根据定义可知，要进行进程间通信，我们需要解决两个问题： 互相访问：消息传输和暂时存储介质选择问题； 协调工作：消息的存取冲突问题； 文章介绍的中心就是围绕着这么两点来说的， 为了更使文章更简明，这边以之前在公司做的一个需求为例...: 需要一个循环ID生成器，循环生成从 Min 到 Max 的数字ID，在ID递增到 Max 后，返回到 Min 重新开始递增；必须能保证多个进程并发请求时生成的ID不同。...此需求要解决的问题恰好为我们要解决的进程间通信需要解决的两个问题： 需要一个消息传输通道来传输和存储当前的递增值。这个比较容易解决，我们常用的文件、数据库、session、缓存等都能做到。...我们使用一个固定的普通键来作为消息中转站，然后利用其 incr 命令的原子性和其执行结果（递增后的值），实现 cycle_id 的递增。...这样，key 需要递增到一个很大的值才会被重置，加锁逻辑和外层逻辑会很少执行到，达到提升效率的目的。
二、和唯一ID的不同是什么 有的人可能会问，好像听的最多的就是唯一ID，包括大量的文章都是讲分布式唯一ID的生成的，好像和单据号相关的很少。...三、为什么需要全局唯一单据号生成程序 和唯一ID一样，单据号的生成本身也是一个相对稳定并且通用的规则，所以把它提炼成一个单独的程序可以提供更好的复用性，避免了各自项目维护单据号所花费的重复劳动。...四、实现的方式有哪些 下面罗列一下常用的实现方式和各自的优缺点： 1）前缀列+全局自增列： 这个和唯一ID的方案类似，利用自增列的数字来做。且最简单的方式就是依赖数据库的自增列来做。...，这个自增列的数字上限必须能保证在日期的最小精度范围内不会产生重复。...六、结语 一个设计良好的单据号，不但可以用于主键，也可以用于做分库分表，比如我们把用户ID按照某个规则得出的几位数字拼到单据号的最后，那么直接用这个号来定位数据库，可以确保一个用户的订单全部落在一个同一个数据库里
，并带上自己的节点 Id，消息逐步往下游传递。...，因为它的前身，就是 Lesli Lamport 开发的大名鼎鼎的 Paxos 算法，但是这个算法非常难以理解和实现, 所以，Diego 的论文标题是 “寻找可理解的共识算法”，更容易理解并且更容易实现...•myid 每个节点初始化的时候需要配置自己的节点 Id，不重复的数字•epoch 选举的轮数，默认为0，选举时做累加操作，和 Raft 中的任期是一样的，也就是逻辑时钟, epoch 的大小可以表示选举的先后顺序...•zxid ZooKeeper 的全局事务Id， 64位不重复的数字，前 32 位是 epoch，后32位是 count 计数器， zxid 是怎么做到全局唯一的呢？...实际上集群选中 Leader 后，一个写的操作，首先会统一在 Leader 节点递增 zxid，然后同步到 Follower 节点，在一个节点上保证一个数字递增并且不重复就简单多了， zxid 的大小可以表示事件发生的先后顺序
【重学 MySQL】六十五、auto_increment 的使用 在 MySQL 中，AUTO_INCREMENT 属性用于在一个表中生成唯一的数字序列，通常用于主键（Primary...它确保每次插入新记录时，该字段的值会自动递增，从而避免手动设置重复值。...每次插入新记录时，id 字段的值会自动递增。...LIKE 'auto_increment%'; 在上述示例中，我们首先创建了一个名为 users 的表，并设置了自增主键 id 和一个 name 字段。...接着，我们插入了三条数据，并查看了自增变量的值。 总结 MySQL 8.0 的自增变量持久化特性解决了之前版本中自增主键在数据库重启后可能重置的问题。
我相信，当看到“99”这个答案，你会意识到一定有更简单的算法。。我们换个思路分析一下，每进行一场比赛一定淘汰掉一个队：【一场比赛】和【淘汰一个队】一一对应，那想要淘汰掉99个队有且只有进行99场比赛。...，n这n个元素的数列中任取r个元素【无重复，r≤n】可以取到C(n,r)种不同的组合，也就是上面的组合数公式。那如果允许重复选取，比如全选1【r可以大于n】，有多少种组合？...下面，我们要把递增数列映射到严格递增数列，就是想办法把所有“≤”变成“递增数列可以直接套用组合数公式呀！ 我们从X1到Xr，分别加上0，1，2，......我们成功地把递增的X数列一一映射成了严格递增的数列Y，现在只要统计数列Y的数量就是数列X的数量。显然【万恶的显然成立】每一个Y都不重复，而Yr ≤ n+r-1，此时的情况相当于从1，2，3，......如果观察过考试题的答案就会发现，答案的形式总是异常简单，都是简短的表达式和数字，老师也不喜欢结果复杂的题目：即使题目很复杂，“解”总是很精简。
