翻译自 MinIO’s Object Storage Supports External Tables for Snowflake 。
Snowflake 是在 Cloud 之上开发的基于云的数据仓库平台,截至目前,亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等流行的云提供商都在支持 Snowflake。
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。
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!
美团的 Leaf 也是一个分布式 ID 生成框架。它非常全面,即支持号段模式,也支持 Snowflake 模式。
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。
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。
很多人一想到IM应用开发,第一印象就是“长连接”、“socket”、“保活”、“协议”这些关键词,没错,这些确实是IM开发中肯定会涉及的技术范畴。
UidGenerator 是用 Java 语言实现的基于 Snowflake 算法的唯一 ID 生成器。
小伙伴们好呀,我是 小羊,今天来分享下最近研究的分布式 ID 生成系统 —— Leaf ,一起来思考下这个分布式ID的设计吧 👇
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。
但是当数据量非常大时,仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限,数据库自增主键的性能也并不高。此外,某些数据库并不自带主键自增功能,需要业务代码来实现(比如Redis缓存)。
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,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。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,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。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
很多大的互联网公司数据量很大,都采用分库分表,那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的,也可以是UUID类型的。
🍁 作者:知识浅谈,CSDN签约讲师,CSDN原力作者,后端领域优质创作者,热爱分享创作 💒 公众号:知识浅谈 📌 擅长领域:后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx:zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢? 这主要是因为大数据量,高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了,就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
存算分离,现在已经成为云原生数据库的标配, 开始大规模流行。存算分离后, 进一步使计算单元和存储单元解耦,每个单元可以实现单独的动态扩缩容,并且可以通过冗余配置,实现对单点故障的容忍度, 可以说是近年来数据库市场上的一大进步。
图片.png整个结构是64位,所以我们在Java中可以使用long来进行存储。该算法实现基本就是二进制操作,单机每秒内理论上最多可以生成1024*(2^12),也就是409.6万个ID(1024 X 4096 = 4194304)
上图是Snowflake的Github仓库,master分支中的REAEMDE文件中提示:初始版本于2010年发布,基于Apache Thrift,早于Finagle(这里的Finagle是Twitter上用于RPC服务的构建模块)发布,而Twitter内部使用的Snowflake是一个完全重写的程序,在很大程度上依靠Twitter上的现有基础架构来运行。
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计,全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用,使用单库,数据库中自增id可以很方便实现。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。 2.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
作者:CoderZS juejin.im/post/5d8882d8f265da03e369c063
整个结构是64位,所以我们在Java中可以使用long来进行存储。该算法实现基本就是二进制操作,单机每秒内理论上最多可以生成1024*(2^12),也就是409.6万个ID(1024 X 4096 = 4194304)
本文虽然是作者几年前的文章,但并不过时!文中介绍了如何设计短网址服务,简洁地指出了该服务要注意的问题和解决方案。下面是正文:
编者注:本系列与读者共同分析数据库行业的最新动态。关注“数据和云 ( OraNews)”公众号回复:下载 。可以找到下载链接。 本次推荐文档来自 西南证券研究发展中心 数据库专题报告《沐风栉雨,砥砺前行》。 核心观点 数据库是信息化时代的基石产品 数据库具有处理、存储、管理数据的功能,在信息化时代扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加和数据形式的不断多样化,非关系型数据库和开源 数据库也应运而生... 数据库厂商近年来也在积极推进云数据库产品,以期能够未来优先抢占云数据库这块 “蛋糕 ”。 2. 数据
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID。其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0。
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:
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。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢?
mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。
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。
这段时间,在整理知识星球中面试专栏时看到这么一个字节跳动的二面真题:100Wqps短链系统,怎么设计?
前面文章在谈论分布式唯一ID生成 讲分布式唯一id,这篇文章很实在 的时候,有提到雪花算法,这一次,我们详细点讲解,只讲它。
前面文章在谈论分布式唯一ID生成的时候,有提到雪花算法,这一次,我们详细点讲解,只讲它。
表命名的规则分为3个层级,层级之间通过_分割,例如b_r_identity、d_l_identity。规约为:
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
导语 | 本文是基于最近对Golang分布式ID的相关讨论,希望本文内容可以对相关技术感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 一、本地ID生成器 (一)uuid uuid有两种包: github.com/google/uuid ,仅支持V1和V4版本。 github.com/gofrs/uuid ,支持全部五个版本。 下面简单说下五种版本的区别: Version 1,基于mac地址、时间戳。 Version 2,based on timestamp,MAC address and POSIX UID/GID
初始值基于uuid Version4;第二步根据alphabet变量长度(定长57)计算id长度(定长22);第三步依次用DivMod(欧几里得除法和模)返回值与alphabet做映射,合并生成id
背景 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。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 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,
小程序开发框架 mpvue 是一个使用 Vue.js 开发小程序的前端框架,目前支持 微信小程序、百度智能小程序,头条小程序 和 支付宝小程序。框架基于 Vue.js,修改了的运行时框架 runtime 和代码编译器 compiler 实现,使其可运行在小程序环境中,从而为小程序开发引入了 Vue.js 开发体验。 主要特性 使用 mpvue 开发小程序,你将在小程序技术体系的基础上获取到这样一些能力: 彻底的组件化开发能力:提高代码复用性 完整的 Vue.js 开发体验 方便的 Vuex 数据管理方案:方便构建复杂应用 快捷的 webpack 构建机制:自定义构建策略、开发阶段 hotReload 支持使用 npm 外部依赖 使用 Vue.js 命令行工具 vue-cli 快速初始化项目 H5 代码转换编译成小程序目标代码的能力 项目地址 开源地址:https://github.com/Meituan-Dianping/mpvue 新一代渠道包打包神器 Walle(瓦力):Android Signature V2 Scheme签名下的新一代渠道包打包神器 瓦力通过在Apk中的APK Signature Block区块添加自定义的渠道信息来生成渠道包,从而提高了渠道包生成效率,可以作为单机工具来使用,也可以部署在HTTP服务器上来实时处理渠道包Apk的升级网络请求。 配置build.gradle 在位于项目的根目录 build.gradle 文件中添加Walle Gradle插件的依赖, 如下:
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性。
对于单体系统来说,主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置,这种ID生成方法在单体项目是可行的,但是对于分布式系统,分库分表之后,就不适应了,比如订单表数据量太大了,分成了多个库,如果还采用数据库主键自增的方式,就会出现在不同库id一致的情况,虽然是不符合业务的
经常思考一个问题,为什么我们需要分布式?很大程度或许是不得已而为之。如果摩尔定律不会失效,如果通过低成本的硬件就能解决互联网日益增长的计算存储需求,是不是我们也就不需要分布式了。
开始正文, 有任何疑问都可以在评论区留言,以laravel5.8框架为基础来编写业务逻辑。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录。
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