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百度UID生成器的分布式ID代码

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简介:
本项目提供了一种基于百度实践的分布式唯一标识符生成方案,适用于大规模高并发系统中生成全局唯一的UID。 在uid-generator中,workId是由系统自动生成的,并且考虑到了应用部署在Docker上的情况。用户可以定义自己的工作ID生成策略,默认情况下,当应用程序启动时会由数据库分配一个唯一的id作为该机器的工作标识(workerId)。具体来说,在应用程序启动时会向数据库中的WORKER_NODE表插入一条记录,这条记录包含主机名和端口号等信息。一旦数据成功插入后返回的自增唯一ID即为当前机器的工作ID。

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客服
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  • UIDID
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    本项目提供了一种基于百度实践的分布式唯一标识符生成方案,适用于大规模高并发系统中生成全局唯一的UID。 在uid-generator中,workId是由系统自动生成的,并且考虑到了应用部署在Docker上的情况。用户可以定义自己的工作ID生成策略,默认情况下,当应用程序启动时会由数据库分配一个唯一的id作为该机器的工作标识(workerId)。具体来说,在应用程序启动时会向数据库中的WORKER_NODE表插入一条记录,这条记录包含主机名和端口号等信息。一旦数据成功插入后返回的自增唯一ID即为当前机器的工作ID。
  • Java编写雪花算法ID
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    本项目提供用Java编写的分布式雪花算法实现代码,用于高效生成全局唯一ID,适用于高并发系统的标识符生成需求。 在处理大数据量的情况下,通常会采用分库分表的策略。使用自增ID可能会导致ID重复的问题出现;而UUID虽然保证了唯一性但会导致数据无序,并且创建主键索引时需要频繁修改索引树内的位置,降低索引更新效率。 为了解决这些问题,引入了雪花ID(Snowflake ID)。这种算法不仅能够确保生成的数字具有有序性和唯一性的特点,还结合了自增ID和UUID的优点。具体来说: 1. **高性能高可用**:生成过程独立于数据库操作,在内存中完成。 2. **容量大**:理论上每秒可以产生数百万个唯一的递增值(理想状态下可达409.5万)。 3. **有序性与唯一性结合良好**,使得存入关系型数据库后索引效率得以提升。
  • UID.zip
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    UID生成器是一款高效实用的工具软件,能够快速生成唯一用户标识符,广泛应用于各类应用程序中以确保数据的独特性和安全性。 标题“UidGenerator.zip”指的是一个包含有关如何在SpringBoot项目中集成UidGenerator的示例代码的压缩文件。UidGenerator是一个生成唯一ID的工具,通常用于分布式系统中的标识生成,以确保在多节点环境下的唯一性。SpringBoot是基于Spring框架的高度模块化、简化配置的微服务开发平台。“springboot集成UidGenerator使用的demo”意味着这个压缩包包含了一个实际运行的实例,演示了如何在SpringBoot应用中集成UidGenerator,帮助开发者理解如何在自己的项目中实现类似的功能。标签“UidGenerator springboot java”表明这个项目是用Java语言开发的,并且与SpringBoot和UidGenerator库相关。 压缩包内的文件包括: 1. `mvnw.cmd` 和 `mvnw`: 这些是SpringBoot项目中的Maven Wrapper,允许开发者在没有全局安装Maven的情况下执行Maven命令。 2. `.gitignore`: 定义了哪些文件或目录在Git版本控制系统中应被忽略,防止不必要的文件被提交。 3. `UidGenerator.iml`: IntelliJ IDEA项目文件,包含了项目的配置信息,便于在IDE中管理项目。 4. `HELP.md`: 可能是项目帮助文档,详细解释了如何使用或配置这个示例。 5. `pom.xml`: Maven的项目对象模型文件,定义了项目依赖、构建设置等信息,包括UidGenerator和SpringBoot的相关依赖。 6. `.idea`: IntelliJ IDEA的工作区文件夹,包含了项目的配置和索引信息。 7. `.mvn`: Maven的配置文件夹,可能包含自定义Maven插件或配置。 8. `src`: 源代码目录,通常包含`main`和`test`两个子目录,分别存放主代码和测试代码。 9. `target`: Maven构建的输出目录,包含了编译后的类文件、资源文件和最终的可执行jar。 通过这个项目,你可以学习到以下知识点: 1. **SpringBoot集成**: 如何将外部库(如UidGenerator)添加到SpringBoot的`pom.xml`文件中,并在项目中使用。 2. **UidGenerator的用法**: 如何配置和调用UidGenerator的API来生成唯一ID。 3. **Maven Wrapper**: 理解`mvnw`的用途以及如何通过它来构建和运行项目。 4. **IntelliJ IDEA项目配置**: 了解`.iml`和`.idea`文件对项目的影响。 5. **Git版本控制**: `.gitignore`文件的编写规则及其在协作开发中的作用。 6. **Maven项目结构**: 熟悉`src/main/java`, `src/main/resources`等目录的作用。 7. **Maven构建过程**: 学习`target`目录中的文件是如何由`pom.xml`配置生成的。 通过解压并分析这个项目,你可以深入了解SpringBoot如何与外部库集成,并在实际开发中利用UidGenerator生成唯一ID。这将有助于提升你的Java和SpringBoot应用开发能力。
  • 基于UidGenerator改进全局唯一ID
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    本项目提供了一种优化版的全局唯一ID生成方案,借鉴并改良了百度UidGenerator算法。通过结合时间戳、机器标识等元素,确保在分布式系统中高效生成不重复的唯一ID。 基于百度的UidGenerator改造了一个全局唯一ID生成器,将原有的数据库依赖改为了使用ZooKeeper来获取序列号以替代机器ID。
  • IDWorker:一个结合Zookeeper与Snowflake算法ID,利用Zookeeper...
