最近在工作中编写业务sql的时候,突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇,他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点(就是保证主键唯一性),趁着感兴趣研究了一波,发现有不少有意思的东西可以讨论,所以出了这篇文章来聊聊。
在服务设计中,经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID,例如订单号,流水号等。对于ID的要求主要有以下几点:
在许多编程任务中,我们需要生成随机数来模拟实验、生成测试数据或进行随机抽样等操作。在 Python 中,有多种方法可以生成随机数,但有时我们还需要确保生成的随机数是唯一的,且在给定的范围内。本文将详细介绍如何在 Python 中生成一个范围内的 N 个唯一随机数,以满足我们的需求。
引出 大家都用过QQ或者微信吧, 当我们注册的时候, 会被自动分配一个QQ号, 这个号码是全局唯一且固定的, 那么, 如果是你来写的话, 如何为新注册的用户分配一个号码呢? 亦或是一个电商网站, 要为
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:
UUID的方式能生成一串唯一随机32位长度数据,它是无序的一串数据,按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,UUID的生成用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。UUID的底层是由一组32位数的16进制数字构成,是故 UUID 理论上的总数为[1565060542.png] ,约等于[1565060554.png],也就是说若每纳秒产生1百万个 UUID,要花100亿年才会将所有 UUID 用完(100亿年啊,地球都没了),所以这足够我们的使用了,也能够保证唯一性。
在真实的业务中生成唯一数是常见的功能,也是面试必考题。今天说说在面试过程中面试官在问这个问题时最想得到怎样的答案。
多年前我朋友圈的一个朋友公司年会抽奖出现了下面的这样一幕:CTO现场review代码。本来带着一丝娱乐精神,结果被无限放大了。所以年会中大家都会很自然想review下代码。 比如这种姿势: 然后就开始review代码。 我们就开几个脑洞,来从我的理解来说一下随机数的情况。 生成一个随机数看起来很简单,实则不易,怎么让一个确定的值得到一个不确定的值,这个想起来都有点困难,所以如果自己想实现,结果发现远比自己琢磨的要复杂的多,如果放眼程序领域,就拿Java来说,Java不同版本中对于随机算法的
作者 | ARPA 责编 | 晋兆雨 头图 | 付费下载于视觉中国 随机数已经在密码学、彩票和游戏等众多领域被广泛使用。区块链与随机性也有着紧密的关联,因为它们从随机性中寻求公平。被广泛应用的的工作量证明(Proof-of-Work)共识协议建立在搜索特定随机值的加密任务之上。蓬勃发展的Dapps,例如链上彩票以及NFT盲盒,依靠无偏见的随机输入来提供更可信的用户体验。因此,ARPA希望创建一个安全、稳健、可验证的去中心化随机数生成器(RNG),为区块链世界提供必要的随机性。 去信任的随机性
上一篇《1分钟了解区块链的本质》,介绍了什么是区块链,区块链是一个没有管理员,每个节点都拥有全部数据,高可用的分布式存储系统。 文章的留言里,不少朋友会用比特币来解释区块链,那区块链与比特币是什么关系
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:
Uid(唯一标识符)是用来在系统中唯一标识一个对象或实体的字符串。在开发中,使用随机且不重复的Uid可以用来避免重复数据和安全问题。
rand() 函数可以不加任何参数,就可以生成随机整数。如果要设置随机数范围,可以在函数中设置 min 和 max 的值。如果需要生成随机数的种子,使用 srand 函数配置。
在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数,前者通过生成一个Random类的实例来实现。
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。
在日常生活中,随机数实际上经常遇到,想丢骰子,抓阄,还有抽签。呵呵,非常简单就可以实现。那么在做程序设计,真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api,这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息,如内存,电压,物理信号等等,它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了,废话我就不说了。呵呵。
UUID(通用唯一标识符)是一种用于标识信息的标准。UUID 的标准定义在RFC 4122中。UUID 主要有四个版本(版本1到版本4),每个版本都有其生成规则。
本文展示如何轻松地在Python中生成随机和唯一的数据,这里将使用一个名为faker的库。
这时用户将输入一些可识别的数值或符号,或从已有标识中选其一,然后创建实体对象。这是一种非常简单方案,但也可能变得复杂。 由于需用户自己生成高质量的标识。所以标识可能唯一,却有可能是不正确的。
我们都知道,随机数在太多的地方使用了,比如加密、混淆数据等,我们使用随机数是期望获得一个唯一的、不可仿造的数字,以避免产生相同的业务数据造成混乱。 在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数的。那么本文针对于这两种产生随机数的方法进行源码级别的精度,让你以后不再犯错。
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...等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
UUID,是Universally Unique Identifier的缩写,UUID出现的目的,是为了让分布式系统可以不借助中心节点,就可以生成UUID来标识一些唯一的信息;
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…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
引 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…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。 唯一ID有哪些特性或者说要求呢?按照我的分析有以下特性: 唯一性:生成的ID全局唯一,在特定范围内冲突概率极小 有序性:生成的ID按某种规则有序,便于数据库插入及排序 可用性:可保证高并发下的可用性 自主性:分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID 安全性:不暴露系统和业务的信息 一般来说,常用的唯一ID生成方法有这些: UU
单号在实际的业务过程中是做为一个订单的唯一标识码的存在,提供订单号就很方便业务人员快速定位订单信息,给予用户帮助。
