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。
我们经常提及到的订单号，大多数是在电商购物场景下的一个唯一标识字符串。实则订单号并不仅仅指的是电商系统，只要需要这样的业务场景，我们都可以使用订单号的模式来处理。例如我们的省份证号，要求唯一可读性强等特点，也可以将之理解为一个订单号。
文章目录 1. Hibernate的基本配置 1.1. 核心配置文件(hibernate.cfg.xml) 1.1.1. 必须的配置(配置数据库信息) 1.1.2. 可选的配置 1.1.3. 实例 1.2. 映射关系文件 1.2.1. 作用 1.2.2. 缺点 1.2.3. 创建 1.2.4. 属性 1.2.5. 实例 1.2.6. 注意 1.3. SQL方言 1.3.1. 常用的方言(Mysql,Oracle) 1.4. 主键生成方式 1.4.1. 如何使用 1.4.2. 分类 1.4.3. 常见的分
在MySQL数据库中，主键自增是一种常见的技术，用于自动为表中的主键字段生成唯一的递增值。本文将深入讨论MySQL主键自增的原理、用途、使用方法，以及在实践中的注意事项和最佳实践。
在前面的章节中，我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作，并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是，对于Insert操作而言，我们通常需要获取新插入记录的自增索引值，以便于后续的操作和处理。
各位小伙伴大家好呀，今天我们来讨论一下分布式id，在讨论分布式id前我们先来考虑一个问题，为什么我们需要分布式id？在业务发展的初期，业务量小，通常利用DB默认的自增主键策略即可满足需求，效率高且使用便捷，但随着业务的发展，当数据量增大，分库分表后，如果还采用自增策略，就会出现问题。那么各位小伙伴思考一下，在生成分布式id时我们需要满足哪些特性呢？
本篇讲解 Mysql 的「主键」问题，从「为什么」的角度来了解 Mysql 主键相关的知识，并拓展到主键的生成方案问题。再也不怕被问到 Mysql 时只知道 CRUD 了。
《sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略》 中我们介绍了 sharding-jdbc 4种分片策略的使用场景，可以满足基础的分片功能开发，这篇我们来看看分库分表后，应该如何为分片表生成全局唯一的主键 ID。
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。
该文章针对订单号的设计进行初探，会在不断的实践中完善、后期也会不断更新。希望大家关注。
现在的系统中，很多系统都不是单体的了，都是以集群的方式部署的。系统也是分布式的了。我们很多场景都需要生成全局的ID。比如我们将数据库进行分库分表后，就需要全局的不重复的主键ID。比如在一些业务中，我们需要给用户生成不重复的编号（这里不是数据库的主键ID），如1000，1001，1002...。那么我们如何生成全局的ID呢？
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：
最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候，咨询这一块是怎么设计的，所以趁着周末，总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表？如何做到永不迁移数据和避免热点？》
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。
二、生成：（有 2 种生成方式，第 2 种生成的启动方式见第 6 点。个人觉得第2种方式更简单。）
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时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。
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：
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
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆，如：用户表，订单表。因为数据量巨大一张表无法承接，就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
最近发现单位某些系统的的插入性能不是很好，诚然知道物理存储的性能不是很好，在关键系统都在使用SSD 的时代，我们还没有进入SSD的怀抱。但另一个点，为什么有的地方使用费SSD 的设备，其实插入的性能还好，或者说如果换装SSD 设备后，其实也看不出区别。 排除数据量小的问题，其实数据库对插入的优化也是需要的。
Hibernate估计大家已经用过很多年了吧，好多同学说用过Hibernate，不需要你来讲，但再仔细想想，你能告诉我Hibernate是什么吗？ 今天带大家重新认识一下你认识的Hibernate。
客观地说，如果一定要用uuid生成订单号这类东西也能凑合用，但是它有着罄竹难书的“罪行”：肉眼可见，它是无序的；长度是64位数字字母随机组合的字符串，占用空间巨大；完全不具备业务属性，也就是说使用uuid你完全无法推算出它到底是干嘛的；因为无序，所以趋势递增就更不用指望了；所以用uuid生成订单号就是自杀行为，适合它的是类似生成token令牌的场景。
Hibernate有如下主键： ---- Native： Native主键生成方式会根据不同的底层数据库自动选择Identity、Sequence、Hilo主键生成方式。特点是根据不同的底层数据库采用不同的主键生成方式。由于Hibernate会根据底层数据库采用不同的映射方式，因此，便于程序移植，项目中如果用到多个数据库时，可以使用这种方式。 ---- Assigned： Assigned方式由程序生成主键值，并且要在save()之前指定，否则会抛出异常。特点是主键的生成值完全由用户决定，与底层数据库无关。
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。
