在互联网的业务系统中,涉及到各种各样的ID,如在支付系统中就会有支付ID、退款ID等。那一般生成ID都有哪些解决方案呢?特别是在复杂的分布式系统业务场景中,我们应该采用哪种适合自己的解决方案是十分重要的。下面我们一一来列举一下,不一定全部适合,这些解决方案仅供你参考,或许对你有用。 一个ID一般来说有下面几种要素: 唯一性:确保生成的ID是全网唯一的。 有序递增性:确保生成的ID是对于某个用户或者业务是按一定的数字有序递增的。 高可用性:确保任何时候都能正确的生成ID。 带时间:ID里面包含时间,一眼扫
在分布式环境下,如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法,供大家参考。
前几天写过一篇《一口气说出 9种 分布式ID生成方式,面试官有点懵了》,里边简单的介绍了九种分布式ID生成方式,但是对于像美团(Leaf)、滴滴(Tinyid)、百度(uid-generator)都是一笔带过。而通过读者留言发现,大家普遍对他们哥三更感兴趣,所以后边会结合实战,详细的对三种分布式ID生成器学习,今天先啃下美团(Leaf)。
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话:“There are no two identical leaves in the world.”(“世界上没有两片相同的树叶”),取个名字都这么有寓意,美团程序员牛掰啊!
作者 | Einat Orr 译者 | 平川 策划 | Tina 虽然该领域的公司数量在不断增加,但可以看到,其中有几个类别的产品出现了整合迹象。MLOps 趋向于端到端,Notebook 正在进入编排领域,而编排正在转向数据谱系和可观察性。与此同时,我们看到,开放式表格式进入了元存储功能。而在治理层,安全和权限管理工具进入目录领域,反之亦然。 本文最初发布于 lakeFS 官方博客。 自我们分享“2021 年数据工程现状”已经过了一年。从去年 5 月我们发布那篇文章以来,数据领域并没有多少变
无论是在分布式系统中的ID生成,还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成,都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。
来源:https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
技术雷达是ThoughtWorks每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的,我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表我们对其作出的成熟度评估。
作者 | ThoughtWorks 编辑 | Tina 技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布一次的技术趋势报告,它持续追踪有趣的技术是如何发展的,我们将其称之为条目。技术雷达使用象限和环对其进行分类,不同象限代表不同种类的技术,而环则代表我们对其作出的成熟度评估。 经过半年的追踪与沉淀,ThoughtWorks TAB(ThoughtWorks 技术咨询委员会)根据我们在多个行业中的实践案例,为技术者产出了第 24 期技术雷达。对百余个技术条目进行分析,阐述它们目前的成熟度,并提供了相应的技术选
反向: dll->类[方法,属性]. 从已经有的dll文件反编译得到其中的一些可用的方法.
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下,在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
在使用 R2DBC 操作 MySQL 数据库 一文中初步介绍了r2dbc-mysql的使用。但是借助于DatabaseClient操作MySQL,过于初级和底层,不利于开发。今天就利用Spring Data R2DBC来演示Spring 数据存储抽象(Spring Data Repository)风格的R2DBC数据库操作。
翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
在分布式系统架构中,经常都需要一个全局的ID生成器,来保证系统中某些业务场景中对于主键的要求,当前实现ID生成的方式还是挺多的。本文我们来谈谈常见的ID生成方式。
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。
Snowflake(雪花) 是一项服务,用于为 Twitter 内的对象(推文,直接消息,用户,集合,列表等)生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数,它们基于时间,而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳,工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时,请务必始终使用 id_str 字段而不是 id,这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况,这是因为你的环境已经解析了 id 整数,并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
来源 :ToBeSaaS 作者:戴珂 ---- 几天前,圈里有朋友请我分析一下SaaS界的新贵Snowflake。 文章写完好几天了也没发布,因为看到铺天盖地关于Snowflake的文章。大都谈论它迅速造富的事儿;连八杆子都打不着SaaS的巴老,也投资了Snowflake,并立刻获得翻倍的回报。 总之,SaaS又火了一把。 在整个SaaS界都沉浸在Snowflake致富神话中,我写这些跟钱没啥关系的文章,估计也没什么人有心思读下去。 所以我就摘出四个方面的内容分享一下,至于其它内容读者可以自行去
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,都需要全局唯一ID,尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
RDD的Transformation是指由一个RDD生成新RDD的过程,比如前面使用的flatMap、map、filter操作都返回一个新的RDD对象,类型是MapPartitionsRDD,它是RDD的子类。 所有的RDD Transformation都只是生成了RDD之间的计算关系以及计算方法,并没有进行真正的计算。下面还是以WordCount为例进行介绍: val textFile = sc.textFile("README.md") val words = textFile.flatMap(line
尽管商业智能分析有用,但它们无法以效益化的方式满足面向数据应用的实时性、延迟性和并发性的需求。
