随着网购、快递、互联网服务走进千家万户,电话号码隐私泄露风险日益严重,为了提高企业以及平台的服务以及好评率,保护客户号码隐私,刻不容缓!
产业智变,云启未来 什么是云通信?对于很多普通消费者来说,这个名词或许会有些“云里雾里”。但事实上,随着智能手机的普及以及大数据时代的到来,云通信已经成为了人们日常生活不可分割的一部分,扮演着越来越重要的角色。本期就为大家全面解析云通信,看看你的生活中到底与云通信产生了怎样的交集。 1 什么是云通信 云通信的含义 云通信包含广义和狭义两种概念理解。广义上所有基于互联网云服务的语音与数据通信功能服务都可被称作“云通信”;狭义上则仅指供开发者调用的封装了通信功能的API或SDK,属于PaaS层的服务。
其实整个问题是使用雪花算法过程是遇到的,这次刚好把事故记下来,希望对没遇到过得同学有个提醒。
初步排查:报错信息为duplicate key,意思是保存数据的时候,报主键 id 重复,而这些 id 都是由雪花算法生成的,按道理来说,雪花算法生成的 ID 是唯一 ID,不应该出现重复的 ID。
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,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。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,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。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
作为全民网购盛宴,618如今已成为各大平台的“必争之日”。不仅天猫、京东、苏宁易购等老牌电商巨头积极备战,电商新秀拼多多也宣布,将加码百亿补贴开展促销。与此同时,抖音、快手等短视频直播也成为“带货”的新主力,今年的618势必将群雄争霸鏖战激烈。
2021年9月16日,021-20434301的号码致电我,对方称是招商银行信用卡中心,经回拨语音播报是该机构。 事情起因是一朋友(以下简称“A“)信用卡逾期未还,该机构与他联系不上。通过系统识别我与A可能认识,一键拨出联系到我,希望我联系A,通知A与他们联系。 第一反应是A办理信用卡时,提交紧急联系人时填写了我的手机号码,该客服称并没有,A也确认未提交我的信息。 经与A确认,A手机通讯录中没有储存我的手机号码,我们一般微信联系。之间也从未转账。 我和A之间的共同信息:均姓管,身份证地址近似,同时我也是招商
由于传统UUID序列号存在储存信息少、性能低、高并发下存在序列号重复的问题,所以经过技术探讨,决定基于SnowFlake算法,在其基础上进行技术创新,融入了全系统业务链路需要的订单日期数据及服务节点id,生成金融系统特色的tranceid;此ID具有以下优点:
我们的服务器时间校准一般是通过ntp进程去校准的。但由于校准这个动作,会导致时钟跳跃变化的现象。 而这种情况里面,往往回拨最能引起我们的困扰,回拨如下所示:
冒充领导、好友,甚至机主本人,利用改号软件诈骗的案例屡有发生。近日记者调查发现,仍有改号软件活跃网络。一些改号软件卖家称自己的产品是“全网最牛改号神器”,可以“一键变身任意号码”,并支持客户指定号码免费测试。记者体验一款名为“calla Droid”的改号软件发现,该软件支持联通、移动、电信等运营商的任意号段,设定目标号段后,可以以任意号码拨通,且能显示归属地。
唯一ID算法Snowflake相信大家都不墨生,他是Twitter公司提出来的算法。非常广泛的应用在各种业务系统里。也因为Snowflake的灵活性和缺点,对他的改造层出不穷,比百度的UidGenerator、美团的Leaf、索尼的Sonyflake等等。这篇帖子主要是讲一下原生的Snowflake算法、缺点及改造方案,并分析索尼的Sonyflake源码对原生Snowflake的改造,
产品功能设计中,经常会遇到一场活动,分跨不同时区,系统需要显示不同时区的时间,同时希望跨时区的用户可以同一时间开始,同一时间结束。
通常我们会调研各种各样的生成策略,根据不同的业务,采取最合适的策略,下面我会讨论一下各种策略/算法,以及他们的一些优劣点。
参考美团文档:https://tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html
前面文章在谈论分布式唯一ID生成 讲分布式唯一id,这篇文章很实在 的时候,有提到雪花算法,这一次,我们详细点讲解,只讲它。
前面文章在谈论分布式唯一ID生成的时候,有提到雪花算法,这一次,我们详细点讲解,只讲它。
截至目前UUID有5个版本,第二个版本DCE(Distributed Computing Environment)安全的UUID不推荐使用,它时间戳的低部分被代表本地标识符的32位整数替换,这会导致精度损失。Python包uuid中就没提供第二个版本的实现。
Snowflake 中文的意思为雪花,所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法,是 Twitter(现“X”)开源的分布式 ID 生成算法,是一种分布式主键ID生成的解决方案。
该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成 _ 1000 (2^12),_* 即 409.6 万个ID
该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成1000*(2^12), 即409.6万个ID
1 配置pom文件 # 雪花算法配置数据中心和机器编号,不同机器组合不能重复 snowflake: datacenterId: 1 machineId: 2 2 编写配置文件 SnowFlakeFactory.java package com.un.framework.snowflack; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.TimeUni
本文介绍了分布式ID的几种实现方式,及其优缺点。最后深入聊聊美团开源的Leaf组件,展示了它的实现亮点。
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分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式,它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表,这个过程也叫(数据分片),它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表,比如mysql和oracle都支持分区表机制。
