是的，我们可以使用UUID，但是UUID的缺点比较明显，它字符串占用的空间比较大，生成的ID过于随机，可读性差，而且没有递增。 我们还可以使用雪花算法（Snowflake） 生成唯一性ID。...其余12位代表每台机器上生成ID的序列号，这允许在同一毫秒内创建多个Snowflake ID。 雪花算法 当然，全局唯一性的ID，还可以使用百度的Uidgenerator，或者美团的Leaf。...防重主要为了避免产生重复数据，把重复请求拦截下来即可。而幂等设计除了拦截已经处理的请求，还要求每次相同的请求都返回一样的效果。不过呢，很多时候，它们的处理流程可以是类似的。...第1次请求来时，bizSeq流水号是 666，该流水的状态是处理中，值是 1，要更新为2-成功的状态，所以该update语句可以正常更新数据，sql执行结果的影响行数是1，流水状态最后变成了2。...两次相同的POST请求会在服务器端创建两份资源，它们具有不同的 URI；所以，POST方法不具备幂等性。
同样一个bug，能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人，你会选哪个入职？显而易见的事情！所以看待问题还是要从多个角度出发，每种方法都有各自的利弊。 --- 一、为什么要用分布式ID？...） 美团（Leaf） 那么它们都是如何实现？...Java版本的Snowflake算法实现： /** * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数，然后转化为62进制变成一个短地址URL * * https:...KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
同样一个bug，能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人，你会选哪个入职？显而易见的事情！所以看待问题还是要从多个角度出发，每种方法都有各自的利弊。 ---- 一、为什么要用分布式ID？...） 美团（Leaf） 那么它们都是如何实现？...Java版本的Snowflake算法实现： /** * Twitter的SnowFlake算法,使用SnowFlake算法生成一个整数，然后转化为62进制变成一个短地址URL * * https:...KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
（3）全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。 UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。...开机时间一致，随机种子一致，同一时间生成uuid，才有极小的概率会重复，因此我们可认为，理论上会重复，实际不可能重复！！！...直接放在内存里，以供使用，用完了再申请一段就可以了。...CURRENT_TIMESTAMP, `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY...(`id`) ) 只有用完的时候，才会重新去数据库申请，竞争的时候乐观锁保证只能一个请求成功，其他的直接等着别人取出来放在应用内存里面，再取就可以了，取的时候其实就是一个update操作： update
（3）全局唯一的IEEE机器识别号，如果有网卡，从网卡MAC地址获得，没有网卡以其他方式获得。 UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长。...，随机种子一致，同一时间生成uuid，才有极小的概率会重复，因此我们可认为，理论上会重复，实际不可能重复！！！...直接放在内存里，以供使用，用完了再申请一段就可以了。...CURRENT_TIMESTAMP, `update_time` datetime DEFAULT NULL ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY...(`id`) ) 只有用完的时候，才会重新去数据库申请，竞争的时候乐观锁保证只能一个请求成功，其他的直接等着别人取出来放在应用内存里面，再取就可以了，取的时候其实就是一个update操作： update
） 百度 （Uidgenerator） 美团（Leaf） 滴滴出品（TinyID） 那么它们都是如何实现？...我们往下看 1、基于UUID UUID （Universally Unique Identifier），通用唯一识别码的缩写。...这种UUID产生重复的概率是可以计算出来的，但是重复的可能性可以忽略不计，因此该版本也是被经常使用的版本。JDK中使用的就是这个版本。...KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; 然后在项目中开启号段模式，配置对应的数据库信息，并关闭snowflake模式 leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法，主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
UUID UUID 是指Universally Unique Identifier，翻译为中文是通用唯一识别码，UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的识别信息。...那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？...基于雪花算法（Snowflake）模式 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。...SnowFlake算法的缺点： 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。...模式 Leaf的snowflake模式依赖于ZooKeeper，不同于原始snowflake算法也主要是在workId的生成上，Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用
