分布式全局生成方案

最新推荐文章于 2025-12-28 16:49:38 发布
转载 最新推荐文章于 2025-12-28 16:49:38 发布 · 180 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/sBPJAyKGvs6gaYbhr7Sizw
文章标签：

#java

薛现明
关注
JAVA流水号生成规则，5位字符串，生成上千万uuid，使用0-9，A-Z36位来计算，按默认规则递增
追梦的博客
02-28 3098
因业务需要，原始uuid为5位，最多只支持10万条uuid，因业务量剧增，在不影响存量数据的情况下，需要拓展uuid，故将5位0-9的十进制规则，转换为0-9，A-Z36进制规则。 常规原则0000Z,后一位是000010，但000010存在于存量数据，故最后一位由A-Z组成.当0-99999用完后,转为0000A…0000Z…0001A…0001Z…0002A…0009Z…000AA…000ZZ…0010A…ZZZZZ.最后共计可以生成36^4*24=43670016个uuid.代码如下 package
分布式全局ID生成方案
长沙老码农
03-09 1239
目录 1、背景 2、特性需求 3、分布式ID的生成方案 3.1 数据库自增ID 3.2 批量生成ID 3.3 UUID 3.4 取当前毫秒数 3.5 Redis生成ID 3.6 snowflake算法（雪花算法） 3.7 美团Leaf算法 1、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。 在互联网的业务系统中，涉及到各种各样的ID，如在.
分布式处理框架MapReduce
zhangtianpu的博客
07-16 506
分布式处理框架MapReduce 目录 1.MapReduce概述 2.MapReduce编程模型 3.MapReduce架构 4.MapReduce编程 本文是慕课网大数据的学习笔记与总结： 1.MapReduce概述 ​ 1.优点：海量数量离线处理&易开发&易运行 ​ 2.缺点：没办法满足实时流式计算 2.MapReduce编程模型 ​ wordCount...
一种生成流水号的方法
dgnwy6921的博客
11-23 493
1.介绍 今天做了一个功能，生成订单流水号，当然这其实这并不是一个很难的功能，最直接的方式就是日期+主机Id+随机字符串来拼接一个流水号。但是今天有个我认为比较优雅方式来实现。我要介绍是日期+ long（商家Id+订单类型+主机ID+AtomicInteger），什么意思呢，前面的日期保持不变，后面的将商家Id,订单的类型，主机的Id，AtomicInteger，通过移位与或运算“保存”...
使用Atomic特性获取有规律递增唯一流水号
t_332741160的专栏
07-27 2845
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class SNUtil { private final static char[] BASE_CHARS=new char[]{'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','a','b','c','d','e','f','g','h','i...
分布式ID生成方案
nihao2q的博客
04-18 1264
在分布式系统中，全局唯一ID生成是核心基础能力之一。本文针对三种主流分布式ID生成方案（数据库号段模式、Redis方案、第三方开源框架）进行解析，从实现原理到实战优劣势全面对比，为技术选型提供可靠依据。
分布式ID生成策略_snowflake算法
12-24
Snowflake算法是由Twitter开源的一种高效且可扩展的分布式ID生成方案，广泛应用于Java和其他编程语言的系统中。 Snowflake算法的核心思想是将64位的整数划分为不同的部分，分别为： 1. **时间戳**（41位）：自定义...
