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本页目录 IdUtil案例 常见ID生成策略 UUID ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） MongoDB唯一主键 Redis自增主键策略 IdUtil案例 演示了：UUID、nanoID...生成工具，就在这里统一搜集整理一些常见的ID策略 常见ID生成策略 UUID 案例：144985ec-458d-49c5-8338-ba325eca5322 特点：无序、数字与小写英文、长度36位 缺点...：无序、长度太长，超低概率可能会重复 ❄️雪花算法（我觉得了解再多，还得是万能的雪花算法❄️） 特点：纯数字、自增、每秒26万个ID、长度19 雪花算法是推特公司开源的工具：想了解前往本站：https:...一个是机器ID，另一个是数据中心ID（两个ID均是数字）。 保证线程安全，务必获取单例对象！上文案例就是单例对象，随便使用！...MongoDB唯一主键 这里是Hutool工具集成的MongoDB唯一ID生成，我才了解的。
1.随机数长度控制,定义一个长度变量（length），生成可控长度的随机数： Math.random().toString(36).substr(3,length) 2.引入时间戳： Date.now(
在集群中使用应传入机器码或唯一标识作为唯一ID的根据。 * * * 更新 添加了多个可选的构造方法，来适应不同的生成规则。...this.dateFlag.equals(l)){ this.dateFlag = l; randomSet.clear(); } //判断生成的随机数是不是已经呗用过...，如果是则重新生成 int randomNum = 0; do { randomNum = random.nextInt(Integer.parseInt
二、常见的ID生成策略 1、数据库自增ID（前面提到了） 2、UUID 算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随记数来生成UUID。...优点：本地生成，生成简单，性能好，没有高可用风险 缺点：长度过长，存储冗余，且无序不可读，查询效率低 3、Redis生成ID Redis生成ID可以看做数据库自增ID的升级版。...各个 Redis 生成的 ID 为 ? 4、Twitter的snowflake算法。 三、snowflake算法 snowflake算法，采用64位二进制整数。二进制具体位数含义如下图。 ?...二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id都使用正数，所以这个最高位固定是0 41位，用来记录时间戳（毫秒）。...在redis中设置一个整数变量workerNum，初始值为0，snowflake id生成客户端每次启动时读取redis中的变量，用workerNum%1024作为worker的值，然后把redis中的
应用场景 全局流水号 区分前后台 包含日期,可以从流水号一眼看出日期 不需要显示在前台,可以在后台显示 唯一标识每一次请求 订单号 , 优惠券号码等电商业务相关 参考电商订单号设计的资料,自定义实现...leaf.snowflake.port= 建表语句 CREATE TABLE `leaf_alloc` ( `biz_tag` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '', `max_id...CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`biz_tag`) ) ENGINE=InnoDB; insert into leaf_alloc(biz_tag, max_id..., step, description) values('leaf-segment-test', 1, 2000, 'Test leaf Segment Mode Get Id') 测试 package...=1, status=SUCCESS} Result{id=2, status=SUCCESS} Result{id=3, status=SUCCESS} Result{id=4, status=SUCCESS
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。...下面以MySQL为例介绍对于在不同机器上生成全局唯一ID的几个解决途径，其思想也适用于其他数据库系统。 1....，而且也不依赖于一个中心节点，因此是生成唯一ID的上佳选择。...()来获得这个新生成的值。...使用GUID 你可以使用UUID()函数来生成全局唯一的ID，GUID的值很大且不连续，因此它不适合做InnoDB表里的主键。
很多时候我们都需要生成一个全局id用于数据存储的主键，那么如何生成一个全局id呢？有哪些方法？优缺点是啥？...1.数据库自增id 我们需要一个单独的表给我们专门生成自增id，每次到这个专门生成id的表里插入一条数据拿回id，带着这个id去新增自己分表数据； 优点：方便简单，谁都会用； 缺点： 1.单库生成自增...因为二进制里第一个bit为如果是1，那么都是负数，但是我们生成的id都是正数，所以第一个bit统一都是0 41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。...意思就是最多代表2 ^ 5个机房（32个机房）， 每个机房里可以代表2 ^ 5个机器（32台机器）。...workId为0的备用workerId是512，workId为1的备用workerId是513，以此类推……，如果我们0号服务产生了时钟回拨的问题，我们就用其备用服务512去生成id，如果我们认为两套备用服务依然不可靠
我在之前修改了一个文件，但是没有commit，现在我想要commit，日期为那天的日期 git 修改日期的方法很简单，因为有一个命令--date 可以设置 git 提交时间。...如果想要系统的时间不会影响到 git 的提交时间，请使用本文的方式，自己指定提交的时间 使用git自定义时间的提交格式： git commit --date="月 日 时间 年 +0800" -am "提交" 如果我要把日期修改为...当然，如果你想写为程序，那么我还可以送你一点代码 new List() { "Jan","Feb","Mar...等待程序执行完退出进程 p.Close(); return output + "\r\n"; } } 如果修改过程需要修改上一次提交的日期
我在之前修改了一个文件，但是没有commit，现在我想要commit，日期为那天的日期 git 修改日期的方法很简单，因为有一个命令--date 可以设置 git 提交时间。...使用git自定义时间的提交格式： git commit --date="月 日 时间 年 +0800" -am "提交" 如果我要把日期修改为 2016.5.7 那么我可以使用下面代码 git commit...当然，如果你想写为程序，那么我还可以送你一点代码 new List() { "Jan","Feb","Mar...等待程序执行完退出进程 p.Close(); return output + "\r\n"; } } 如果修改过程需要修改上一次提交的日期