图片简介在MySQL数据库中，主键自增是一种常见的技术，用于自动为表中的主键字段生成唯一的递增值。本文将深入讨论MySQL主键自增的原理、用途、使用方法，以及在实践中的注意事项和最佳实践。...;在上述示例中，id字段被定义为主键，并带有AUTO_INCREMENT属性，MySQL会自动为id字段生成唯一递增值。...删除重置：删除表中的记录并不会重置自增值，如果需要重置自增值，可以使用ALTER TABLE语句来重新定义主键字段的起始值。...总结MySQL主键自增是一种简单且高效的方法，用于为表中的主键字段自动生成唯一递增值。它提供了方便的数据插入和快速数据访问，确保数据的唯一性和完整性。...通过遵循最佳实践，可以更好地利用主键自增的优势，并确保数据库的健壮性和稳定性。
默认情况下，每当向表中插入行时，此字段都会从自动递增的表计数器接收整数。默认情况下，插入不能为此字段指定值。但是，此默认值是可配置的。更新操作不能修改身份字段值。此计数器由截断表操作重置。...此计数器由截断表操作重置。...插入序列值SERIAL Values 插入操作可以为具有串行数据类型的字段指定下列值之一，结果如下： 无值、0(零)或非数字值： IRIS忽略指定值，改为将此字段的当前串行计数器值递增1，并将生成的整数插入到该字段中...可以使用此语句插入使用UNIQUE约束定义的字段。如果字段定义了唯一约束且没有默认值，则重复调用会插入多行，并将此唯一字段设置为NULL。如果使用唯一约束和默认值定义字段，则此语句只能使用一次。...,"插入的记录数=",%ROWCOUNT w !,"插入的最后一条记录的行ID=",%ROWID } else { w !
在分布式系统中，全局唯一id算是一个基本需求，对于全局唯一id通常要求： 全局唯一 趋势递增 id的值递增但可以不连续 单调递增 后面产生的id值一定大于前面的id值 信息安全...最后，不同版本的UUID也不一定能保证唯一性。如uuid1基于时间戳和机器信息来生成uuid，多进程并发情况下会导致重复uuid值出现。 综上，不推荐使用UUID作为分布式环境中唯一id。...雪花算法 Twitter开源基于时间戳（精确到毫秒）的分布式id算法，使用一个64位的long类型数字表示全局唯一id，id结构如下图，12位序列号支持同一机房同一服务器在1ms内生成2^12个id，超出这个范围需等待下一毫秒...： 雪花算法主要步骤如下： 获取当前时间戳 对比当前时间戳和上次生成id的时间戳 若二者相等，则序列号加1 若小于当前时间戳，则将序列号重置为0 若大于当前时间戳，则说明发生了时钟回拨...此外，可以部署多个主库实例来避免点单故障，同时给不同的主库设置不同的id初始值、步长等来避免生成重复的号段。
主键设计和应用原则 除了满足MySQL强制实施的规则（主键不可重复；一行中主键不可为空）之外，主键的设计和应用应当还遵守以下公认的原则： 不更新主键列中的值； 不重用主键列的值； 不在主键列中使用可能会更改的值...根据标准方法生成，不依赖中央机构的注册和分配，UUID具有唯一性，这与其他大多数编号方案不同。重复UUID码概率接近零，可以忽略不计。...UUID是由一组32位数的16进制数字所构成,标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的32个字符。...2、在使用uuid作为主键的时候，最好设计createtime（创建时间）列和modifytime（修改时间）列以应付可能的排序等场景。...，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
： 1.筛选和高级筛选通常比公式更容易使用，但是不像公式能即时更新。...辅助列包含提供顺序号的公式，只要公式找到了满足条件的记录。这些顺序号解决了重复值问题，因为对于每条匹配的记录都有唯一的标识号。辅助列作为查找列，供查找函数查找并提取数据。 2.基于全数据集的数组公式。...这些公式是独立的，不需要额外的列辅助。对于这些公式，必须在公式内为与条件相匹配的记录创建一个相对位置数组。 ? 图1：需要提取两条记录，标准的查找函数对于重复值有些困难。...单独使用AND函数的问题是获得了两个TRUE值，这意味着又回到了查找列中有重复项的问题。真正想要的是查找列包含数字，其中单元格E14中第一个TRUE是数字1，而E17中第二个TRUE是数字2。 ?...注意，VLOOKUP公式中的参数col_index_num使用了COLUMNS函数，当公式向下复制时，其数值将依次递增为2、3、4、5，等等。 ?
