分布式id总结

最新推荐文章于 2025-06-08 16:32:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-08 16:32:10 发布 · 1.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#SnowFlake #分布式ID #Uidgenerator #TinyID #Leaf

博客主要围绕分布式ID展开，涉及SnowFlake、Uidgenerator、TinyID、Leaf等生成方案，这些方案在分布式系统中用于生成唯一ID，对信息技术领域的分布式开发有重要意义。

在这里插入图片描述

分布式ID生成方案总结整理
Q54665642ljf的博客
10-30 603
这时候如果要进行扩容，就要重新设置，机器2可以挑一个偶数的数字，这个数字在扩容时间内，数据库自增要达不到这个数的，然后步长就是2，机器1要重新设置step为2，然后还是以一个奇数开始进行自增。对于单体系统来说，主键ID可能会常用主键自动的方式进行设置，这种ID生成方法在单体项目是可行的，但是对于分布式系统，分库分表之后，就不适应了，比如订单表数据量太大了，分成了多个库，如果还采用数据库主键自增的方式，就会出现在不同库id一致的情况，虽然是不符合业务的。第二部分：第2位开始的41位是时间戳。
分布式ID的使用
weixin_65692248的博客
03-03 1791
Leaf 最早期需求是各个业务线的订单ID生成需求。在美团早期，有的业务直接通过DB自增的方式生成ID，有的业务通过redis缓存来生成ID，也有的业务直接用UUID这种方式来生成ID。以上的方式各自有各自的问题，因此我们决定实现一套分布式ID生成服务来满足需求。（来自官网）我们会发现在获取id的时候，需要一个key，这个key实际就是数据库的biz_tag这个字段，代表着业务的标签。max_id就是这次请求拿到的id，step就是步长。假设此时数据库是 max_id = 1 , step = 20。
分布式ID总结
01-12 1204
分布式ID 生成的ID使用场景 几乎所有的业务系统，都有生成一个记录标识的需求，例如：messageid, orderid。这个记录标识往往就是数据库中的唯一主键，数据库上会建立聚集索引（cluster index），即在物理存储上以这个字段排序。 在数据量大时往往需要分库分表，这些ID经常作为取模分库分表的依据，为了分库分表后数据均匀，ID生成往往有“取模随机性”的需求，所以我们通常把每...
分布式ID方案总结
alexdyysp的博客
08-22 500
分布式ID方案总结 ID是数据的唯一标识，传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID，在互联网企业中，大部分公司使用的都是Mysql，并且因为需要事务支持，所以通常会使用Innodb存储引擎，UUID太长以及无序，所以并不适合在Innodb中来作为主键，自增ID比较合适，但是随着公司的业务发展，数据量将越来越大，需要对数据进行分表，而分表后，每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增，很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个
每周一总结（4） 分布式ID 学习笔记
Dan的专栏
09-20 624
在分布式系统，有些数据会存在全局唯一的需求，生成全局唯一的分布式ID也很重要。 分布式ID需要具备的特点 全局唯一：最基本的要素 趋势递增：分布式ID用来标识数据的唯一性，往往会被用作主键或者是唯一索引。常用的MySQL InnoDB，使用的索引往往是BTree索引，自增的数据在插入时会有较高的效率。 信息安全：避免恶意用户直接根据自增ID获取数据信息 几种分布式ID的实现方式 UUID UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以
java面试题分享:为什么需要分布式ID？你项目中是怎么做的？
Niklaus的博客
07-26 809
为什么需要分布式ID？你项目中是怎么做的？ 何为 ID？ 简单来说，ID就是数据的唯一标识 何为分布式 ID？ 分布式 ID 是分布式系统下的 ID，分布式 ID 不存在于现实生活中，属于计算机系统中的一个概念。 举一个简单的分库分表点例子： 我司一个项目使用的是单机板的mysql。但项目上线后随着使用人数越来越多，整个系统的数据量将越来越大，单机 MySQL 已经没办法支撑了，需要进行分库分表（推荐 Sharding-JDBC）。在分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足
分布式ID生成方案总结
骏马逸动，心随你动的博客
11-06 766
ID是数据的唯一标识，传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID，在互联网企业中，大部分公司使用的都是Mysql，并且因为需要事务支持，所以通常会使用Innodb存储引擎，UUID太长以及无序，所以并不适合在Innodb中来作为主键，自增ID比较合适，但是随着公司的业务发展，数据量将越来越大，需要对数据进行分表，而分表后，每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增，很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制
分布式ID常见解决方案总结
qq_39144436的博客
03-20 956
一.数据库 1.数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。 以 MySQL 举例，我们通过下面的方式即可。 1.1.创建一个数据库表。 CREATE TABLE `sequence_id` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `stub` char(10) NOT NULL DEFAULT '', PRIMARY KEY (`id`), UNIQUE KEY
【分布式】分布式ID介绍和实现方案总结
weixin_44823875的博客
06-08 1396
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 对应且仅对应一个地址。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。例如一个项目，使用的是单机 MySQL。
java 获取分布式唯一ID.雪花ID
02-10
总结来说，Java中获取分布式唯一ID可以通过实现雪花ID算法，例如`SnowflakeIdWorker`，它能提供时间序列的64位整数ID。同时，可以使用`UUID`生成字符串唯一ID，但不适用于分布式环境。而`IdUtils`中的方法可能是对...
分布式ID组件1
08-04
分布式ID组件1 分布式ID组件是指在分布式系统中生成唯一标识符的组件，用于标识不同的数据记录、业务流程等。在分布式系统中，生成唯一标识符是一件非常重要的事情，因为它可以确保数据的唯一性和安全性。 在本文...
常见分布式ID解决方案的优缺点
qq_34721505的博客
08-20 1347
分布式系统之所以难，很重要的原因之一是“没有一个全局时钟，难以保证绝对的时序”。
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
微服务架构下的分布式ID生成详解
总结来说，分布式ID生成是微服务架构中一个重要的组成部分，对于保持系统全局一致性和唯一性至关重要。在选择合适的ID生成策略时，需要综合考虑系统的业务需求、性能要求以及技术实现的复杂性。通过合理的分布式ID...
评论
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