⽣成ID性能⾮常好，基本不会有性能问题。 全球唯⼀，在遇⻅数据迁移，系统数据合并，或者数据库变更等情况下，可以从容应对。 缺点： 没有排序，⽆法保证趋势递增。...性能不够要求的时候，我们可以尝试使⽤Redis来⽣成ID。...这主要依赖于Redis是单线程的， 所以也可以⽤⽣成全局唯⼀的ID。可以⽤Redis的原⼦操作 INCR和INCRBY来实现。 优点： 不依赖于数据库，灵活⽅便，且性能优于数据库。...数字ID天然排序，对分⻚或者需要排序的结果很有帮助。 缺点： 如果系统中没有Redis，还需要引⼊新的组件，增加系统复杂度。 需要编码和配置的⼯作量⽐较⼤。 ⽹络传输造成性能下降。...雪花算法(分布式自增长ID https://blog.csdn.net/lydms/article/details/124696135
Mysql可以作为分布式序列号生成器 ，写下笔记以防忘记。...需要一张表 server_id_table 表中的role为服务器角色名，nextId为当前Id，startId为开始Id，endId为结束Id。...使用下列sql语句可以实现分布式Id生成器的功能，而且是线程安全的 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149377.html原文链接：https://
即使使用了第二个参数，也会重复，最好的方案是结合 md5 函数来生成唯一 ID。...例如：如果在多台主机上可能在同一微秒生成唯一 ID。prefix 为空，则返回的字符串长度为 13。moreentropy 为 TRUE，则返回的字符串长度为 23。...使得唯一 ID 更具唯一性。 PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法一 这种方法会产生大量的重复数据，运行如下 PHP 代码会数组索引是产生的唯一标识，对应的元素值是该唯一标识重复的次数。...> PHP uniqid() 生成不重复唯一标识方法三 这种方法生成的唯一标识中没有重复。 <?...php sessioncreateid()是 php 7.1 新增的函数，用来生成 session id，低版本无法使用
伙伴遇到一个关于excel导入数据到python中，日期变成数字而不是日期格式的问题。第一反应这个数字应该是excel里面的时间戳类似的，所以我就实验增加一天是不是对应的数字就加1。...最后证明了我的想法，这样就可以倒推excel里面的数字日期是从那一年开始计数的。 我们先看一下excel本身打开数据的样子： ? 我们再看看python直接导入后日期的样子： ?...那我们的目标就是将字段列名的日期数据替换成标准的日期格式，具体的思路是： 1、先用excel实验2018-11-02对应的日期时间戳是43406。...') col=list(data.columns)#获取列名 print(col) col_new=[] def date(dates):#定义转化日期戳的函数,dates为日期戳 delta=datetime.timedelta...= 520 ws.append([1,2,3]) ws['A3'] = datetime.datetime.now() wb.save('time.xlsx') 以上这篇python转化excel数字日期为标准日期操作就是小编分享给大家的全部内容了
一、生成随机日期 例如，生成一个2015年内的任意日期: /* * 分析：2015年内的任意日期，即日期范围是(2015-01-01, 2015-12-31) * 可以转化为 2015-01-01...生成指定范围[min_value, max_value]内的随机日期: select to_date(2457024 + trunc(DBMS_RANDOM.VALUE(0, 365)), 'J') from...dual; 二、生成随机日期+时间 SELECT to_date(TRUNC(DBMS_RANDOM.VALUE( to_number(to_char(to_date('20150101...20150501','yyyymmdd')+1,'J')))),'J')+ DBMS_RANDOM.VALUE(1,3600)/3600 prize_time FROM dual; 生成...2015-01-01 00:00:00至2015-05-01 23:59:59内的日期时间
Code: import datetime def create_assist_date(datestart = None,dateend = None): # 创建日期辅助表 if datestart...= '2016-01-01' if dateend is None: dateend = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') # 转为日期格式...d') date_list = [] date_list.append(datestart.strftime('%Y-%m-%d')) while datestart<dateend: # 日期叠加一天...datestart+=datetime.timedelta(days=+1) # 日期转字符串存入列表 date_list.append(datestart.strftime...-06-30', '2018-07-01', '2018-07-02', '2018-07-03', '2018-07-04', '2018-07-05', '2018-07-06'] 今天的前n天的日期列表
但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。...每个进程一秒钟可以最多拥有 256^3（16777216）个不同的 ObjectId 而不会产生冲突。...MongoDB 的哲学 这样设计的主键 ID 从根本上保证了其唯一性，也因此可以不必由 MongoDB 服务器生成，通常，主键 _id 的生成都是由客户端的驱动程序完成的。...自己生成自增 id — findAndModify 虽然已经有很多生成自增 id 的方案可供选用，如依赖 redis 等，但 MongoDB 本身提供了原子操作，我们可以通过 MongoDB 提供的原子操作来实现...通过 php 生成 MongoDB 自增 id <?
MyChat 群组 ID 的生成 每个群组在创建时由后端分配 ID, 这个 ID 考虑到后面的集群情况, 所以需要做到全局唯一, 所以这里使用了雪花算法来实现 ?...生成工具 * * * 欢迎跟我一起学习，微信（lvgocc）公众号：星尘的一个朋友 * * @author lvgorice@gmail.com * @version 1.0 *...(); /** * 一毫秒内的序列号 */ private static long sequence = 0; /** * 上次生成序列号时间(毫秒...synchronized static long nextId() { long now = System.currentTimeMillis(); // 如果小于上次生成时间..., 可以优化为重新生成, 不抛出异常 if (now < lastGenTime) { throw new IllegalStateException("ERROR
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