基于SpringBoot与Redis的分布式全局ID生成方案.zip
06-04
基于SpringBoot与Redis的分布式全局ID生成方案.zip
架构师/分布式ID生成方案
技术博客
10-21 1341
日常开发中，我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示，比如用户 ID 对应且仅对应一个人，商品 ID 对应且仅对应一件商品，订单 ID 对应且仅对应一个订单。我们现实生活中也有各种 ID，比如身份证 ID 对应且仅对应一个人、地址 ID 对应且仅对应简单来说，ID 就是数据的唯一标识。分布式 ID 是分布式系统下的 ID。分布式 ID 不存在与现实生活中，属于计算机系统中的一个概念。我简单举一个分库分表的例子。我司的一个项目，使用的是单机 MySQL。
java项目实现流水号自动增长
热门推荐
javaloveiphone的专栏
04-08 4万+
项目中有一个规则编号字段，从1开始，编号长度为5位，那么第一条数据编号就是00001。实现的基本思路就是项目启动时，从数据库获取当前最大值，作为静态变量存储； 业务获取新的编码，考虑并发问题，获取编码方法(编码自增部分)为synchronized同步方法，如果自增为原子操作，则无需同步； 编码前置0，使用String.format("%05d", newNum);格式化获取。实现代码如下：pub
业务流水号(交易号)生成方法
Sam_Deep_Thinking
03-09 3万+
概述 在大流量下订单号生成方法一文中介绍了如何生成不重复的订单号，主要原理是利用数据库自增ID。但是像业务流水号之类的，其实不利用数据库也是可以的，只是要保证唯一性，做起来不太好做。下文介绍一种方法来生成流水号，如果不是那种特别变态的调用量，产生重复的机会还是很少的。但是如果是那种无论如何都不能重复的，不建议用本文的方法了。 流水号生成规则 时间+四位的机器号+10位的...
java流水号生成规则(固定位数，先通过数字生成，数字用完字母生成）
程序课代表的博客
09-02 6380
今天来分享一个比较有意思的递增规则，开始也研究了一会，把高中学的等比等差都用上了，小喝了一杯茶，游荡一圈回来恍然大悟，所以说劳逸结合还是蛮重要的。下面进入正题: 我的规则是第一位作为头，后面所为流水号，当然头也是可变的，从1到Z，只是在流水号从XXX001用到XXX999，z最后用到XXXZZZ的时候，头才会加一个，先贴代码: public static void main(String[]...
分布式全局ID生成器
凯凯王的技术生涯
03-12 6284
需求背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？ ...
【java入门到放弃】网络
最新发布
WZDBXHNL的博客
12-28 1103
防火墙既可以是硬件，也可以是软件，本质上是一种，而不是只能对应某一种形态。
点赞系统问题
amdkk的博客
12-26 1123
​​：Spring Pulsar 提供的接口，允许通过customize方法深度定制消费者行为。批量接收策略配置。：控制批量消息接收策略maxNumMessages：单次批量拉取多少条信息timeout：超时后触发批量处理。NACK重试策略当消费者调用时触发重试。：消息重投递的退避策略接口。.minDelayMs(1000) // 初始延迟 1 秒 .maxDelayMs(60000) // 最大延迟 60 秒 .multiplier(2) // 指数退避倍数。
分布式id生成方案
03-23
<think>嗯，用户让我介绍分布式ID生成方案。我需要先理清楚分布式ID生成的基本概念和常见方法。首先，分布式系统中生成唯一ID的挑战是什么？传统的自增ID在单机数据库中可以保证唯一，但在分布式环境下，多节点同时生成ID时会有冲突的可能，所以需要一种分布式的解决方案。 接下来，常见的方案有哪些呢？我记得有UUID、数据库自增、Snowflake算法、Redis生成，还有像Leaf这样的开源项目。需要逐一分析它们的优缺点。比如UUID虽然简单，但过长且无序，可能影响数据库索引效率。数据库自增需要维护一个中央数据库，可能成为单点故障，性能也有瓶颈。Snowflake算法利用时间戳、机器ID和序列号，生成有序的ID，但机器ID的分配和管理需要额外处理。 然后，用户可能需要了解每个方案的具体实现细节。比如Snowflake的结构，时间戳占多少位，机器ID如何分配，序列号的作用是什么。还有可能遇到的问题，比如时钟回拨对Snowflake的影响，以及如何解决这个问题，比如使用NTP同步或者预留位处理。 另外，用户可能关心不同方案的优缺点比较，以及适用场景。比如高并发下哪种方案更合适，是否需要趋势递增的特性，对存储空间的要求等等。可能需要举例说明，比如订单ID、日志跟踪等不同场景下的选择。 还要注意用户可能对某些技术细节不太清楚，需要用通俗易懂的语言解释，避免使用过多专业术语。