数据库专题（三）——Mysql ID生成器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。...一、需求 在数据库中，ID作为记录表每一行数据唯一性的重要元素，其重要性不言而喻。...在普通网站的业务场景中，可以使用数据库的自增的方式生成id，则在新增数据的时候不需要定义id，插入数据的过程中数据库自己会生成id。...但是，当网站业务量大，并发量大，如果使用数据库自增的方式，则可能会出现多个请求需要新增数据同时发送给mysql，则会发生异常。...因此，此ID生成器可以满足高并发下的生成id，且有保密性。 本文是我对ID生成器的见解，如果有偏差欢迎指正。 ——written by linhxx 2017.07.31
Mysql可以作为分布式序列号生成器 ，写下笔记以防忘记。...需要一张表 server_id_table 表中的role为服务器角色名，nextId为当前Id，startId为开始Id，endId为结束Id。...使用下列sql语句可以实现分布式Id生成器的功能，而且是线程安全的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149377.html原文链接：https://
使用 Redis 来生成分布式 ID，其实和利用 Mysql 自增 ID 类似，可以利用 Redis 中的 incr 命令来实现原子性的自增与返回，比如： 127.0.0.1:6379> set id...1 // 初始化自增 ID 为1 OK 127.0.0.1:6379> incr id // 增加1，并返回 (integer) 2 127.0.0.1:6379> incr id // 增加...RDB 持久化相当于定时打一个快照进行持久化，如果打完快照后，连续自增了几次，还没来得及做下一次快照持久化，这个时候 Redis 挂掉了，重启 Redis 后会出现 ID 重复。...AOF 持久化相当于对每条写命令进行持久化，如果 Redis 挂掉了，不会出现 ID 重复的现象，但是会由于 incr 命令过多，导致重启恢复数据时间过长。
{id}，导致评论数据统计不正确（删除之后{id}空缺），还有一些“垃圾评论” 虽然删除了，但还是占用了{id}。...所以今天重设评论{id}值。...正文 对于 MySQL 评论 ID，一般是自增长的主键，如果需要重设评论 ID，可以通过以下几步实现： 首先备份数据库：在进行任何数据库操作之前，务必备份数据库，以防意外发生。...登录 MySQL 数据库：使用相应的 MySQL 客户端工具登录到数据库服务器。 执行 SQL 语句：通过 SQL 语句来重设评论 ID。...执行之前，备份数据库，并谨慎操作，以免造成数据丢失或损坏。
在说明如何基准测试之前，我想聊聊我为什么要做这个事儿，话说最近做某后台的时候需要一个 ID 生成器，我不太想用 snowflake 等复杂的解决方案，也不太想用 redis 来实现，因为我手头只有 mysql...实际上当初 flickr 就是这么干的，利用 LAST_INSERT_ID 返回最新插入的 id： mysql> CREATE TABLE `Tickets64` ( `id` bigint(20)...LAST_INSERT_ID(); 不过我没有直接拷贝此方案，因为看上去它至少有两个可以优化的地方： 因为一张表只能有一个自增字段，所以一个表只能做一个独立的 id 生成器。...VALUES (0, 'global'); mysql> INSERT INTO seq (id, name) VALUES (0, 'another'); mysql> UPDATE seq SET...id = LAST_INSERT_ID(id+1) WHERE name = 'global'; mysql> SELECT LAST_INSERT_ID(); 确定了解决方案，我琢磨着得 Benchmark
今天介绍的雪花算法：Snowflake，可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，它不依赖数据库。...雪花算法 第1个 bit 位是标识部分，在 java 中由于 long 的最高位是符号位，正数是0，负数是1，一般生成的 ID 为正数，所以固定为0； 时间戳部分占41 bit，这个是毫秒级的时间，一般实现上不会存储当前的时间戳...年； 工作机器id占10 bit，这里比较灵活，比如，可以使用前5位作为数据中心机房标识，后5位作为单机房机器标识，算下来可以部署1024个节点； 序列号部分占12 bit，支持同一毫秒内同一个节点可以生成...4096个 ID 根据这个算法的逻辑，只需要将这个算法用编程语言实现出来，封装为一个工具方法，那么各个业务应用可以直接使用该工具方法来获取分布式 ID，我们只需保证每个业务应用有自己的工作机器 ID 即可...，原始的 Snowflake 算法需要人工去为每台机器指定一个机器 Id 并配置在某个地方，从而让 Snowflake 可以从此处获取机器 Id。