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    IDWorker是一款融合了Zookeeper与Snowflake算法特性的高效分布式ID生成服务工具。通过Zookeeper协调确保全局唯一性,并优化性能以适应大规模系统的高并发需求。 IDWorker是一个基于Zookeeper和Snowflake算法的分布式统一ID生成工具。它通过自动注册机器(最多1024台),无需手动指定workerId和dataCenterId来简化配置过程。 使用Maven时,可以通过添加以下依赖项到项目的pom.xml文件中来引入IDWorker: ```xml com.imadcn.framework idworker ${latest.version} ``` 在Spring配置文件(例如beans.xml)中,可以使用以下XML片段来定义相关bean: ```xml ``` 以上描述了如何在项目中集成IDWorker以生成分布式唯一标识符。
  • ID.rar
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    ID卡生成器是一款方便实用的小工具软件,能够帮助用户快速生成和管理个人或企业的身份识别卡片信息。下载此资源可以简化制卡流程,提高工作效率。 此工具需要输入提供头像(白底背景,大小尽量符合要求效果更佳),生成的图像虽然不是完全逼真但仍有参考价值。详细信息请参见本人博客文章。 我会继续努力与大家共同进步。
  • UID工具.rar
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    这款“UID生成工具”能够帮助用户快速、批量地创建唯一的用户标识符(UID),适用于软件开发和测试环境中需要大量唯一标识的应用场景。 在设计游戏中分布式服务器之间生成唯一ID的功能时,我参考了雪花算法。该方案支持16种不同的服务器类型,并且每种类型的服务器可以运行多达128个进程。系统能够每秒产生高达100万个UID。
  • 技术面试题集锦:锁、事务、缓存及ID
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    本书汇集了分布式系统核心组件的面试题目,包括分布式锁、分布式事务、分布式缓存和分布式ID生成机制,旨在帮助读者深入理解并掌握分布式技术的关键概念与实现。 在现代软件架构中,分布式系统扮演着至关重要的角色,能够处理海量数据并提供高可用的服务。面试时常会考察开发者对分布式锁、分布式事务以及分布式缓存等概念的理解与应用。 首先来看分布式锁的概念:它用于解决资源争抢的问题,在单机环境下实现相对简单;但在分布式的环境中由于网络延迟和节点间的异步通信,使得确保一致性及公平性变得复杂。常见的实现方式包括基于Zookeeper、Redis或数据库的方案,并通常采用乐观锁或者悲观锁策略以保证安全地访问共享资源。 分布式事务则涉及到多个服务间的数据一致性的维护工作:本地事务可在单一资源管理器中提供ACID特性,但跨节点操作时这些特性能否得到保障就成了问题。全局事务通过使用如TX和XA协议的全球性事务管理系统来协调各个局部资源的操作从而实现一致性;其中两阶段提交(2PC)是最常见的分布式事务处理机制之一,尽管它能够确保数据的一致性,但在效率及容错能力方面有所欠缺。为了解决这些问题出现了BASE理论等方案,在牺牲了一定程度上的一致性和隔离性的前提下换取了更高的可用性和性能。 CAP原理是设计分布式系统时的一个重要参考点:指出在分布式的环境中无法同时满足一致性(C)、可用性(A)和分区容忍度(P),开发者需要根据业务需求在这三者之间做出权衡。例如,许多微服务架构更倾向于选择AP模式,在短暂的数据不一致的情况下保证应用的高可用性。 另外,在事务管理方面,ACID特性是传统事务处理的核心要素:原子性(Atomicity)确保了操作要么全部执行成功或者完全失败;一致性(Consistency)保障数据在事务前后的正确状态;隔离性(Isolation)防止并发访问时的数据冲突与干扰现象的发生;而持久性(Durability)则保证提交的交易结果被永久保存下来。SQL标准定义了几种不同的隔离级别,从读未提交到串行化不等,在提供不同级别的可见性和一致性的同时也对性能和资源消耗进行了权衡。 总之,理解和掌握这些核心概念对于设计并实现高效、稳定的分布式应用程序至关重要,并且能帮助开发者在面试中展示出扎实的技术基础。
  • SnowFlake算法详解:适用于Twitter唯一ID(Java实现)
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    本文详细解析了SnowFlake算法的工作原理及其在分布式系统中生成全局唯一ID的应用,并提供了一个基于Java的具体实现案例。适合希望为应用设计高效ID分配机制的技术人员阅读。 在分布式系统中,有些场景需要使用唯一的ID来避免冲突。虽然可以采用36位的UUID(通用唯一识别码)解决这一问题,但它的缺点也显而易见:长度较长且通常是无序的。因此,在某些情况下,我们希望能够生成一种更简单的有序ID。 为了解决这个问题,Twitter开发了Snowflake算法。最初是由于将存储系统从MySQL迁移到Cassandra时遇到了挑战——因为Cassandra没有提供顺序的ID生成机制,所以才设计出了这套独特的唯一ID生成服务。 Snowflake算法的具体结构如下(每部分用-分隔):0 - 0000000000 0000000000 代表时间戳、机器标识和序列号等信息。
  • 唯一ID工具类:基于和雪花算法方法
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    本工具类提供了一种高效且易于实现的唯一ID生成方案,结合了分布式特性和高效的雪花算法,适用于高并发场景下的应用开发。 分布式ID生成采用雪花算法实现唯一ID的工具类设计为线程安全。 整体上该方法确保时间自增排序,并且在整个分布式系统内不会产生ID冲突(通过数据中心ID和机器ID进行区分),同时具有较高的效率,经测试,SnowFlake每秒能够生成大约26万个ID。