最近随着Snowflake上市后市值的暴增(目前700亿美金左右),整个市场对原生云数仓都关注起来。近日,一家第三方叫GigaOM的公司对主流的几个云数仓进行了性能的对比,包括Actian Avalanche、Amazon Redshift、Microsoft Azure Synapse、Google BigQuery、Snowflake,基本涵盖了目前市场上主流的云数仓服务。
在项目体量越来越大的情况下,编译速度也随着增长,有时候一个修改需要等待长达好几分钟的编译时间。 基于这种普遍的情况,推出了 RocketX ,通过在编译流程 动态 替换 module 为 aar ,提高全量编译的速度。
观察者模式是一种行为设计模式,它定义了对象间的依赖关系,当一个对象状态发生改变时,其依赖对象都会收到通知并且更新。这是一种一对多的依赖关系。在这篇文章中,我们将探讨如何在Go语言中实现观察者模式,并通过一个天气预报系统实例来进行说明。
在之前的文章中,我们讲到了如何使用gradle创建一个简单的task,以及task之间怎么依赖,甚至使用了程序来创建task。在本文中,我们会更加深入的去了解一下gradle中的task。
在软件开发中,生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录,还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法,并通过代码示例展示它们的实际应用。
来源:M小姐研习录 作者:彼岸的M小姐 ---- 最近SaaS IPO简直可以用蜂拥而上形容。Snowflake, Unity, Asana, Palantir, Sumo Logic... 最受人瞩目的当然是Snowflake(NYSE: SNOW): IPO当日估值超过700亿美金!而今年2月最近一轮一级市场融资估值“仅为”124亿美金! IPO当日收盘价$254, 比IPO定价$120翻了超过一倍 连一向声称“不懂科技”的巴菲特都投了超过五亿美元 关于Snowflake和这个创纪录的IPO
在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
最近SaaS IPO简直可以用蜂拥而上形容。Snowflake, Unity, Asana, Palantir, Sumo Logic... 最受人瞩目的当然是Snowflake(NYSE: SNOW):
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
在webpack中,我们发现配置我们能天然的使用esmodule这种模块化语法,那大家有没有好奇过呢?他究竟是怎么实现的呢?下面一起来探究一下,webpack究竟是怎么解析打包esmodule语法的。
十年前,Hadoop 是解决大规模数据分析的“白热化”方法,如今却被企业加速抛弃。曾经顶级的 Hadoop 供应商都在为生存而战,Cloudera 于本月完成了私有化过程,黯然退市。MapR 被 HPE 收购,成为 HPE Ezmeral 平台的一部分,该平台尚未在调查中显示所占据的市场份额。
Rollup是一个JavaScript模块打包器,它可以将多个模块打包成一个单独的文件,以便在浏览器中使用。与其他打包工具相比,Rollup的主要优势在于它可以生成更小、更快的代码。在本文中,我们将深入了解Rollup的工作原理、使用方法、摇树优化(tree shaking)。
如果两个操作访问同一个变量,且这两个操作中有一个为写操作,此时这两个操作之间就存在数据依赖性.
通过上面图可以很清楚的看到从Job的action到中间调度在到最后的具体执行的过程,下面针对该图做一个实例,来更加清楚的理解。
Spark 的核心是建立在统一的抽象 RDD 之上,基于 RDD 的转换和行动操作使得 Spark 的各个组件可以无缝进行集成,从而在同一个应用程序中完成大数据计算任务。
** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行,根据RDD的依赖关系构建DAG图,由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析
与所有基于 C 语言的语言一样,Objective-C 文件通常成对出现:有一个头文件和一个实现文件。头文件和实现文件都可以使用 #import 指令来包含其他头文件。如果不小心,很容易造成文件依赖性爆炸。后果是什么?如何控制 #import 依赖关系?
在软件构建过程中,我们需要为某些对象建立 一种“通知依赖关系” —-一个对象发(目标对象)的状态发生改变,所有依赖的对象(观察者对象)都将很好的得到通知。如果这样的依赖关系过于紧密。将使软件不能很好的抵御变化
作为近期火爆的话题之一,snowflake的上市无疑吸引了很多人的眼球。那在其高涨的市值背后,又有着什么样的原因?它会一直火爆下去吗?云计算、大数据,这些似乎已经有些落伍的概念,为何又重新吸引了人们的眼球?本文综合了多篇资料,尝试从更多角度加以解读。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
vue3从发布开始已经有一年有余,近来开始撸源码,真是惭愧至极,啥也别说了,洗心革面 开干!直接上源码枯燥乏味
依赖倒置原则(Dependency Inversion Principle,DIP)是SOLID原则中的第五条原则,用于指导面向对象编程中的依赖关系管理。DIP的核心思想是“高层模块不应该依赖于低层模块,它们都应该依赖于抽象”,并且“抽象不应该依赖于细节,细节应该依赖于抽象”。本文将深入探讨DIP的概念、原则、应用、示例和最佳实践。
标识(ID / Identifier)是无处不在的,生成标识的主体是人,那么它就是一个命名过程,如果是计算机,那么它就是一个生成过程。如何保证分布式系统下,并行生成标识的唯一与标识的命名空间有着密不可分的关系。在世界里,「潜意识下的命名空间里,相对的唯一标识」是普遍存在的,例如: 1. 每个人出生的时候,就获得了一个「相对的唯一标识」——姓名。 2. 城市的道路,都基本上采用了唯一的命名(当然这也需要一个过程 )。 显然,对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性。 可以说
不吹嘘,不夸张,项目中用到 ID 生成的场景确实挺多。比如业务要做幂等的时候,如果没有合适的业务字段去做唯一标识,那就需要单独生成一个唯一的标识,这个场景相信大家不陌生。
在很多编程语言(例如java)开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,一旦有修改,牵扯的类会很多。
在软件开发中,依赖是不可避免的。我们经常需要在应用程序的不同组件之间建立依赖关系,以实现功能的模块化和复用。然而,有时候依赖关系可能变得复杂,甚至导致循环依赖的问题。在本文中,我们将通过项目中实际遇到的异常探讨一些解决循环依赖问题的技巧,帮助你在开发过程中优雅地处理依赖关系。
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