一般单机或者单数据库的项目可能规模比较小，适应的场景也比较有限，平台的访问量和业务量都较小，业务ID的生成方式比较原始但是够用，它并没有给这样的系统带来问题和瓶颈，所以这种情况下我们并没有对此给予太多的关注。但是对于大厂的那种大规模复杂业务、分布式高并发的应用场景，显然这种ID的生成方式不会像小项目一样仅仅依靠简单的数据自增序列来完成，而且在分布式环境下这种方式已经无法满足业务的需求，不仅无法完成业务能力，业务ID生成的速度或者重复问题可能给系统带来严重的故障。所以这一次，我们看看大厂都是怎么分析和解决这种ID生成问题的，同时，我也将我之前使用过的方式拿出来对比，看看有什么问题，从中能够得到什么启发。
在分布式环境下，如何对某对象做唯一标识是个很常规的问题。本文讨论几种常见做法，供大家参考。
数据库表设计是项目开发中逃不掉的问题，每一张表，我们都会设计一个ID主键字段，关于表ID的生成方式，每个人都有自己的见解，我们就来讨论如何优雅的设计数据库ID
将一个长url生成一个短链接是很常见的需求，本文尝试通过serverless的方式来提供这个功能，主要有两部分内容：
世间万物，都有自己唯一的标识，比如人，每个人都有自己的指纹（白夜追凶给我科普的，同卵双胞胎DNA一样，但指纹不一样）。又如中国人，每个中国人有自己的身份证。对于计算机，很多时候，也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里，数据的概念是非常宽泛的，比如数据量记录、文件、消息，而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道，经常用自增id（auto increment）作为主键，这是一个为long的整数类型，每插入一条记录，该值就会增加1，这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
NameError: name 'reload' is not defined报错
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。
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。
问：假设我写了一个A方法，A方法里面有一行代码，该代码是初始化B对象，如果死循环调用A方法，会发生什么？从JVM层面回答
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
数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求： 1 不能有单点故障。 2 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。 4 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大
使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用。人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这张表是订单表替换后的表，通过Shading-JDBC向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的尽入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Shading-Jdbc查询数据，根据SQL语句的内容从t_order_1或order_2查询数据。
几乎所有的系统都存在生成唯一ID的需求，如用户ID、账单ID等，由于系统通常是分布式架构，因而需要有合适的分布式ID生成方案。
通常来说，不管使用什么数据库，表里都有一个名为 id 的主键，既然是主键，那么必然要满足唯一性，对于 MySQL 用户来说，它多半是一个 auto_increment 自增字段，也有一些别的用户喜欢使用 UUID 做主键，不过对 MySQL（特别是 InnoDB）来说，UUID 通常不是一个好选择，因为聚簇索引要求物理数据按照主键排序，而 UUID 本身是无序的，所以会带来很多不必要的 IO 消耗。于是乎我们得到一个结论：ID 最好是顺序的唯一值。
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）。
这几天很很多粉丝进行了深度交流，发现大家对于SQL学习或者编写都遇到过困难，因此勇哥突发奇想是否可以借助chatGPT来帮一下大家呢？于是就开启了chatGPT的落地之旅。从官网了解到chatGPT支持49种场景的，其中2中常见与sql相关，既：
数据在分片时，典型的是分库分表，就有一个全局ID生成的问题。 单纯的生成全局ID并不是什么难题，但是生成的ID通常要满足分片的一些要求： 1 不能有单点故障。 2 以时间为序，或者ID里包含时间。这样一是可以少一个索引，二是冷热数据容易分离。 3 可以控制ShardingId。比如某一个用户的文章要放在同一个分片内，这样查询效率高，修改也容易。 4 不要太长，最好64bit。使用long比较好操作，如果是96bit，那就要各种移位相当的不方便，还有可能有些组件不能支持这么大的ID。
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？”
Costco Wholesale Corporation是一家美国跨国公司，经营着一系列仅限会员制的大型零售店。截至 2022 年，好市多Costco 是全球第五大零售商，也是全球最大的首选零售商。为了能够与供应商之间实现更快速、更高效率的数据传输，好市多Costco向其供应商提出通过EDI系统传输业务数据。
1.2.2 DWM 轻度汇总层(MID或DWB, data warehouse basis)
本文主要讲解数据仓库的一个重要环节：如何设计数据分层！ 其它关于数据仓库的内容可参考之前的文章。
首先准备两个数据库mysql安装 主节点：192.168.88.180 从节点：192.168.88.181
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