创建一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `Test`; CREATE TABLE Test.test01 ( id bigint(20...) unsigned NOT NULL auto_increment, phone char(11) NOT NULL default '', PRIMARY KEY (id),...UNIQUE KEY uni_phone (phone) ) ENGINE=Innodb; 可以使用下面的语句生成并获取到一个自增ID begin; replace into test01(phone)...VALUES ('12300008888'); select last_insert_id(); commit; phone 的存在是为了方便插入数据，当插入数据成功时，就产生了自增 id，而对于插入
还可以使用号段的方式来获取自增 ID，号段可以理解成批量获取。比如从数据库获取 ID 时，就可以批量获取多个 ID 并缓存在本地，提升效率。...比如每次从数据库获取 ID 时，就获取一个号段，如 (1,1000]，这个范围表示1000个 ID，业务应用在请求提供 ID 时，只需要在本地从1开始自增并返回，而不需要每次都取请求数据库，一直到本地自增到...对数据库表进行改动如下： CREATE TABLE Test ( id int(10) NOT NULL, current_max_id bigint(20) NOT NULL COMMENT...这种方案不再强依赖数据库，就算数据库不可用，那么系统也能继续支撑一段时间，但如果系统重启，就会丢失一段 ID，导致 ID 空洞。...为提高可用性，需要做一个集群，业务在请求集群获取 ID 时，会随机的选择某个节点进行获取，对每个节点来说，数据库连接的是同个数据库，那么就可能会产生多个节点同时请求数据库获取号段，这时就可以利用乐观锁来进行控制
在美团早期，有的业务直接通过 DB 自增的方式生成 ID，有的业务通过 Redis 缓存来生成 ID，也有的业务直接用 UUID 这种方式来生成 ID。...以上的方式各自有各自的问题，因此美团实现了一套分布式 ID 生成服务来满足需求。...具体 Leaf 设计文档见： Leaf 美团分布式 ID 生成服务 美团的 Leaf 也是一个分布式 ID 生成框架。它非常全面，即支持号段模式，也支持 Snowflake 模式。...Leaf 中的 Snowflake 模式和原始 Snowflake 算法的不同点，也主要在 workId 的生成，Leaf 中 workId 是基于 ZooKeeper 的顺序 Id 来生成的，每个应用在使用...Leaf-snowflake 时，在启动时都会在 Zookeeper中生成一个顺序 Id，相当于一台机器对应一个顺序节点，也就是一个 workId。
将两个数据库组成主从模式的集群，正常情况下，是可以解决数据库的可靠性问题，但如果主库挂掉后，数据没有及时同步到从库，这个时候就会出现 ID 重复的问题。...可以使用双主模式集群，也就是两个实例都能单独的生产自增ID，这样能够提高效率，不过就需要单独给每个数据库实例配置不同的起始值和自增步长。...第一台 MySQL 实例配置： set @@auto_increment_offset = 1; -- 起始值 set @@auto_increment_increment = 2; -- 步长...步长 经过上面的配置后，这两台实例生成的 ID 序列如下： mysql01：起始值为1，步长为2，ID 生成的序列为：1,3,5,7,9,......mysql02：起始值为2，步长为2，ID 生成的序列为：2,4,6,8,10,... 实行这种方案后，就算其中某一台实例不能提供正常服务了，也不会完全影响整个系统。
本页目录 IdUtil案例 常见ID生成策略 UUID ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） MongoDB唯一主键 Redis自增主键策略 IdUtil案例 演示了：UUID、nanoID...生成工具，就在这里统一搜集整理一些常见的ID策略 常见ID生成策略 UUID 案例：144985ec-458d-49c5-8338-ba325eca5322 特点：无序、数字与小写英文、长度36位 缺点...：无序、长度太长，超低概率可能会重复 ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） 特点：纯数字、自增、每秒26万个ID、长度19 雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https:...一个是机器ID，另一个是数据中心ID（两个ID均是数字）。 保证线程安全，务必获取单例对象！上文案例就是单例对象，随便使用！...MongoDB唯一主键 这里是Hutool工具集成的MongoDB唯一ID生成，我才了解的。
MySQL自动生成大量数据 为了学习验证高性能MySQL，自动生成大量的数据做测试。内容来源于网络。...创建随机数字生成 DELIMITER $$ CREATE DEFINER=`root`@`%` FUNCTION `random_num`( ) RETURNS int(5) BEGIN DECLARE...WHILE; RETURN return_str; END$$ DELIMITER ; 创建用户表myisam引擎 CREATE TABLE `sys_user_myisam` ( `user_id...DEFAULT NULL COMMENT '手机号', `status` int(1) DEFAULT '1' COMMENT '状态 0：禁用 1：正常', PRIMARY KEY (`user_id...INT DEFAULT 0; SET autocommit = 0; REPEAT SET i = i + 1; INSERT INTO sys_user_myisam (user_id
