通过上一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之布局菜单（三）的介绍，我们已经完成了布局菜单，本文主要介绍序列号功能的实现。
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能，而除了序列之外还有多种序列号生成方案，这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
每一次HTTP请求，数据库的事务的执行，我们追踪代码执行的过程中，需要一个唯一值和这些业务操作相关联，对于单机的系统，可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值，即可实现唯一值。但在分布式，又该如何实现唯一性的ID
本文通过产品编码和订单流水号介绍一下序列号(Sequence)在crudapi中的应用。
最近几年，我一直从事的是运营平台业务开发。每天，我们都需要处理大量的工单配置工作。为了生成工单号，我们建立了一张专用的数据库表，用于记录和生成工单号。每次创建工单时，我们会查询这张表，根据年份字段、月份字段和模块编码找到最大的自增序列号。随后，我们将自增序列号加一，与模块编码、年月序列号拼接以生成工单号，并将相关信息写入表中。这种方法一直使用得很顺利，因为工单配置的量并不是特别大，一直都没有出现问题。然而，最近我们为第三方提供了一个工单推送的接口，他们一次性推送了大量的工单，这导致不仅生成了许多重复工单号，而且还引起了接口性能方面的问题。因此，我们决定对工单号生成方式进行改进，本文我们将介绍下我们新的生成方法。
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。
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。
这么温柔可爱的面试官，应该不会为难我吧。嗯，应该是的，毕竟我这么帅气，面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身？毕竟程序员都不善交流，因为我也是单身，难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰！好名字。
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：
趋势递增：分布式ID用来标识数据的唯一性，往往会被用作主键或者是唯一索引。常用的MySQL InnoDB，使用的索引往往是BTree索引，自增的数据在插入时会有较高的效率。
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。
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。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略： ● UUID（Universally Unique Identifier） ● 雪花算法（Snowflake） ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键（有些数据库不支持自增主键） ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法（Snowflake）的Python语言的计算方法。
分布式 ID 生成算法的有很多种，Twitter 的 SnowFlake 就是其中经典的一种。
业务ID是我们理解、管理和操作业务实体的关键。通过业务ID，我们可以查询、更新和删除业务实体，也可以跟踪业务实体的状态和历史。
在Spring Boot中设计一个订单号生成系统，主要考虑到生成的订单号需要满足的几个要求：唯一性、可扩展性、以及可能的业务相关性。以下是几种常见的解决方案及相应的示例代码：
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。
seq_alloc：当前id，预取（seq_info存到seq_stroe），每个seq_alloc管理号段
关于我为什么写这篇文章是因为今天在做订单模块的时候,看到之前的PRD上描述的订单生成规则是由 年月日＋用户id2位+企业id位 ＋四位自增长数。然后竟被我反驳的突然改成了精确时间＋4位自增长数，于是我更失望了。
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的，所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
在互联网业务中，很多场景需要全局唯一的ID，比如消息系统用一个ID标记唯一的消息，用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
针对业务数据来说，通常都是需要唯一id的，比如学生的学号、订单的订单号，支付流水的流水号等等。那么，如果采用最简单的方式，就是插入时候设置主键auto increment的自增方式。那么插入表中的数据都是唯一的，不过方案虽然简单，但是弊端确实很多。比如通过这种自增的方式，用户很容易就会通过遍历id的方式，获得库中的业务数据，并且如果采用了分库分表的方式，那么就无法通过主键自增的方式来控制业务数据唯一性。那么如果采取MD5的方式呢，却失去了业务含义，并且不利于在分库分表的场景下，通过id快速确定数据在哪个库或
说起ID，特性就是唯一，在人的世界里，ID就是身份证，是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中，往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子，数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID，但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据，这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言，也需要具备分布式系统的特点：高并发，高可用，高性能等特点。
在集群高并发环境下，要保证分布式唯一全局ID的生成，是一个很重要的问题。传统的方式如自增、UUID 等方法在分布式环境下容易出现问题，因此需要采用特殊的方案来解决。
🍁 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。
Twitter-SnowFlake算法的产生是源于Twitter为了满足自己业务(每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同)的需求。
在实现分库分表的情况下，表会被分到多个数据库中，这时自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。
在分布式场景中，很多地方需要生成全局唯一的id，如数据库分库分表后需要用唯一id代替单机版本的自增id。发号器的基本要求是
首先说下我们为什么需要分布式 ID，以及分布式 ID 是用来解决什么问题的。当我们的项目还处于单体架构的时候，我们使用数据库的自增 ID 就可以解决很多数据标识问题。但是随着我们的业务发展我们的架构就会逐渐演变成分布式架构，那么这个时候再使用数据的自增 ID 就不行了，因为一个业务的数据可能会放在好几个数据库里面，此时我们就需要一个分布式 ID 用来标识一条数据，因此我们需要一个分布式 ID 的生成服务。那么分布式 ID 的服务有什么要求和挑战呢？
雪花Id生成算法，是鼎鼎有名的分布式Id生成算法。它的优点在于，在分布式系统中快速生成有时间顺序的唯一编号！Snowflake实测每秒可生成900万个唯一Id。
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分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
某个项目采用了数据库（MySQL）自增ID作为主要业务数据的主键。数据库自增ID使用简单，自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利。
浅谈数据库主键策略 数据库表的主键很多童鞋都非常熟悉了，主键就是Primary Key，简称PK。 数据库主键的作用是唯一标识一条记录，所以在同一张表中，任意一条记录的主键都是唯一的，不然，数据库系统就无法根据主键直接定位记录。 虽然数据库系统本身对主键没有特别的要求，但是，写程序的时候，要考虑清楚使用什么类型的主键。正确地使用主键是存储数据成功的一半，错误地使用主键会让一个应用逐渐走向崩溃。 主键不可修改 对于数据库来说，主键其实是可以修改的，只要不和其他主键冲突就可以。但是，对于应用来说，如
- 非顺序生成，不利于数据库索引优化，影响查询效率，特别是在需要扫描数据段的场景下。
" 在分布式系统中常见的问题就是如何生成流水号，一般情况下会有专门的流水号系统，不过在开发过程中或者开发早期不一定会有专门流水号系统，在这里介绍下我所使用的流水号生成器——雪花算法"
雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。起初由Twitter设计，用于解决分布式系统中唯一ID的需求。这一算法的目标是生成全局唯一、有序的64位整数ID，以确保数据不冲突、不重复。
Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID 生成算法，是一种分布式主键ID生成的解决方案。
SnowFlake 算法：是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。 核心思想：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。 首先了解一下雪花ID的结构：从网上盗用一张；
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例，其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题），通过垂直拆分以及水平拆分的方式，将数据分到多个库和多个表中去应对的，即现在是这样的一套分布式存储结构。
由于传统UUID序列号存在储存信息少、性能低、高并发下存在序列号重复的问题，所以经过技术探讨，决定基于SnowFlake算法，在其基础上进行技术创新，融入了全系统业务链路需要的订单日期数据及服务节点id，生成金融系统特色的tranceid；此ID具有以下优点：
在分布式系统中，如何在各个不同的服务器上产生数据主键ID值? 比如，有一个订单系统被部署在了AB两个节点上(即两台服务器上)，那么如何在这两个节点上各自生成订单ID，并且保证ID值不会冲突? 通常有以
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性：
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
Java的雪花算法（Snowflake）是一种生成全局唯一ID的算法，它基于时间戳和节点ID生成一个64位的ID。
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