雪花算法生成的 ID 具有以下优点： 全局唯一：由于每个 ID 都包含了时间戳和机器 ID 等信息，所以生成的 ID 是全局唯一的，不会出现重复的情况。...有序递增：由于时间戳和序列号等信息的设计，生成的 ID 是有序递增的，可以方便地按照时间顺序排序。 高性能：雪花算法生成 ID 的速度非常快，可以在短时间内生成大量的唯一 ID。...使用雪花算法可以快速生成唯一的、有序递增的日志 ID，方便系统进行日志的分析和查询。...使用雪花算法可以生成全局唯一的、有序递增的缓存项 ID，方便系统进行缓存的管理和查询。 总之，任何需要实现全局唯一的、有序递增的 ID 的业务场景，都可以考虑使用雪花算法来生成 ID。...需要注意的是，雪花算法的机器 ID 和序列号都需要进行配置，保证在不同的机器和同一毫秒内生成的 ID 不重复。另外，如果系统时钟回退，需要等待到下一毫秒再生成 ID，避免生成重复的 ID。
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...如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，需要ID无规则不规则，让竞争对手否好猜。 含时间戳：这样就能够在开发中快速了解这个分布式id的生成时间。...无序，无法预测他的生成顺序，不能生成递增有序的数字。首先分布式ID一般都会作为主键， 但是安装MySQL官方推荐主键要尽量越短越好，UUID每一个都很长，所以不是很推荐。...ID机制的主要原理是：数据库自增ID和MySQL数据库的replace into实现的。...整个分布式系统内不会产生重复id（因为有DataCenterId和Workerld来做区分) 源码 以下代码仅供学习： /** * Twitter_Snowflake * SnowFlake的结构如下
数据列的值必须是唯一的；情况二，如果插入的值大于已编号的值，则会把该值插入到数据列中，并使在下一个编号将这个新值开始递增。...也即可以跳过一些编号； 如果用update命令更新自增列，如果列值与已有的值重复，则会出错。如果大于已有值，则下一个编号从该值开始递增。...Redis是单线程的，并且提供了原子操作INCR和INCRBY，也可以用来生成高性能的分布式ID。...优点 不依赖数据库，灵活方便，且性能优于数据库 数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助 缺点 需要引入Redis 需要编码和配置的工作量比较大 Twitter的snowflake...(id); } } } 优点 不依赖数据库，灵活方便，且性能优于数据库 Id按照时间在单机上是递增的 缺点 在单机上是递增的，但是在分布式环境中，每台机器上的时钟不可能完全同步
分库之后，首先需要分库键，分库键必然不能重复，所以传统的做法并不能满足需求。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ 1.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。...4.信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。...趋势递增和不够随机的问题，在snowflake完全可以解决，Snowflake ID有64bits长，由以下三部分组成： ? 第一位为0，不用。...datacenterId，方便搭建多个生成uid的service，并保证uid不重复，比如在datacenter0将机器0，1，2组成了一个生成uid的service，而datacenter1此时也需要一个生成...sequence id —12bits,该id可以表示4096个数字，它是在time相同的情况下，递增该值直到为0，即一个循环结束，此时便只能等到下一个ms到来，一般情况下4096/ms的请求是不太可能出现的
唯一ID简介 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。...•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；•趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能...•信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。...•数字ID天然排序，对分页或者需要排序的结果很有帮助。 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。...Tinyid的特性: 1.全局唯一的long型id2.趋势递增的id，即不保证下一个id一定比上一个大3.非连续性4.提供http和java client方式接入5.支持批量获取id6.支持生成1,3,5,7,9
