分布式架构下,唯一序列号生成是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后,如何能够快速拿到一个唯一序列号,是经常遇到的问题。
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。
作者简介 丁宜人,10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师,负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年,负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下,唯一序列号生成是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题。当分成若干个sharding表后,如何能够快速拿到一个唯一序列号,是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中,我们对用户ID的生成方案进行了新的设计,要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
Saga作为阿里开源的长事务解决方案,涉及到全局事务id的生成和串联,需要保证事务id的稳定性和全局唯一性。
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。
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。
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。
MySQL client和MySQL server之间要想传输数据,必须: 1. 将数据切分成若干个大小不超过
select查询优化一直是日常开发和数据库运维绕不开的一道坎,SQL的查询速度决定了页面的加载速度,进一步决定了客户浏览体验。
每次放长假的在家里的时候,总想找点简单的例子来看看实现原理,这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
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。
主要思路是基于redis的INCR命令,redis的”INCR AND GET”是原子操作,同时Redis是单进程单线程架构,这样就不会因为多个取号方的INCR命令导致取号重复,因此,基于Redis的INCR命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的序列号,但是这样生成的序列号只保证了递增这一特性。考虑到项目需求是需要生成特定规则的序列号,所以只依靠redis的INCR命令是实现不了的,最终我选择的是Hash提供的HINCRBY命令来实现。
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。
b.在数据包过滤的基础上过滤协议ip.addr==xxx.xxx.xxx.xxx and tcp
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记,在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点,比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等,关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
利用mysql explain来对sql语句进行优化,你需要懂这些关键字各表示的含义,这样优化才有的放矢。
本系列将按照类别对题目进行分类整理,重要的地方标上星星,这样有利于大家打下坚实的基础。
这里分享的是Office 2016 for Mac大客户免激活版,免激活版顾名思义就是装完即可正常使用,不需要去额外破解或者找序列号,这样大家用的也比较省心。 Office 2016 MAC免激活版界面
计算方式:在数据传输的过程中,将发送的数据段都当做一个16位的整数。将这些整数加起来。并且前面的进位不能丢弃,补在后面,最后取反,得到校验和。
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。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree这篇文章完成之后,对于LSM-Tree这种结构非常感兴趣,于是趁热打铁在之后的几天静下心来研究了一下LevelDB的具体实现,最终阅读了一下源代码。
自从《数据密集型型系统设计》LSM-Tree VS BTree - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
Setup Factory 是一个强大的安装程序制作工具。提供了安装制作向导界面,即使你对安装制作不了解,也可以生成专业性质的安装程序。可建立快捷方式,也可直接在 Windows 系统的注册表加入内容,还能在 Win.ini 和 System.ini 内加入设定值,更可以建立反安装选项等等。它内附的向导可以一步步的带领您做出漂亮又专业的安装程序。
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。
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。
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。
TCP协议传输的特点主要就是面向字节流、传输可靠、面向连接。这篇博客,我们就重点讨论一下TCP协议如何确保传输的可靠性的。
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。
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。
第一次握手:A 的 TCP 客户端进程也是首先创建传输控制块 TCB。然后,在打算建立 TCP 连接时, 向 B 发出连接请求报文段,这时首部中的同步位 SYN=1,同时选择一个初始序号 seq = x。TCP 规 定,SYN 报文段(即 SYN = 1 的报文段)不能携带数据,但要消耗掉一个序号。这时,TCP 客户进 程进入 SYN-SENT(同步已发送)状态。
银行的技术大多数都是 Java,但是我看银行后端开发和测开岗位的要求:熟悉Java/C++中至少一门编程语言。
给定一个正整数N代表火车数量,0<N<10,接下来输入火车入站的序列,一共N辆火车,每辆火车以数字1-9编号。要求以字典序排序输出火车出站的序列号。
系统唯一id是我们在设计阶段常常遇到的问题。在复杂的分布式系统中,几乎都需要对大量的数据和消息进行唯一标识。在设计初期,我们需要考虑日后数据量的级别,如果可能会对数据进行分库分表,那么就需要有一个全局唯一id来标识一条数据或记录。生成唯一id的策略有多种,但是每种策略都有它的适用场景、优点以及局限性。
安装SQLyog的详细步骤 (1)复制连接:https://pan.baidu.com/s/1IlkLChap1gYzCHo3meegew 输入提取码:a1kw
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
假设我们要搜索年龄在18到24之间的女生,同时要求按年龄排序,如果平台注册用户达到千万级,那么,我们一般会对这个搜索结果分页,避免结果页加载很慢,所以,为了实现这个功能,基于用户表,我们会写这样一条SQL:
TCP建立连接需要三次握手,分手需要四次握手,平时在网上看到很多次,但是还没有很理解。为什么分手要多一次?可能是刚开始追求女生的时候比较容易,到分手的时候就比较麻烦了吧。。。了解某个东西要从它的基础开始,我们先看看TCP的报文是怎么回事。
编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响,与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口,保证无论一次或多次来调用接口,都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的,例如用户下单的场景。
看明白之后,我觉得还是有点意思的,结合自己的理解和代码,加上画几张图,给你拆解一下 Seata 里面的“改良版雪花算法”。
对于经常使用mysql的兄弟们,对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN,MySQL解释它将如何处理SELECT,提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN,你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序,增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
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。
UDP 不支持可靠性,但是像校验和(Checksum)这一类最基本的数据校验,它还是支持的。
这里前缀 + 日期没有太大技术含量,主要是在尾部的序列号,这里要求3位序列号,我们从001开始。当等于10起,为010。当等于100起,为100。第二天重置从001起。这里我们可以使用MySQL数据库存储,这里我们需要记录日期和序号两个字段。MySQL 表如下:
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。
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:
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