Snowflake是一项网络服务,可通过一些简单的保证大规模生成唯一的 ID 号。其优点是:高性能,低延迟;独立的应用;按时间有序。缺点是:需要独立的开发和部署。
41位的时间序列(精确到毫秒,41位的长度可以使用69年);
10位的机器标识(10位的长度最多支持部署1024个节点);
12位的计数顺序号(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号)最高位是符号位,始终为0。
Snowflake 是一个很高效很方便的GUID产生算法,一个int64_t字段就可以胜任,不像现在主流128bit的GUID算法,即使无法保证严格的ID序列性,但是对于特定的业务,比如用做游戏服务器端的GUID产生会很方便。另外,在多线程的环境下,序列号使用Atomic可以在代码实现上有效减少锁的密度。
目前,Snowflake 初始版本已退役。
snowflake 数据库 目录 (Table of Contents) Introduction 介绍 Creating a Snowflake Datasource 创建雪花数据源 Querying Your Datasource 查询数据源 Analyzing Your Data and Adding Visualizations 分析数据并添加可视化 Using Drilldowns on
snowflake是一个分布式自增ID算法。 一般数据主键我们使用数据库sequence、时间戳、uuid或者sequence\时间戳和其他字段的组合。 这里sequence对一些比较隐私的数据会让别人知道当前的数据量; uuid比较长,且一般无序; 在我们希望使用一些简单的id,并且希望id能够按时间顺序生成。 这种情况下可以考虑使用snowflake。 主要应用场景: 在分布式的应用中,每个服
snowflake 算法 SnowFlake算法的优点: 生成ID时不依赖于DB,完全在内存生成,高性能高可用。 ID呈趋势递增,后续插入索引树的时候性能较好。 SnowFlake算法的缺点: 依赖于系统时钟的一致性。如果某台机器的系统时钟回拨,有可能造成ID冲突,或者ID乱序。 snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,采用 Scala 语言实现,是把一个 64
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
分布式ID常见生成策略 分布式ID生成策略常见的有如下几种: 数据库自增ID。 UUID生成。 Redis的原子自增方式。 数据库水平拆分,设置初始值和相同的自增步长。 批量申请自增ID。 雪花算法。 百度UidGenerator算法(基于雪花算法实现自定义时间戳)。 美团Leaf算法(依赖于数据库,ZK)。 其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布
本文向大家介绍PHP生成唯一ID之SnowFlake算法,包括了PHP生成唯一ID之SnowFlake算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言:最近需要做一套CMS系统,由于功能比较单一,而且要求灵活,所以放弃了WP这样的成熟系统,自己做一套相对简单一点的。文章的详情页URL想要做成url伪静态的格式即xxx.html 其中xxx考虑过直接用自增主键,但是感觉这样有点暴露文章数量,有同学
主要内容:1.UUID,2.数据库自增Id,3.基于数据库集群模式,4.基于数据库的号段模式,5.Redis,6.Snowflake,7.百度(uid-generator),8.Leaf,9.TinyId生成方式: 1.UUID 2.数据库自增ID 3.数据库多主模式 4.号段模式 5.Redis 6.雪花算法(SnowFlake) 7.滴滴出品(TinyID) 8.百度 (Uidgenerator) 9.美团(Leaf) 1.UUID UUID的生成简单到只有一行代码,输出结果 c2b8c2b
雪花算法 类型:SNOWFLAKE 可配置属性: 属性名称 数据类型 说明 默认值 worker-id (?) long 工作机器唯一标识 0 max-vibration-offset (?) int 最大抖动上限值,范围[0, 4096)。注:若使用此算法生成值作分片值,建议配置此属性。此算法在不同毫秒内所生成的 key 取模 2^n (2^n一般为分库或分表数) 之后结果总为 0 或 1。为防
本章将重点介绍如何开始使用分布式TensorFlow。目的是帮助开发人员了解重复出现的基本分布式TF概念,例如TF服务器。我们将使用Jupyter Notebook来评估分布式TensorFlow。使用TensorFlow实现分布式计算如下所述 - 第1步 - 为分布式计算导入必需的模块 - 第2步 - 使用一个节点创建TensorFlow集群。让这个节点负责一个名称为“worker”的作业,并在
在介绍GraphX之前,我们需要先了解分布式图计算框架。简言之,分布式图框架就是将大型图的各种操作封装成接口,让分布式存储、并行计算等复杂问题对上层透明,从而使工程师将焦点放在图相关的模型设计和使用上,而不用关心底层的实现细节。 分布式图框架的实现需要考虑两个问题,第一是怎样切分图以更好的计算和保存;第二是采用什么图计算模型。下面分别介绍这两个问题。 1 图切分方式 图的切分总体上说有点切分和边切
有时我们需要能够生成类似MySQL自增ID这样不断增大,同时又不会重复的id。以支持业务中的高并发场景。比较典型的,电商促销时,短时间内会有大量的订单涌入到系统,比如每秒10w+。明星出轨时,会有大量热情的粉丝发微博以表心意,同样会在短时间内产生大量的消息。 在插入数据库之前,我们需要给这些消息、订单先打上一个ID,然后再插入到我们的数据库。对这个id的要求是希望其中能带有一些时间信息,这样即使我
如何自定义生成固定长度的字符串ID,8-12个字符 格式:业务标记_xxxxxxxxxx 如:user_Nuxq23s24dxa1ScSx 要求:1ms生成100W个 或有什么现成的库可以使用,麻烦老大们贴下代码