自增ID算法snowflake(雪花)

在数据库主键设计上，比较常见的方法是采用自增ID（1开始，每次加1）和生成GUID。生成GUID的方式虽然简单，但是由于采用的是无意义的字符串，推测会在数据量增大时造成访问过慢，在基础互联网的系统设计中都不推荐采用。自增ID的方法虽然比较适合大数据量的场景，当时由于自增ID是按照顺序增加的，数据记录都是可以根据ID号进行推测出来，对于一些数据敏感的场景，不建议采用

最近在一篇文章中看到P2P网站处理订单流水号的思路还不错。该平台设计时希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。Twitter 的 Snowflake 算法解决了这种需求。在流水号服务中采用了这种算法。

snowflake算法的好处有两点：一是纯数字，二是整体上来说是按时间顺序的。

Scala版详见开源项目https://github.com/twitter/snowflake
Python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake
C#版详见开源项目https://github.com/ccollie/snowflake-net

时间： 2024-10-10 23:13:55

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[转] Twitter的分布式自增ID算法Snowflake实现分析及其Java、Php和Python版

转载自:http://www.dengchuanhua.com/132.html 在分布式系统中,需要生成全局UID的场合还是比较多的,twitter的snowflake解决了这种需求,实现也还是很简单的,除去配置信息,核心代码就是毫秒级时间41位+机器ID 10位+毫秒内序列12位. 该项目地址为:https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的. python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake.

Twitter的分布式自增ID算法snowflake（雪花算法） - C#版

概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的.有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成.而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 该项目地址为:https://github.co

C# 分布式自增ID算法snowflake（雪花算法）

概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的.有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成.而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 该项目地址为:https://github.co

Twitter的分布式自增ID算法snowflake (Java版)

概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. 结构 snowflake的结构如下(每部分用

分布式自增ID算法snowflake

分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的,作为索引非常不好,严重影响性能. snowflake的结构如下(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 第一个部分,是 1 个 bit:0,这个是无意义的. 第二个部分是 41 个 bit:表

Twitter-Snowflake：自增ID算法

简介 Twitter 早期用 MySQL 存储数据,随着用户的增长,单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据,后来团队就研究如何产生完美的自增ID,以满足两个基本的要求: 每秒能生成几十万条 ID 用于标识不同的 记录: 这些 ID 应该可以有个大致的顺序,也就是说发布时间相近的两条记录,它们的 ID也应当相近,这样才能方便各种客户端对记录 进行排序. Twitter-Snowflake算法就是在这样的背景下产生的. 核心 Twitter 解决这两个问题的方案非常简单高效:每一个 ID 都是

Twitter-Snowflake，64位自增ID算法详解

Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单,为了满足Twitter每秒上万条消息的请求,每条消息都必须分配一条唯一的id,这些id还需要一些大致的顺序(方便客户端排序),并且在分布式系统中不同机器产生的id必须不同. snowflake把时间戳,工作机器id,序列号组合在一起. 除了最高位bit标记为不可用以外,其余三组bit占位均可浮动,看具体的业务需求而定.以下关于此算法的可行性研究 Console.WriteLine("41bit的时间戳可以支持该算法使用年限:{0}&quo

分布式ID方案SnowFlake雪花算法分析

1.算法 SnowFlake算法生成的数据组成结构如下: 在java中用long类型标识,共64位(每部分用-分开): 0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 0000000000 00 1位标识,0表示正数. 41位时间戳,当前时间的毫秒减去开始时间的毫秒数.可用 (1L << 41) / (1000L * 60 * 60 * 24 * 365) = 69年. 5位数据中心标识,可支持(1L &l

转：snowflake分布式自增ID算法

原文地址:http://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html 概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有