Random库Python中用于生成随机数的一个标准库。计算机没有办法产生真正的随机数,但它可以产生伪随机数。
首先,总结一下这些应用场景,它们不是独立存在的,很多都还是要依赖mysql;甚至项目初期这些都不是第一选择,很多场景mysql也能做,并且更简单
ULID:Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier(通用唯一词典分类标识符) UUID:Universally Unique Identifier(通用唯一标识符)
python的uuid模块提供UUID类和函数uuid1(), uuid3(), uuid4(), uuid5()
ULID:Universally Unique Lexicographically Sortable Identifier(通用唯一词典分类标识符)
①Math.random(): 获取随机小数范围:[0.0,1.0) 返回的值是double类型
iOS9苹果明确强调了操作系统的安全性,其中的做法之一则是网络请求将从默认的HTTP切换为HTTPS。本文主要描述HTTPS加密的原理和思想。 HTTPS HTTPS就是将HTTP协议数据包放到SSL
上面这段解析文是知乎一位朋友的理解(https://www.zhihu.com/question/34876910#answer-31004674),个人感觉从UUID的概念、特征描述比较透彻。
#结合使用的安全优势与总结# ##前言## 写到这里基本上笔者在请求中遇到的问题,以及运用到实践中的解决方案,基本上分为,请求唯一性,单设备登录,单点登录,MD5校验 这几种校验的小技巧,在之前都对着几种校验方式进行也一些独立的说明(还没有看过的可以先去游览查阅一下,在请求安全模块中) 在本章里面会着重说明怎么样综合使用,如何获得比较高的安全性,以及会简单介绍一下方便使用的一种高级加密方法. ##1.回顾## ###1.1 单设备登录.单点登录### 每次调用登录接口获取的ID都是一个临时ID.当下次登录的
短网址系统负责将某个长网址缩短为一个很短的网址,用户通过访问这个短网址可以重定向到原本的长网址。
故事背景 在2014年6月的某一天,卢米埃尔广场赌场(位于美国圣路易斯)的会计师发现他们赌场的几台老虎机有几天突然失控了。 这些老虎机中安装的软件都是经过政府审核和批准的,所以这些机器中的数学计算方法是固定的。 简而言之,这意味着赌场可以精确地知道这些老虎机可以给他们带来多少利润,即平均下来玩家每投1美元赌场就可以盈利7.129美分。 但是在6月2日和3日这两天,赌场内有几台老虎机竟然在没人中大奖的情况下吐出了好多好多钱,这种情况此前从没出现过。技术人员在对程序代码进行了审查之后也没有发现任何异常,所以
UUID(Universally Unique Identifier)是国际标准化组织(ISO)提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值,这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率,常用的UUID可缩短至16位比特。
日常生活中,会经常用到随机数,使用场景非常广泛,例如买彩票、丢骰子、抽签、年会抽奖等。
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)。
Java Random.nextInt()方法原理解析 主要介绍了Java Random.nextInt()方法原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具 有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 lic int nextInt(int n) 该方法的作用是生成一个随机的int值,该值介于[0,n)的区间,也就是0到n之间的随机int值,包含0而不包含n。 关于Random r = new Random(47)中47的意思 今天看Java编程思想的时候看到了一段这样的代码: Random r = new Random(47); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 刚开始没注意那个47,以为是随机一个47以内的数,但是看到后面在nextInt(26)里面还有个26,一想26应该才是随机数的范 围,那这个47是什么呢? 然后看源码,看不懂。。。只知道是一个种子,然后百度查,总算理解了一些,如下: 首先要搞明白种子的概念: 想要获取一个范围内的随机数(例如26,随机数可能是0-25),首先需要一个种子(其实就是一个数值)。 每个种子会对应这个范围内(0-26)的唯一的一个随机数。 47这个种子在26这个范围内,所对应的随机数为24,所以每次随机得出的结果都为24. (注意:47在26这个范围内对应的是24,这个是死的,固定的,无论你执行多少次,它还是24) 至于为什么种子47会对应24,这个涉及到java封装的算法,有兴趣可以深入了解。 但是大家可能会发现,平常我们生成随机数的时候并没有传那个种子,如下: Random r = new Random(); int a = r.nextInt(26); System.out.println(a); 然后一运行,发现每次运行出来的结果不一样,是所谓的随机数,原来如果没有种子的话,程序会取当前日期的毫秒数来作为 种子,所以每次执行种子都会不同,因为每次时间的毫秒数是不一样的,所以随机出来的数也就会不同。 总之,new Random(47)里面的47表示产生随机数的一个种子,nextInt(26)表示随机数的范围,种子和范围是相关联的,一个 种子对应一个范围内的一个固定的随机数,如果不填种子,则会默认取当前时间的毫秒数作为种子来生成随机数。
用 0、1、2、3、4、5 的递增 id 标识每个 url,把映射关系存到数据库里。
上周,阅读了我司入职的安全培训课程,其中提到的随机数部分内容,看完之后觉得很有意思,就又读了几篇相关文章,总结成本文,希望你也能喜欢!
Python官方Doc:《20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122》 UUID的算法介绍:《A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace》
随机数算法可谓是涵盖了多个领域,其中蕴含了提升安全性、增强性能,还有改进资源分配等关键方面。那么关于如何充分利用随机数算法优化局域网管理软件呢?下面,我为大家罗列了一些策略,或许能够为提供一些思路,更好地运用随机数算法来提升局域网管理软件的表现:
众所周知,HTTP协议是直接进行明文传输的,交互过程以及数据传输都没有进行加密,通信双方也没有进行任何认证,因此通信过程非常容易遭遇劫持、监听、篡改。严重情况下,会造成恶意的流量劫持。
你可以信任大家的浏览器,并依靠它们来大规模生成全局唯一标识符吗?在 Teads 我们已经试过了,答案是肯定的,但也有几点需要注意。本文介绍了我们所做的实验以及在此过程中总结到的经验。
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