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。
通过annotation来映射hibernate实体的,基于annotation的hibernate主键标识为@Id, 其生成规则由@GeneratedValue设定的.这里的@id和@GeneratedValue都是JPA的标准用法, JPA提供四种标准用法,由@GeneratedValue的源代码可以明显看出.
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。
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。
首先,不管是不是分布式系统,都有 ID 唯一的使用场景。而在分布式场景下,对 ID 的唯一性要求更严格!
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。
NS4系列包括4个开源模块,分别是:ns4_frame 分布式服务框架(详情点击查看:开源|ns4_frame分布式服务框架开发指南)、ns4_gear_idgen ID生成器组件(NS4框架Demo示例)、ns4_gear_watchdog 监控系统组件(服务守护、应用性能监控、数据采集、自动化报警系统)和ns4_chatbot通讯组件。
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。
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。
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:
1. 使用JAVA的UUID生成 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。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键,一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来,在查阅资料的过程中,又有了一些新的认识和思考。
在互联网业务中,很多场景需要全局唯一的ID,比如消息系统用一个ID标记唯一的消息,用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
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。
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。
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?
《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。
每周六晚上我们几个小伙伴都会组织一个技术研讨会,就技术群里大家提出的几个有意思的问题做重点的讨论。主持人采用轮流主持的模式,本周由我负责组织和分享,这篇文章就是我们当时研习小组讨论的纪要。想要加入的小伙伴可以看文章最末尾的广告时间。
MySQL InnoDB 引擎默认主键索引是 B+ 树索引,也是聚集索引,为何叫聚集索引呢?
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
JavaScript中,生成UUID或NanoID都非常简单。都有NPM软件包。我们只需使用NPM i NanoID命令安装NanoID NPM库,就能项目中使用它。
其实 UUID 和自增主键 ID 是常用于数据库主键的两种方式,各自具有独特的优缺点。
UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。
今天,我们来谈谈如何设计一个高性能短链系统,短链系统设计看起来很简单,但每个点都能展开很多知识点,也是在面试中非常适合考察侯选人的一道设计题,本文将会结合我们生产上稳定运行两年之久的高性能短链系统给大家简单介绍下设计这套系统所涉及的一些思路,希望对大家能有一些帮助。
支持现代浏览器、IE 使用 Babel、Node.js 和 React Native。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。 其中,NanoID 是 UUID 的主要竞争对手之一。 因此,在本文中,我们将展开讨论 NanoID 的功能、它的亮点以及它的局限性,以便让我们更好地了解何时使用它。 ---- 了解 NanoID 及其用法 对于 JavaScript,生成 UUID 或 NanoID 都非常简单。它们都有对应的 NPM 包来帮助我们实现生成。 我们所需要做的就
计算机并不随机。相反,硬件设计师非常努力地确保计算机每次都以相同的方式运行每个程序。因此,当一个程序确实需要随机数时,那就需要付出额外的努力。传统上,计算机科学家和编程语言区分了两种不同的随机数:统计随机性和加密随机性。在Go中,它们分别由math/rand和crypto/rand提供。这篇文章是关于Go 1.22如何通过在math/rand(以及我们之前文章中提到的math/rand/v2)中使用加密随机数源,使这两者更加靠近。结果是更好的随机性和在开发人员意外地使用math/rand代替crypto/rand时所带来的损失大大减少。
在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是,在分布式系统中,单机生成的ID难以保证全局唯一性,因此需要一种分布式ID生成方案。
IdType.AUTO,NONE,INPUT,ID_WORKER,UUID,ID_WORKER_STR
诚然,UUID 自问世以来,前前后后开发了5个版本。最常用的要属 UUID4了。一起来回顾下它的使用。
在本文中,我们将会 对 UUIDs 和基于时间的 UUIDs(time-based UUIDs) 进行一些探讨。
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。
在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
不管我们是不是有身份的人,我们一定是有身份证的人,身份证上面的号码就是我们的ID,理论上这个ID是全国唯一的,而且通过这个号码,我们还可以得到一些个人信息,比如前两位可以确定我们第一次申请身份证的时候所在的省份、接下来的四位可以确定我们所在的区县,然后还可以知道我们出生的年月以及性别。
一:数据库主键生成:利用数据库的主键生成来获取唯一ID,但是这种方式依赖数据库组件,并且获取ID的效率也不高。
UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。 其中,NanoID 是 UUID 的主要竞争对手之一。 因此,在本文中,我们将展开讨论 NanoID 的功能、它的亮点以及它的局限性,以便让我们更好地了解何时使用它。 了解 NanoID 及其用法 对于 JavaScript,生成 UUID 或 NanoID 都非常简单。它们都有对应的 NPM 包来帮助我们实现生成。 我们所需要做的就是运行 npm i nanoid 命令安装 NanoID NPM 库 并在我们的
一个唯一 ID 在一个分布式系统中是非常重要的一个业务属性,其中包括一些如订单 ID,消息 ID ,会话 ID,他们都有一些共有的特性:
小巧. 130 bytes (已压缩和 gzipped)。 没有依赖。 Size Limit 控制大小。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
2、完整的pom依赖:【大家可以使用我的pom,我在这里碰到了好多坑啊,因为依赖版本的问题,搞了我很久】
秋天,树上掉下两片叶子,你要和它们说再见。但你如何知道这片叶子,不是另外一片叶子?是通过它的形状,还是通过它的重量?
DevToys是面向开发人员的瑞士军刀。 📷 📷 DevToys帮助完成日常任务,如格式化JSON,比较文本,测试RegExp。借助智能检测,DevToys 能够检测出可以处理你在 Windows 剪贴板中复制的数据的最佳工具。 GitHub数据 11.6k stars 77 watching 613 forks 开源地址:https://github.com/veler/DevToys Microsoft Store评分 好评如潮 📷 支持的工具 转换器 JSON <> YAML Timestamp Nu
一般来说电商的日订单都是百千万级甚至是亿万级别的了,小小的数据库肯定是撑不住的,这时候就要提前考虑分库分表了。
构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?
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主键的作用是唯一标识,我们可以通过这个唯一标识来定位到这条数据。在数据库表数据中,主键的生成可以遵循自定义的规则,但手动生成通常比较繁琐。因此,在实际开发中,我们更倾向于使用框架提供的主键生成策略来自动生成主键。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作,我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的,后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB,使用了几个月的时间后,由于数据库服务非常不稳定,再加上无人看管,同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库,最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验,所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制,保证数据库中数据的合法。
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