可能分布在不同的游戏大区,但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色,装备,物品等需要生成一个全局唯一ID标识,便于辨别不同玩家,不同装备,也方便定位外网问题。
在分布式系统中,分布式锁、分布式ID和分布式事务是常用的组件,用于解决并发控制、唯一标识和数据一致性的问题。本文将介绍Java中常用的分布式锁、分布式ID和分布式事务的实现方案,并通过具体的示例代码演示它们的用法和应用场景。
短网址系统负责将某个长网址缩短为一个很短的网址,用户通过访问这个短网址可以重定向到原本的长网址。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中,几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期,我们需要考虑日后数据量的级别,如果可能会对数据进行分库分表,那么就需要有一个全局唯一id来标识一条数据或记录。生成唯一id的策略有多种,但是每种策略都有它的适用场景、优点以及局限性。
摘要 幂等概念来自数学,表示N次变换和1次变换的结果是相同的。这里讨论在某些场景下,客户端在调用服务没有达到预期结果时,会进行多次调用,为避免多次重复的调用对服务资源产生副作用,服务提供者会承诺满足幂等。HTTP/1.1中对幂等性的定义是:一次和多次请求某一个资源对于资源本身应该具有同样的副作用(网络超时等问题除外)。也就是说,其任意多次执行对资源本身所产生的影响均与一次执行的影响相同。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识...等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 1 不能有单点故障。 2 以时间为序,或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易。 4 不要太长,最好64bit。使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大
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