需要特别保障其高可用。 发号性能限制于数据库性能，如需提高发号能力，需要扩充数据库，成本高。 方案二：Redis自增 Redis 提供了自增的原子命令，可以保证唯一、有序。...高并发环境下性能好，优于数据库。 维护成本低于数据库。 缺点： 主从切换时也可能会重复发号。 需要特别保障其高可用。...方案三：雪花算法 给每台机器分配一个唯一标识，然后通过下面的结构实现全局唯一ID： 时间戳 + 机器标识 + 自增序列号 毫秒在高位，自增序列在低位，一定是递增的。 优点： 生成性能高。...高并发：这个设计方案完全不依赖任何第三方服务，只通过一定的规则就能生成。所以这种方案不但高并发，而且零消耗。 递增性：因为订单号的前一部分是时间戳，所以满足趋势递增。...分库分表：假设分库分表因子为订单号中的类用户ID，那么无论是根据订单ID查询，还是根据用户ID查询，都不会涉及跨库跨表，效率非常高。 这里的类用户ID 指对ID进行处理，如哈希处理等。
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://
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。 ...一 twitter twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。...Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto_increment + replace into + MyISAM）。...优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。 缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。...总结一下：时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限
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。...一 twitter twitter在把存储系统从MySQL迁移到Cassandra的过程中由于Cassandra没有顺序ID生成机制，于是自己开发了一套全局唯一ID生成服务：Snowflake。...Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto_increment + replace into + MyISAM）。...优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。 缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。...总结一下：时间戳保证秒级唯一，机器ID保证设计时考虑分布式，避免时钟同步，PID保证同一台服务器运行多个mongod实例时的唯一性，最后的计数器保证同一秒内的唯一性（选用几个字节既要考虑存储的经济性，也要考虑并发性能的上限
4、给那行数据上行锁 5、插入自增数据行 6、获取自增数据行，max足矣，这个操作时间复杂度是 O(1) 的 7、提交事务 这个方案我试了，但是在C++操作MySQL时我不知道要怎么拿第二个结果集...像注册，这种需要自动生成账号类的场景用自增主键，因为自增主键我也不是很喜欢，主键还是要有自己的意义的。...不过这类业务，如果由用户自己输入账号，亦或是系统自己随机生成，都没有自增来的快，毕竟林子大了，就容易主键冲突。
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。...雪花算法 雪花算法是由 Twitter 开源的一种 ID 生成算法，其主要思想是将一个 64 位的二进制数划分为不同的部分，再从不同部分中获取信息，最终组合成一个唯一的 ID。...可通过配置文件或由服务注册中心动态生成。 第四部分占用 12 个 bit，序列号。当同一毫秒内多次请求时，需要序列号确保 ID 的唯一性。...序列号占用 12 位，每毫秒内最多可以生成 4096 个 ID，超过限制必须等到下一毫秒才能再继续生成。...MongoDB objectId 算法 MongoDB objectId 算法是 MongoDB 数据库生成的一种 ID 生成算法。
最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是MySQL；后面出现性能瓶颈的时候，我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案，暂时解决了MySQL压力问题。...这里我给大家推荐一个免费的Mysql实训营，我朋友诸葛老师关于大厂数据库Mysql优化的分享——《高并发Mysql性能优化与海量数据架构实战》，4天时间下来，你可以收获像我一样的优化MySQL数据库的实战经验...►9月14日-9月17日每晚8点，集训四天，吃透Mysql 这个特训营课程一共有4天时间，通过这个课程： 让你对高并发系统Mysql性能调优以及海量数据处理架构有一个深度的理解，深度掌握Mysql底层优化原理...，快速提高分析与优化大型系统线上环境Mysql各种性能问题的能力以及构建大型高并发高可用海量数据处理架构的能力。...、Kafka消费者并发设计，以及Kafka安装和应用等内容 设计模式 涉及常见的23种经典设计模式 Spring原理及应用 涉及Spring IoC原理、Spring AOP原理、Spring MVC
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在平时的开发中我们经常会用到随机数，比如使用new Random()、Math.random()等生成，然而在高并发环境中（比如电商项目，中间件系统等）使用上面的方法并不是最优的，会影响系统性能。...那么在高并发环境下我们如何让生成随机数呢？...使用ThreadLocalRandom生成随机数 高并发下使用java.util.concurrent下面的ThreadLocalRandom生成随机数： public static void main...这也是为什么它生成的随机数会快的原因了。 使用TheadLocalRandom，每个线程都会维护自己的seed，因此就没有了多个线程竞争同一个seed资源的情况了。...所以在高并发情况下，使用ThreadLocalRandom生成随机数吧。