Redis 5.0 全新的数据类型:streams,官方把它定义为:以更抽象的方式建模日志的数据结构。Redis的streams主要是一个append only的数据结构,至少在概念上它是一种在内存中表示的抽象数据类型,只不过它们实现了更强大的操作,以克服日志文件本身的限制。
对于分布式id,有很多方案,现在大多数用的是基于雪花算法Snowflake的实现,美团有Leaf,百度有Uidgenerator,我这里记录下苞米豆在MybatisPlus3中的分布式id实现
1. 异常概述 2018年1月26日下午,业务方信贷小组的同学反馈服务执行数据库插入操作出现异常,异常信息显示数据库主键出现重复: 在仔细分析了用户的重复主键ID、机器列表、雪花算法之后,下掉55这台
UUID 是 通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,是一种软件建构的标准,亦为开放软件基金会组织在分布式计算环境领域的一部分
我们需要一个单独的表给我们专门生成自增id,每次到这个专门生成id的表里插入一条数据拿回id,带着这个id去新增自己分表数据;
国际业务往往比国内业务复杂很多,其中一点就是多时区,洛杉矶时间2019.11.3号,正值夏令时切换时踩了一把坑,该篇文章记录下问题,并给出多时区下时间操作比较合理的做法。
近日,警方通报了一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件。被骗者是福州市某科技公司法人代表郭先生,他通过微信视频接到自己好友的电话,对方佯装需要借用他公司账户走账,并通过智能AI换脸技术伪装成好友成功骗取了郭先生430万元。
《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。
在当今的数字时代,分布式系统已成为处理大规模数据和高并发请求的标准架构。在这样的系统中,生成全局唯一的标识符(ID)对于追踪和区分每一个数据项至关重要。传统的自增ID生成方式在分布式环境中面临着诸多挑战,例如性能瓶颈、水平扩展限制等问题。
权限问题专项文章已经对位置、短信、存储、悬浮窗、通知栏权限的合理使用场景、不合理使用场景进行了详细说明,本文将对电话权限的合理使用场景、不合理使用场景进行梳理总结。下图为《绿标5.0安全标准》对于电话权限的要求:
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。
初始值基于uuid Version4;第二步根据alphabet变量长度(定长57)计算id长度(定长22);第三步依次用DivMod(欧几里得除法和模)返回值与alphabet做映射,合并生成id
导语 | 本文是基于最近对Golang分布式ID的相关讨论,希望本文内容可以对相关技术感兴趣的开发者提供一点经验和帮助。 一、本地ID生成器 (一)uuid uuid有两种包: github.com/google/uuid ,仅支持V1和V4版本。 github.com/gofrs/uuid ,支持全部五个版本。 下面简单说下五种版本的区别: Version 1,基于mac地址、时间戳。 Version 2,based on timestamp,MAC address and POSIX UID/GID
在分布式系统中,每个实体都需要一个全局唯一的标识符(ID)。Go语言因其高效的并发处理能力和丰富的库支持,成为构建分布式ID生成器的理想选择。本文将探讨几种常见的分布式ID生成策略,以及它们在Go中的实现,同时分析可能遇到的问题和解决方法。
生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake(雪花算法)、数据库自增ID、Redis等等,今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。
很多大的互联网公司数据量很大,都采用分库分表,那么分库后就需要统一的唯一ID进行存储。这个ID可以是数字递增的,也可以是UUID类型的。
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
网络负载平衡 (NLB) 服务增强了 Web、FTP、防火墙、代理、VPN 和其他关键任务服务器之类的 Internet 服务器应用程序的可用性和可伸缩性。运行 Windows 的单个计算机可提供有限的服务器可靠性和可伸缩的性能。但是,通过将两个或多个运行一种 Windows Server 2003 家族产品的计算机资源组合为单个群集,网络负载平衡可以提供 Web 服务器和其他关键任务服务器所需的性能和可靠性。 网络负载平衡(NLB)是将网络连接客户与服务器应用分布在同一个NLB群集内的多
1. 背景 分布式系统或者微服务架构基本都采用了分库分表的设计,全局唯一id生成的需求变得很迫切。 传统的单体应用,使用单库,数据库中自增id可以很方便实现。分库之后,首先需要分库键,分库键必然不能重复,所以传统的做法并不能满足需求。概括下来,那业务系统对ID号的要求有哪些呢? 1.全局唯一性:不能出现重复的ID号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。 2.趋势递增:在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引,由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据,在主键的选择上面我们应该尽量使用有
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。
其他面试题相对来说比较简单,大部人题目都可以在我的网站上(www.javacn.site)找到答案,这里就不再赘述,咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID?”这个问题。
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题:为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID?同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中,下面我们一起来看吧。
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