现在，具有此查询点的调用者除了查询LSN 5和20之间的已修改页面外，还可以查询LSN 10和20之间的已修改页面。 这里值得一提的一点是，重置会导致重复的页面条目。...一个是与跟踪修改页面有关的主要跟踪信息，另一个是与用户请求的重置有关的重置信息。由于页面跟踪主要与自跟踪开始以来被修改的页面有关，因此跟踪信息仅是页面ID –空间号和页面号–修改后的页面的信息。...另一方面，重置信息由重置LSN和重置相对于跟踪信息的位置组成。还需要存储此信息，因为获取页面请求需要将请求的开始LSN映射到最近的重置LSN，并仅返回此后修改的页面。...主要增长的数据是跟踪信息，因为重置信息在一个文件中只构成一个1块。因为只维护页面ID作为跟踪信息，所以每次页面修改都需要8个字节的空间。因此，对于一个需要填充的数据块，大约需要进行2K个页面修改。...尽管从最终用户的角度来看，目前无法使用该功能，我们将通过添加所需的SQL接口，使最终用户可以使用此功能。本博客试图提供背景信息并解释其功能和潜力。
数据库自增 数据库自增 ID 是我们在数据量较小的系统中经常使用的，利用数据库的自增ID，从1开始，基本可以做到连续递增。...）；无法保证递增（或趋势递增）；其他博主反馈，截取前20位做唯一 ID ，在大数量（大概只有220w）情况下会有重复问题。...SnowFlake可以保证： 同一台服务器所有生成的id按时间趋势递增 整个分布式系统内不会产生重复id（因为有datacenterId和workerId来做区分） 存在的问题： 机器ID（5位）和数据中心...ID（5位）配置没有解决，分布式部署的时候会使用相同的配置，任然有ID重复的风险。...，但是由于两个 ID 都不能超过 32，只能取余数，还是难免产生重复，但是实际使用中，hostName 和 IP 的配置一般连续或相近，只要不是刚好相隔 32 位，就不会有问题，况且，hostName
不能生成递增有序的数字 适用场景:UUID的适用场景可以为不担心过多的空间占用，以及不需要生成有递增趋势的数字。...优点： 性能比数据库好，能满足有序递增。 缺点： 由于redis是内存的KV数据库，即使有AOF和RDB，但是依然会存在数据丢失，有可能会造成ID重复。...依赖于redis，redis要是不稳定，会影响ID生成。 适用：由于其性能比数据库好，但是有可能会出现ID重复和不稳定，这一块如果可以接受那么就可以使用。...也适用于到了某个时间，比如每天都刷新ID，那么这个ID就需要重置，通过(Incr Today)，每天都会从0开始加。...7.2防止时钟回拨 因为机器的原因会发生时间回拨，我们的雪花算法是强依赖我们的时间的，如果时间发生回拨，有可能会生成重复的ID，在我们上面的nextId中我们用当前时间和上一次的时间进行判断，如果当前时间小于上一次的时间那么肯定是发生了回拨
所以，如果存在一种和业务数据无关的全局唯一ID生成器就好了。...snowflake 通常情况下，用时间来表示是最简单的，如果同一时间（毫秒）有很多请求进来怎么办？ 时间戳后面拼接上一个数字，这个数字可以通过锁控制每次递增，每毫秒清零，重新开始递增。...即便这样，只是解决了单机的问题，如果是分布式环境，不同的机器，还是可能产生一样的id的，这怎么解决？ 在上述时间戳和数字的基础上在拼接上机器的id，这样就不会重复了。...的形状和算法的思想十分吻合，沿着主干（时间戳），如果有重复，那么分叉分出机器id，如果仍有重复，再分叉，分出序列号 好处与不足 snowflake有以下几个特点： 算法简单，不需要依靠额外组件 id...举个例子，有两个机器，id分别是0和1，那么同一毫秒内产生的id可能是这样的顺序： 从图中可以看出，由于机器id的存在，在同1毫秒内产生的id并不一定是递增的，但是因为时间戳的存在，在毫秒间总体上
count(*), sex from student where id > 2 group by sex order by sex; 查询id大于2的数据，并完成运算后的结果进行分组和排序 select...比如： 1、 对某张表进行排序，序号需要递增不重复的 2、 对学生的成绩进行排序，得出名次，名次可以并列，但名次的序号是连续递增的 3、 在某些排序的情况下，需要跳空序号，虽然是并列...where cid = c.id; Ø 集合运算 操作两组查询结果，进行交集、并集、减集运算 1、 union和union all进行并集运算 --union 并集、不重复 select id, name...from student where name like 'ja%' union select id, name from student where id = 4; --并集、重复 select...那么公式表表达式可以解决这个问题。 我们可以将公式表表达式（CET）视为临时结果集，在select、insert、update、delete或是create view语句的执行范围内进行定义。
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