stub char(10) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增...第三，在修改步长的时候很可能会出现重复ID，要解决这个问题，可能需要停机才行。 为了解决上面的问题，以及能够进一步提高DistributIdService的性能，如果使用第三种生成分布式ID机制。...为了提供数据库层的高可用，需要对数据库使用多主模式进行部署，对于每个数据库来说要保证生成的号段不重复，这就需要利用最开始的思路，再在刚刚的数据库表中增加起始值和步长，比如如果现在是两台Mysql，那么...，而是进行了改造，因为snowflake算法中最难实践的就是工作机器id，原始的snowflake算法需要人工去为每台机器去指定一个机器id，并配置在某个地方从而让snowflake从此处获取机器id。...incr seq_id // 增加1，并返回 (integer) 3 使用redis的效率是非常高的，但是要考虑持久化的问题。
stub char(10) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ENGINE=MyISAM; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增...第三，在修改步长的时候很可能会出现重复ID，要解决这个问题，可能需要停机才行。 为了解决上面的问题，以及能够进一步提高DistributIdService的性能，如果使用第三种生成分布式ID机制。...snowflake算法实现起来并不难，提供一个github上用java实现的：https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake 在大厂里，其实并没有直接使用snowflake...，而是进行了改造，因为snowflake算法中最难实践的就是工作机器id，原始的snowflake算法需要人工去为每台机器去指定一个机器id，并配置在某个地方从而让snowflake从此处获取机器id。...incr seq_id // 增加1，并返回 (integer) 3 使用redis的效率是非常高的，但是要考虑持久化的问题。
主键用来表示一个特定的行。...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...UUID UUID:通用唯一识别码（英语：Universally Unique Identifier，缩写：UUID）是用于计算机体系中以识别信息数目的一个128位标识符，还有相关的术语：全局唯一标识符...除了最高位bit标记为不可用以外，其余三组bit占位均可浮动，看具体的业务需求而定。...缺点： 强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
页级锁定 （Page-Level Locks）在索引维护和更新期间使用。 死锁 （Deadlocks）可能发生，但PostgreSQL有机制来检测并解决它们。...数据访问行为 SELECT, UPDATE, DELETE, SELECT FOR UPDATE, 和 SELECT FOR SHARE命令在搜索目标行时，只识别开始时已提交的行。...UPDATE, DELETE, MERGE, SELECT FOR UPDATE, 和 SELECT FOR SHARE命令在搜索目标行时，只识别事务开始时已提交的行，但会等待其他事务完成以处理行的更新状态...通过显式阻塞锁强制执行一致性 当存在非串行化的写入时，要确保行的当前有效性并保护其不受并发更新的影响，必须使用SELECT FOR UPDATE、SELECT FOR SHARE或适当的LOCK TABLE...虽然无条件重试序列化失败错误是推荐的做法，但重试其他错误代码时需要更加小心，因为它们可能代表持久性错误状况而非暂时性故障。 重要的是要重试整个事务，包括决定发送哪些SQL语句或使用哪些值的所有逻辑。
fld_order_id FROM tbl_temp1 WHERE tbl_temp1.fld_order_id > 100; 以下条件适用于 INSERT INTO… SELECT声明： 指定IGNORE忽略会导致重复键违规的行...在从同一个表中选择并插入时，MySQL创建一个内部临时表来存放来自这些表的行SELECT，然后将这些行插入到目标表中。...SELECT没有ORDER BY子句的语句返回行 的顺序是不确定的。这意味着，在使用复制时，不能保证这样的SELECT返回在主服务器和从服务器上的顺序相同，这可能会导致它们之间的不一致。...由于这个问题，在MySQL 5.5.18中， INSERT…SELECT ON DUPLICATE KEY UPDATE和INSERT IGNORE… SELECT语句被标记为不安全的基于语句的复制。...这些语句在使用基于语句的模式时会在错误日志中产生警告，并在使用MIXED模式时使用基于行的格式写入二进制日志 。
最后，我们将深入探讨分布式ID的落地与实现，包括使用Golang实现雪花算法和段模式，并结合实际业务场景进行讨论。...缺点： 管理复杂：需要额外的管理和调度机制来管理号段的分配和使用。 可能存在重复：如果号段生成不当，可能会导致ID的重复或碰撞。...不易读性：由于UUID是一串数字和字母的组合，不易于人类识别和记忆。 2.4 数据库自增 在数据库中使用自增主键生成ID，每次插入新记录时，数据库会自动分配一个唯一的ID值。...五、总结 当我考虑雪花算法（SnowFlake）和段模式时，我发现它们都是用于生成分布式系统中唯一ID的重要方案。但两种方案各有优劣： 雪花算法（SnowFlake）是一种简单且高效的算法。...在选择适合自己系统的ID生成方案时，需要权衡它们的优缺点，并根据实际情况做出合适的选择。 如果你对分布式ID生成方案还有其他疑问或需要进一步讨论的地方，请随时在评论区留言哦~