1.随机数长度控制,定义一个长度变量（length），生成可控长度的随机数： Math.random().toString(36).substr(3,length) 2.引入时间戳： Date.now(
mySQL插入数据自动生成时间 使用navcat for mysql工具创建数据库时，如果需要设置一个时间字段，并且在插入数据时让这个时间是自动生成。...可以参考下面方法： 1、在表中time字段是需要在添加新数据的时候，自动生成时间。可以将字段设置为获取当前时间戳，然后在默认值处写上CURRENT_TIMESTAMP。
在集群中使用应传入机器码或唯一标识作为唯一ID的根据。 * * * 更新 添加了多个可选的构造方法，来适应不同的生成规则。...this.dateFlag.equals(l)){ this.dateFlag = l; randomSet.clear(); } //判断生成的随机数是不是已经呗用过...，如果是则重新生成 int randomNum = 0; do { randomNum = random.nextInt(Integer.parseInt
MySql之自动生成CRUD代码 MyBatis能够通过获取MySql中的information_schema从而获取表的字段等信息，最后通过这些信息生成代码。...笔者受此启发，将MyBatis-Generator中的核心结构体剥离出来，写成了能自动生成简单CRUD的工具。 自动生成代码原理图 ?...information_schema mysql本身存在一个information_schema,记录了所有的元数据信息，主要的几个有: schema表：当前mysql实例中所有数据库的信息。...) { return mapper.selectByPrimaryKey(id); } } 如法炮制，就可以通过元数据信息生成不同的方法。...从而生成想要的代码。
一、遇到问题 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。...单库环境下，数据库自增ID问题不大。但在分布式环境或分库分表环境下，数据库自增ID逐渐暴露出一些问题。...二、常见的ID生成策略 1、数据库自增ID（前面提到了） 2、UUID 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。...优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险 缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低 3、Redis生成ID Redis生成ID可以看做数据库自增ID的升级版。...优点： 毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。 不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。 可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。
应用场景 全局流水号 区分前后台 包含日期,可以从流水号一眼看出日期 不需要显示在前台,可以在后台显示 唯一标识每一次请求 订单号 , 优惠券号码等电商业务相关 参考电商订单号设计的资料,自定义实现 数据库主键...dependency> 配置文件: leaf.properties leaf.name=shop-boot-leaf leaf.segment.enable=true leaf.segment.url=jdbc:mysql...CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; insert into leaf_alloc(biz_tag, max_id..., step, description) values('leaf-segment-test', 1, 2000, 'Test leaf Segment Mode Get Id') 测试 package...=1, status=SUCCESS} Result{id=2, status=SUCCESS} Result{id=3, status=SUCCESS} Result{id=4, status=SUCCESS
UidGenerator 是用 Java 语言实现的基于 Snowflake 算法的唯一 ID 生成器。...UidGenerator 是以组件形式工作在应用项目中, 支持自定义 workerId 位数和初始化策略, 从而适用于 Docker 等虚拟化环境下实例自动重启、漂移等场景。...uid-generator 中的 workId 是由 uid-generator 自动生成的，并且考虑到了应用部署在 docker 上的情况，在 uid-generator 中，用户可以自己去定义 workId...的生成策略，默认提供的策略是：应用启动时由数据库分配。...说的简单就是：应用在启动时会往数据库表 ( uid-generator 需要新增 WORKER_NODE 表)中去插入一条数据，数据插入成功后，返回的自增唯一 id 就是该机器的 workId，而数据由
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