snowflake 分布式id

最新推荐文章于 2025-08-12 17:52:07 发布
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本文详细解读了64位数在时间戳和机器ID生成中的应用，探讨了如何利用41位表示69年的历史，以及5位和12位用于标识机房、机器和高精度计时的独特设计。

64 bit 数

第一位0 预留位, 正数

41 bit: 时间戳 相当于69年的时间 2^64 -1

5 bit : 机房 id

5 bit : 机器 id

12 bit: 用于区分统一机房内同一机器在 1ms 内可以产生 2^12 -1 = 4096 个 id

深度思考：雪花算法snowflake分布式id生成原理详解
科技互联网领域深度探索者，乐于分享与写作。
03-29 4843
雪花算法snowflake是一种优秀的分布式ID生成方案，其优点突出：它能生成全局唯一且递增的ID，确保了数据的一致性和准确性；同时，该算法灵活性强，可自定义各部分bit位，满足不同业务场景的需求；此外，雪花算法生成ID的速度快，效率高，能有效应对高并发场景，是分布式系统中不可或缺的组件。
snowflake分布式id优化
u014387671的博客
02-06 183
snowflake分布式id优化
雪花算法snowflake分布式id生成原理详解，以及对解决时钟回拨问题几种方案讨论
weixin_49562509的博客
08-12 776
snowflake原理其实很简单，生成一个64bit（long）的全局唯一ID，标准元素以1bit无用符号位+41bit时间戳+10bit机器ID+12bit序列化组成，其中除1bit符号位不可调整外，其他三个标识的bit都可以根据实际情况调整：41bit-时间可以表示（1L<<41）/(1000L360024*365)=69年的时间。10bit-机器可以表示1024台机器。如果对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。
python中使用snowflake分布式id生成器
debugcool的博客
10-09 3251
python中使用snowflake分布式id生成器安装pysnowflake启动pysnowflake获取id 安装pysnowflake pip install pysnowflake 启动pysnowflake snowflake_start_server --address=localhost --port=8910 --dc=1 --worker=1 --log_file_prefix...
分布式ID生成方案-snowflake算法
【码农在新加坡】的专栏
12-30 3521
背景 在互联网的业务系统中，涉及到各种各样的ID，这些ID需要保证全局唯一。我们称之为分布式ID，分布式ID需要满足 唯一性、趋势递增性、高可用性、高性能等特点。 snowflake算法，也叫雪花算法，是其中的一种分布式ID生成方案。是twitter公司内部分布式项目采用的ID生成算法，开源后广受国内大厂的好评，在该算法影响下各大公司相继开发出各具特色的分布式生成器。 讲解雪花算法前，我们先概述一下分布式ID有哪些生成方案。 分布式ID生成方案 分布式ID有以下几种生成方式： UUID 算法的核心思想是结合
分布式ID生成之雪花算法（SnowFlake）
一个喜欢诗和远方的程序媛
07-18 2787
一、分布式ID 1、分布式ID的特点： 全局唯一性：不能出现有重复的ID标识，这是基本要求。 递增性：确保生成ID对于用户或业务是递增的。 高可用性：确保任何时候都能生成正确的ID。 高性能性：在高并发的环境下依然表现良好。 2、分布式ID生成方案： 在分布式系统中生成唯一ID的方案有很多，常见的方式大概有以下三种： 依赖数据库，使用如MySQL自增列或Oracle序列等。 UUID随机数 snowflake雪花算法 3、几种方案优缺点： UUID：Java自带的生成一串唯一随机36位字符串，可以保
SnowFlake 分布式ID生成算法Java实现
莫名的拉风的博客
12-27 346
SnowFlake 分布式ID生成Java实现 SnowFlake不依赖第三方介质，不像基于ZK，Redis等，每次用完一个区间还得通过网络去获取下一个区间，效率较低，基于SnowFlake的分布式ID生成是目前我见过的最快的   SnowFlake生成的是一个64位的数字，其中42位时间戳，接下来10位是自定义的数，其作用就是区分集群中的所有机器，最后12位是毫秒内序列，集群内每个机器能...
SnowFlake 分布式 id 生成器
不忘初心 砥砺前行
02-05 2370
在高并发或者分表分库情况下怎么保证数据id的幂等性呢？ 经常用到的解决方案有以下几种。 微软公司通用唯一识别码（UUID） Twitter公司雪花算法（SnowFlake） 基于数据库的id自增 对id进行缓存 这里我们要谈到snowflake算法了 snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。 其核心思想是：使用41bit作为毫秒数，10...
SnowFlake分布式ID生成及反解析
weixin_30735391的博客
07-03 1335
概述 分布式id生成算法的有很多种，Twitter的SnowFlake就是其中经典的一种，SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图： 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0 41位，用来记录时间戳（毫秒）。 41位可以表示$2^{41}-1$个数字， 如果只用来表示正整数（计...
distributed-id:基于netty4+twitter-snowFlake分布式Id生成之服务实现
04-28
雪花算法分布式ID生成器 该项目的目的是提供一个轻量级、高并发、高可用的生成唯一ID的服务，生成的ID是一个64位的 长整型，全局唯一，保持递增，相对有序。基于twitter的雪花算法来生成ID,用于取代UUID那种无序、...
ICH.Snowflake:雪花分布式id的.net core实现方案。支持k8s等分布式场景部署
03-19
背景 主键（主键），用于唯一标识表中的每一条数据。所以，一个合格的主键的最...分布式场景唯一。 跨合并服务器数据合并方便。 缺点如下： 存储空间占用阻力。 无序，涉及到排序的场景下性能较差。 GUID最大的缺点
Kotlin实现的Zookeeper管理的SnowFlake分布式ID发号器
SnowFlake是Twitter开源的一种分布式ID生成算法,其核心思想是通过一个64位的long型的数字作为全局唯一ID,其中包含了时间戳、工作机器ID和序列号三部分,每部分的位数是固定的,确保了ID的全局唯一性。 3. Zookeeper的...
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化与问答系统实现：LTP命名实体识别与关系抽取应用
11-26
app.py作为系统的主要启动文件，承担程序运行的初始化功能。templates目录包含所有用户界面文件，其中index.html实现系统欢迎页面的展示，search.html提供人物关系检索功能，all_relation.html呈现完整的人物关系网络，KGQA.html则用于处理基于知识图谱的问答交互。static资源目录集中管理前端样式文件与交互脚本，包含CSS样式表和JavaScript功能代码。 数据处理模块raw_data负责存储经过预处理的结构化三元组数据。知识图谱构建模块neo_db包含多个功能组件：config.py统一管理系统配置参数，create_graph.py实现图数据库的初始化构建，query_graph.py提供图谱数据查询服务。KGQA问答模块整合了自然语言处理功能，ltp.py专门负责文本分词、词性标注与命名实体识别等语言分析任务。 网络爬虫模块spider包含多个数据采集组件，其中get_*.py系列文件专门用于获取人物相关信息，并已完成图像数据的采集工作。各模块之间通过标准化接口进行数据交互，形成完整的知识图谱构建与查询体系。系统采用分层架构设计，前后端分离的开发模式确保了功能模块的可维护性和扩展性。数据流经过严格规范化处理，从原始数据采集到最终可视化展示形成完整闭环。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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