同时，结构要清晰，分点说明，方便用户理解。比如分方案介绍，每个方案的结构、流程、优缺点，最后总结对比。 最后，是否需要提到一些新的方案或者变种，比如改进版的Snowflake，或者结合数据库和缓存的方案，如Leaf-segment和Leaf-snowflake。可能还要提到第三方服务如美团的Leaf，百度的UidGenerator，避免重复造轮子。 需要检查是否符合用户给的系统级指令，比如数学公式是否正确用$包裹，独立公式用$$，中文回答，结构清晰。同时确保LaTeX语法正确，比如时间戳、机器ID和序列号的位数表示是否正确，使用等宽字体或者代码块显示可能更好，但用户要求用LaTeX的话，需要用数学公式格式。 总结思考步骤：先介绍分布式ID的需求和挑战，再分点讲解各方案的结构、流程、优缺点，最后对比总结，给出选型建议。确保每个部分都符合用户的格式要求，正确使用LaTeX，结构清晰。</think>以下是分布式ID生成方案的详细介绍，按常见方案分类说明： ### 一、需求背景 在分布式系统中，需要满足： 1. 全局唯一性 2. 趋势递增（利于数据库索引） 3. 高可用（QPS 10万+） 4. 可控制暴露信息（如避免连续数字暴露订单量） ### 二、常见方案对比 | 方案 | 优点 | 缺点 | |--------------------|-----------------------------|-----------------------------| | UUID | 简单、无中心化 | 无序、存储空间大（36字符） | | 数据库自增 | 绝对有序、易实现 | 存在单点故障风险、扩展性差 | | Snowflake | 高性能、可排序 | 依赖时钟、需管理机器ID | | Redis生成 | 高性能、可定制 | 依赖额外组件、维护成本高 | | Leaf-segment | 缓冲优化、高可用 | 需维护DB、存在号码段浪费 | ### 三、核心方案详解 #### 1. UUID $$ UUID示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 $$ - 生成方式：标准RFC规范生成128位数字 - 缺点：无序性导致索引效率下降（B+树分裂） #### 2. 数据库自增 ```sql CREATE TABLE id_generator ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT, stub char(1) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (id), UNIQUE KEY stub (stub) ) ``` - 通过REPLACE INTO获取ID - 改进方案：多实例设置不同步长 $$ ID = n \times k + m $$ （n为实例数，k为步长，m为实例偏移量） #### 3. Snowflake算法 $$ ID = 时间戳 \times 2^{22} + 机器ID \times 2^{12} + 序列号 $$ - 位分配（64位）： - 时间戳：41位（约69年） - 机器ID：10位（1024节点） - 序列号：12位（4096/ms） - 时钟回拨解决方案： - 物理时钟+逻辑时钟混合 - 故障时切换备用ID生成器 #### 4. Leaf方案（美团） **4.1 Leaf-segment** ```plantuml 客户端 -> Proxy: 获取ID段 Proxy -> DB: 更新max_id DB -> Proxy: 返回新号段 Proxy -> 客户端: 分配号段 ``` - 双Buffer优化：提前加载下一个号段 **4.2 Leaf-snowflake** - 改进点： - 使用ZK分配workerID - 时钟同步校验 - 异常时降级为号段模式 ### 四、选型建议 | 场景 | 推荐方案 | |----------------------|---------------------| | 中小型系统 | 改进版数据库自增 | | 高并发互联网业务 | Snowflake/Leaf | | 非结构化数据标识 | UUIDv4 | | 高可用性要求 | Redis集群+ Lua脚本 | ### 五、特殊场景处理 1. **环形缓冲区**：提前生成ID池应对突发流量 2. **业务标识嵌入**： $$ ID = 业务码 \times 10^n + 分布式ID $$ 3. **跨机房方案**：在机器ID中分配3位机房标识 ### 六、性能指标参考 - Snowflake单机吞吐量：约400万ID/秒 - Leaf-segment性能：1.2万QPS（号段长度1000） - Redis集群：可达10万+ QPS 建议根据实际业务规模选择方案，大型系统推荐优先考虑Snowflake及其改进方案。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值