Snowflake

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