mysql高并发的解决方法有：优化SQL语句，优化数据库字段，加缓存，分区表，读写分离以及垂直拆分，解耦模块，水平切分等。...高并发大多的瓶颈在后台，在存储mysql的正常的优化方案如下： （1）代码中sql语句优化 （2）数据库字段优化，索引优化 （3）加缓存，redis/memcache等 （4）主从，读写分离 （5）分区表...缓存通常来说主要为了提高接口处理速度，降低并发带来的db压力以及由此产生的其他问题。 4、分区不是分表，结果还是一张表，只不过把存放的数据文件分成了多个小块。...6、水平拆，水平拆分的主要目的是提升单表并发读写能力(压力分散到各个分表中)和磁盘IO性能(一个非常大的.MYD文件分摊到各个小表的.MYD文件中)。...如果没有千万级以上数据，为什么要拆，仅对单表做做优化也是可以的；再如果没有太大的并发量，分区表也一般能够满足。所以，一般情况下，水平拆分是最后的选择，在设计时还是需要一步一步走。
问题：功能为链接的点击计数，其他两个计数更新 还有两个内容表的插入，只插入链接对应的id，分4个库，共128个表，mysql每天有5000万次插入和5000万次更新操作，压力负载过大，需要想方案，对计数更新做合并处理...解决步骤 show global status like 'Com%' 查询当前db的crud次数 mysqladmin -htestdb -P3306 -utest -p -S /tmp/mysql.sock
最近五一放假，除了带小孩到处转转外，还看了几页《高性能MySQL》。另外家里还有一本《高可用MySQL》，这都是以前在 CSDN 写作时送的书。...我们都知道，在 MySQL 中有非常多的锁。比如：共享锁，排它锁；表锁，行锁；读锁，写锁等。这些锁在处理数据时，往往会降低 MySQL 系统的并发处理能力。...最早的数据库系统，只有读读之间可以并发，读写，写读，写写都要阻塞。引入多版本之后，只有写写之间相互阻塞，其他三种操作都可以并行，这样大幅度提高了InnoDB的并发度。...其实程序世界里的很多东西都是类似的，如果你看过《UNIX网络编程》你会发现，Java 中的并发编程模型其实也都是参考操作系统底层中的一些并发编程模型。 大道至简，我想起了我前面有文章中写过这些话。...MVCC 在 MySQL 默认事务隔离级别下的多版本处理逻辑如下： SELECT 时，读取创建版本号当前事务版本号。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布...什么是GTID GTID即全局事务id，其保证为每一个在主上提交的事务在复制集群中可以生成一个唯一的id；GTID=source_id:transaction_id bin_log = /usr/local.../mysql/log/mysql-bin server_id = 100 gtid_mode = on enforce-gtid-consiste 启动基于GTID的复制 change master to...版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 对应用的支持程度 mysql复制拓扑 ?...配置注意事项 两个主中所操作的表最好能够分开 使用下面两个参数控制自增id的生成 auto_increment_increment = 2 auto_increment_offset = 1 | 2 主备模式下的主
在Apache, PHP, mysql的体系架构中，MySQL对于性能的影响最大，也是关键的核心部分。对于Discuz!论坛程序也是如此，MySQL的设置是否合理优化，直接 影响到论坛的速度和承载量！...下面我们了解一下MySQL优化的一些基础，MySQL的优化我分为两个部分，一是服务器物理硬件的优化，二是MySQL自身(my.cnf)的优化。...二、 MySQL自身因素 当解决了上述服务器硬件制约因素后，让我们看看MySQL自身的优化是如何操作的。对MySQL自身的优化主要是对其配置文件 my.cnf中的各项参数进行优化调整。...innodb_log_file_size 在高写入负载尤其是大数据集的情况下很重要。这个值越大则性能相对越高，但是要注意到可能会增加恢复时间。我经常设置为 64-512MB，跟据服务器大小而异。...如果应用程序中有大量的跳跃并发连接并且 Threads_Created 的值也比较大，那么我就会加大它的值。它的目的是在通常的操作中无需创建新线程。
select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引...如： select id from t where num in(1,2,3) 对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了： select id from t where num between...如： select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id select id from t where datediff(day...,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id 应改为: select id from t where name like 'abc%' select id...18.尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。 19.尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。 20. 避免使用不兼容的数据类型。
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。
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。...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。...二、设计方案 1、设计分析 ID生成器需要保证在高并发的情况下，仍然可以实现数据的正确插入，ID仍能保证不重复，且具有保密性。...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
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(
大家都知道，高并发系统有三把斧子：缓存、熔断和限流。但还有一把斧子，经常被遗忘在角落里，郁郁不得志，那就是预热。 ? 现象举例 先说两个现象。这些现象，只能在并发高的系统中出现。...一、DB重启后，瞬间死亡 一个高并发环境下的DB，进程死亡后进行重启。由于业务处在高峰期间，上游的负载均衡策略发生了重分配。刚刚启动的DB瞬间接受了1/3的流量，然后load疯狂飙升，直至再无响应。...当服务重新加入集群时，却发生了大量高耗时的请求，在请求量高的情况下，甚至大批大批的失败。 引起的原因大概可以归结于： 1、服务启动后，jvm并未完全准备完毕，JIT未编译等。...当系统长期处于低水位的情况下，流量突然增加时，直接把系统拉升到高水位可能瞬间把系统压垮。
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