该方案非常依赖发号机器的本地时钟，时钟回拨可能会导致发号重复，在使用中需要注意这一点。...对于其他三种方案而言，它们都具有集成到应用代码的能力，也因此具有一定的灵活性，本文将以 Twitter snowflake 为例，展示如何设计应用逻辑来获得较高的唯一 ID 生成效率。...，向 T_TX_BRANCH_LIST 表写入 100 行记录。...两张表中的 global_tx_no 字段和 branch_tx_no 字段（高亮）使用 Twitter snowflake 生成。...测试轮次 T_TX_GLOBAL_LIST 表记录数（行） T_TX_BRANCH_LIST 表记录数（行） 测试一，整型主键默认配置 76685700 383428500 测试二，整型主键换位（1
在MySQL/MariaDB中，使用old和new表分别表示触发器激活后的新旧表，在SQL Server中使用的是inserted和deleted表，其实它们的意义是等价的。...注意，只要向表中插入了新行，就会激活insert触发器。插入新行的动作不仅仅只有insert语句，还有其他插入操作，例如load data语句、replace语句等等。...但是drop语句、truncate语句不会激活delete触发器，因为它们是DDL语句，而MySQL/MariaDB不支持DDL触发器，它们并没有对表中的记录执行delete操作。...6.replace to算法验证 插入新记录时，对于重复值冲突的记录，使用replace to语句代替insert into是另一种方法。...这种方法实现方式和on duplicate key update方式不一样。 replace to算法说明如下： 尝试插入新行。 存在重复值冲突时，从表中删除重复行。 将新行插入到表中。
，UUID 的目的是让分布式系统中的所有元素都能有唯一的识别信息。...那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？...雪花算法模式 SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。...核心优化的两个点是： 利用RingBuffer数据结构预先生成若干个分布式ID并保存。...Leaf中workId是基于ZooKeeper的顺序Id来生成的，每个应用在使用Leaf-snowflake时，启动时都会都在Zookeeper中生成一个顺序Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个
可优化语句 包括DML，像insert/update/select等语句，这类语句特点是查询满足条件的元组返回给用户或者元组操作后写入磁盘，之所以称之为可优化语句是因为这类语句通常会被优化器进行重写与优化...1.2.2 CreatePortal 创建一个新的Portal，传入参数均为： CreatePortal("", true, true)，表示创建一个匿名的Portal，允许重复且重复后保持沉默。...在哈希表中查找到Portal且允许重复的情况下，在QD节点上会根据第三个参数dupSilent决定是否输出告警信息。 创建一个新的Portal，并初始化相应参数。...1.2.3 PortalDefineQuery 定义portal数据，包含了：查询语句sourceText、PlannedStmts、查询完成标记qc。...[ ( arguments ) ] FOR query; 例如： DECLARE liahona SCROLL CURSOR FOR SELECT * FROM t1; 该命令运行机制为：首先识别到是一个数据定义语句
重复值处理：UNION操作中，默认会删除重复的结果行，只保留唯一的行。如果需要包含重复的行，可以使用UNION ALL操作。...而JOIN操作不会自动删除重复的行，可能会返回重复的结果，除非使用DISTINCT关键字。...使用UNION 的3种典型用法： 结果并集，查看包括重复的记录：select field1,field2 from tablename1 union all select field1,field2 from...以下是SQL中使用事务的一般步骤： 开始事务：使用BEGIN TRANSACTION语句开始一个新的事务。这标记了事务的起点。...例如： BEGIN TRANSACTION; 执行数据库操作：在事务中，执行需要的数据库操作语句，如INSERT、UPDATE、DELETE等。这些语句将对数据库进行更改。
3.2 SNOWFLAKE 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程主键的有序性。...在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。...{ sequence = 0L; } lastTimestamp = timestamp; // ID偏移组合生成最终的ID，并返回...目前 LEAF 的使用有两种不同的思路，号段模式和 SNOWFLAKE 模式，你可以同时开启两种方式，也可以指定开启某种方式（默认两种方式为关闭状态）。...可以看到，如果使用号段模式，需要数据库支持；如果使用 SNOWFLAKE 模式，需要 Zookeeper 支持。
当一个线程修改了它所在缓存行的数据时，该缓存行在其他处理器的缓存中会变为无效（缓存探测）。这意味着其他处理器必须从主内存中重新加载该缓存行（缓存失效），即使它们只访问了该缓存行中的其他数据项。...常见的解决办法是使用数据对齐的方式，即避免两个不同的数据项位于一个同一个缓存行 简单看了下源码： 先来看一下这个做数据对齐的类，不得不说大厂的代码就是规范 package com.baidu.fsg.uid.utils...它们是空的，不用于存储有效数据，但它们的存在确保了 value 字段在内存中的位置不会与其他可能频繁访问的字段共用同一个缓存行（Cache Line），从而减少多线程并发时的性能损失。...JVM GC 优化掉，确保它们始终在内存中占有空间。...所以使用Zookeeper持久顺序节点的特性自动对snowflake节点配置wokerID。
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