流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题，如订单系统中的订单号，物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等，不难发现这些单号虽然叫法不一样，但都有着一些相同的共性，那就是全局唯一性。除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性：
Disruptor通过缓存行填充，利用CPU高速缓存，只是Disruptor“快”的一个因素，快的另一因素是“无锁”，尽可能发挥CPU本身的高速处理性能。
这是我们之前文章结尾《一张照片背后的故事》模块的其中一张，今天看到还是挺扎心的，决定这个栏目重新打开，继续分享给大家。
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
架构 乐视 订单架构 分库分表 构建一个支撑每秒十万只读系统并不复杂，无非是通过一致性哈希扩展缓存节点，水平扩展web服务器等。每秒钟数十万数据更新操作，在任何数据库上都是不可能的任务，首先需要对订单表进行分库分表。 在进行数据库操作时，一般会用ID（UID）字段，所以选择以UID进行分库分表。 分库策略我们选择了“二叉树分库”，所谓“二叉树分库”指：在进行数据库扩容时，以2倍数进行扩容。比如：1台扩容2台，2台扩容4台，以此类推。最后把Order库分了8个库中，每个库10个表。 根据uid计算数据库编号：
前段时间因为线下分析库上的存储过程SP无规范的泛滥，导致ETL和BI报表经常出现各种死锁阻塞问题。遂决定动手整个简单的SP编码规范，其实主要目的就是记录SP的运行日志和状态。
刘兵，花名玄靖，开源技术爱好者，高性能Redis中间件NRedis-Proxy作者，目前研究方向为java中间件，微服务等技术。
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。在分布式系统中的应用十分广泛，且 ID 引入了时间戳，基本上保持自增的，后面的代码中有详细的注解。
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，对数据库的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。
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
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
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pVE833inaxdIKIp8B3LD5A 提取码：vzwe
在分布式系统中，经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识，例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
本文只整理MySQL的自增字段方案，Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、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。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
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。
数据库设计文档是一项重要工作，它涉及到数据库设计的方方面面,是保证数据库能够正常工作，运行稳定，以满足用户需求的重要工具。其中包括数据库设计的方案，对不同类型的数据存储,数据存储结构，数据库调优功能，数据库安全方案，数据库实现方式，安装配置和其他内容。
系统通过几年时间的沉淀，数据量越来越庞大，虽然定期有做人工清分库；但是这样都不是一个永恒的办法。不过开发的时候也没考虑到系统能坚挺这么多年和数据量这么庞大。所以现在记录一下系统开发时需要注意的问题。
发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：
作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。 因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
1 大家也许都很熟悉了多个线程或者多个进程间的共享锁的实现方式了，但是在分布式场景中我们会面临多个Server之间的锁的问题，实现的复杂度比较高。利用基于google chubby原理开发的开源的zookeeper，可以使得这个问题变得简单很多。下面介绍几种可能的实现方式，并且对比每种实现方式的优缺点。
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景，往往会被用在搜索，存储方面，用于作为唯一的标识或者排序，比如全局唯一的订单号，优惠券的券码等，如果出现两个相同的订单号，对于用户无疑将是一个巨大的bug。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2.KeyGenerator 2.1 DefaultKeyGenerator 2.2 HostNameKeyGenerator 2.3 IPKeyGenerator 2.4 IPSectionKeyGenerator ---- 1. 概述 本文分享 Sharding-JDBC 分布式主键实现。 官方文档《分布式主键》对其介绍及使用方式介绍很完整，强烈先阅读。下面先引用下分布式主键的实现动机： 传统数据库软件开发中，主键自动生成技术是
其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。
在分布式系统中，当数据库数据量达到一定量级的时候，需要进行数据拆分、分库分表操作，传统使用方式的数据库自有的自增特性产生的主键ID已不能满足拆分的需求，它只能保证在单个表中唯一，所以需要一个在分布式环境下都能使用的全局唯一ID。
前言：弄完批处理才发现，其实真要批量给文件按一定顺序重命名，直接按 时间/名称/大小 排好，全选中然后右键“重命名”就好了。命名完的文件名：“自定义名(排序)”，这样排序方式还多样。
本文转自 https://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5268485.html
来源：https://blog.twitter.com/engineering/en_us/a/2010/announcing-snowflake[2]
上一篇《C# SqlSugar框架的学习使用（三）-- 查询的多种用法》我们已经把SqlSugar的查询多种用法实现了，这篇我们就来说说插入数据的多种用法。
本文主要介绍SnowFlake 算法，是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。
在某一张 hive 表中需要有一列去唯一标识某一行，有些类似于MySQL中的自增ID
依据数据库的第二范式，数据库中每一个表中都需要有一个唯一的主键，其他数据元素和主键一一对应。
在mongoengine里，如果想要多个嵌入Document组成的list，应该写成：
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分库分表后涉及到的另一个问题就是主键如何保证唯一且自增。以前单库单表的时候只需要利用数据库特性进行自增即可，现在因为是各自独立的库表，数据库之间的主键自增无法进行交互，比如数据库1的订单明细表主键自增到了1001，数据库2的订单明细表主键现在是1000，如果现在往数据库2的订单明细表中插入一条数据，这个时候获取到的主键ID会是1001，这样就会造成业务上的主键冲突。
通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长，因为这样很容易被人遍历，从1循环到最大值，把所有的库都遍历一遍。
转载自 https://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
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。
CAS加volatile关键字是实现并发包的基石。没有CAS就不会有并发包，synchronized是一种独占锁、悲观锁，java.util.concurrent中借助了CAS指令实现了一种区别于synchronized的一种乐观锁。
全局唯一 ID 几乎是所有设计系统时都会遇到的，全局唯一 ID 在存储和检索中有至关重要的作用。
但一旦涉及到分库分表，就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题，永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性：
数据库一般采用Master-Slave复制模式的MySQL架构，只能够对数据库的读进行扩展，而对数据库的写入操作还是集中在Master上，并且单个Master挂载的Slave也不可能无限制多，Slave的数量受到Master能力和负载的限制。
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
前言 在jmeter中提供了功能强大的内置函数来帮助我们处理字符串、文件读写、计算、运行外部脚本等等能力。 要想在项目中切实运用来jmeter完成复杂的压测场景，函数和变量是必须掌握的高阶能力。 下面
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家，虽然玩家可能分布在不同的游戏大区，但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色，装备，物品等需要生成一个全局唯一ID标识，便于辨别不同玩家，不同装备，也方便定位外网问题。
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