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聊聊幂等设计

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。

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一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了

同样一个bug,能用一代码解决问题的人和用十代码解决问题的人,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,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

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一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了

同样一个bug,能用一代码解决问题的人和用十代码解决问题的人,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,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

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讲分布式唯一id,这篇文章很实在

(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

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讲分布式唯一id,这篇文章很实在

(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

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常见分布式id生成方案_分布式id生成方案

) 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,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

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9种分布式ID生成方式,总有一款适合你

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

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大型互联网公司:常用的分布式ID方案总结!

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。 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,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,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。

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分布式ID生成方案总结

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。 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,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,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。

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MySQL主键设计盘点

主键用来表示一个特定的。...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。

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mysql insert into as_mysql insert into select使用方法详解

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...在从同一个表中选择插入时,MySQL创建一个内部临时表来存放来自这些表的SELECT,然后将这些插入到目标表中。...SELECT没有ORDER BY子句的语句返回 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语句标记为不安全的基于语句的复制。...这些语句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模式时使用基于的格式写入二进制日志 。

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结合业务探讨分布式ID技术与实现

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,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,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~

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MySQLMariaDB触发器详解

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,就会激活insert触发器。插入新的动作不仅仅只有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。 存在重复值冲突时,从表中删除重复。 将新插入到表中。

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数据库内核分析之GPDB and PostgreSQL Portal

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,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

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一个理想的数据湖应具备哪些功能?

例如用户可以使用 UPDATE 命令以根据特定过滤器将源表中检测到的变更传递到目标表。 构建和维护模式的灵活性 数据湖相对于数据仓库的优势之一是数据湖提供了模式演变的灵活性[17]。...跟踪级表更改 Delta Lake[18] 和 Snowflake[19] 等数据湖允许用户在行级别跟踪和捕获对表所做的更改。...但是像 Snowflake 这样的数据湖不使用索引[26],因为在庞大的数据集上创建索引可能很耗时[27]。相反,它计算表的列和的特定统计信息[28],并将这些信息用于查询执行。...这样的数据湖不使用索引: [https://popsql.com/learn-sql/snowflake/how-to-create-an-index-in-snowflake](https://popsql.com...) [28] 列和的特定统计信息: [https://stackoverflow.com/questions/58491962/does-snowflake-support-indexes](https

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SQL中什么是主键和外键,它们之间的区别是什么?

DML(数据操纵语言) - Insert、Update、Delete 这些语句需要Commit才能提交。DTL(事务控制语言) - Commit、Rollback 事务提交与回滚语句。...DCL(数据控制语言) - Grant、Revoke 授予权限与回收权限语句。SQL主键和外键:结论主键和外键是数据库设计中的重要概念,因为它们有助于建立表之间的关系帮助确保数据的完整性。...一个主键可以唯一地识别一个表中的,而一个外键则是通过引用相关表的主键将两个表联系在一起。这里你应该注意的最重要的区别是,主键不能有NULL值,而外键可以接受NULL值。...什么是主键主键是表中的一个列(或一组列),用于唯一地识别表中的每一。它不能包含空值,并且在表中的所有中必须是唯一的。一个表中只允许有一个主键。...而且,在关系数据库中,外键可以包含重复值和空值。一个外键的值可以从子表中删除。数据库中主键和外键的重要区别下表强调了主键和外键之间的所有重要区别Key主键外键Basic它用于唯一地识别表中的数据。

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