生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程,可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大,更新量不断飙涨时,MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案.既然要sharding,那么不可避免的要讨论到sharding key问题,在有些业务系统中,必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等,那么如何生成全局唯一的ID呢,下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案. 1.使用CAS思想 什么是CAS协议 Memcached于1

前言数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求: 不能有单点故障.以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.先来看看老外的做法,以时间顺序:

转载一篇博客,里面有很多的知识和思想值得我们去思考. —————————————————————————————————————————————————————————————————————— 在大型互联网应用中,随着用户数的增加,为了提高应用的性能,我们经常需要对数据库进行分库分表操作.在单表时代,我们可以完全依赖于数据库的自增ID来唯一标识一个用户或数据对象.但是当我们对数据库进行了分库分表后,就不能依赖于每个表的自增ID来全局唯一标识这些数据了.因此,我们需要提供一个全局唯一的ID号生成

上次简单的说一下:http://www.cnblogs.com/dunitian/p/6041745.html#uid C#版本的国外朋友已经封装了,大家可以去看看:https://github.com/ccollie/snowflake-net 强大的网友出来个简化版本:http://blog.csdn.net/***/article/details/*** (地址我就不贴了,对前辈需要最起码的尊敬) 一开始我用的是这个简化版本,后来发现有重复项...(demo:https://github.

数据在分片时,典型的是分库分表,就有一个全局ID生成的问题.单纯的生成全局ID并不是什么难题,但是生成的ID通常要满足分片的一些要求:   1 不能有单点故障.   2 以时间为序,或者ID里包含时间.这样一是可以少一个索引,二是冷热数据容易分离.   3 可以控制ShardingId.比如某一个用户的文章要放在同一个分片内,这样查询效率高,修改也容易.   4 不要太长,最好64bit.使用long比较好操作,如果是96bit,那就要各种移位相当的不方便,还有可能有些组件不能支持这么大的ID.

项目是分布式的架构,需要设计一款分布式全局ID,参照了多种方案,博主最后基于snowflake的算法设计了一款自用ID生成器.具有以下优势: 保证分布式场景下生成的ID是全局唯一的 生成的全局ID整体上是呈自增趋势的,也就是说整体是粗略有序的 高性能,能快速产生ID,本机(I7-6400HQ)单线程可以达到每秒生成近40万个ID 只占64bit位空间,可以根据业务需求扩展在前缀或后缀拼接业务标志位转化为字符串. UUID方案 UUID:UUID长度128bit,32个16进制字符,占用存储空间多

传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据.这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性. 如上图,如果第一个订单存储在 DB1 上则订单 ID 为1,当一个新订单又入库了存储在 DB2 上订单 ID 也为1.我们系统的架构虽然是分布式的,但是在用户层应是无感知的,重复的订单主键显而易见是不

当手机丢失时,您可以将对应的产品码提供给运营商,提高找回丢失手机的可能性. 2.去App store下载“查找我的iPhone(Find My iPhone)”,立刻安上,用你的apple帐号登陆上去.就可以看到你现在的位置(也就是你手机所在的位置)如下图: <ignore_js_op> 3.在设置--隐私--定位服务里面打开手机定位系统,打开查找我的iPhone,并且一直保持开着的状态,不要关闭. <ignore_js_op> 4.打开手机的iCloud功能,在iCloud设置页

snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一个long型的ID. 这种方案大致来说是一种以划分命名空间(UUID也算,由于比较常见,所以单独分析)来生成ID的一种算法,这种方案把64-bit分别划分成多段,分开来标示机器.时间等. 其核心思想是:使用41bit作为毫秒数,10bit作为机器的ID(5个bit是数据中心,5个bit的机器ID),12bit作为毫秒内的流水号,最后还有一个符号位,永远是0. 比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图(图片来自网络)