最近有同学私信到数据库分布式id设计的时候,咨询这一块是怎么设计的,所以趁着周末,总结了根据现有业务来探讨分布式ID技术与实现。
在复杂分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中,数据日渐增长,对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。
在分布式系统中,分布式锁、分布式ID和分布式事务是常用的组件,用于解决并发控制、唯一标识和数据一致性的问题。本文将介绍Java中常用的分布式锁、分布式ID和分布式事务的实现方案,并通过具体的示例代码演示它们的用法和应用场景。
在分布式系统中,生成唯一的ID是一个核心问题,特别是在需要确保数据完整性和避免冲突的场景中。以下是对五种分布式唯一ID生成方法的详细阐述,包括它们的工作原理、优缺点,以及对网络依赖性的考量:
分布式 ID 就是在分布式项目中我们给数据库记录用的 ID。和单机版项目有啥不同呢?单机版的我们可以用 数据库自增等方式来生成 ID,但是分布式项目中,项目部署在好几台机器上,数据库自增也是有可能会出现重复的情况。所以就需要一种算法来生成适用于分布式系统的 ID。
在业务开发中,大量场景需要唯一ID来进行标识:用户需要唯一身份标识、商品需要唯一标识、消息需要唯一标识、事件需要唯一标识等,都需要全局唯一ID,尤其是复杂的分布式业务场景中全局唯一ID更为重要。于是就会引申出分布式系统中唯一主键ID生成策略问题。
生成分布式唯一ID的方式有很多种如常见的有UUID、Snowflake(雪花算法)、数据库自增ID、Redis等等,今天我们来讲讲.NET集成IdGenerator生成分布式全局唯一ID。
本文通过对分布式ID的3种应用场景、实现难点以及9种分布式ID的实现方式进行介绍,并对结合vivo业务场景特性下自研的鲁班分布式ID服务从系统架构、ID生成规则与部分实现源码进行分享,希望为本文的阅读者在分布式ID的方案选型或技术自研提供参考。
在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是,在分布式系统中,单机生成的ID难以保证全局唯一性,因此需要一种分布式ID生成方案。
首先说下我们为什么需要分布式 ID,以及分布式 ID 是用来解决什么问题的。当我们的项目还处于单体架构的时候,我们使用数据库的自增 ID 就可以解决很多数据标识问题。但是随着我们的业务发展我们的架构就会逐渐演变成分布式架构,那么这个时候再使用数据的自增 ID 就不行了,因为一个业务的数据可能会放在好几个数据库里面,此时我们就需要一个分布式 ID 用来标识一条数据,因此我们需要一个分布式 ID 的生成服务。那么分布式 ID 的服务有什么要求和挑战呢?
1.使用数据库实现分布式锁 缺点:性能差、线程出现异常时,容易出现死锁 2.使用redis实现分布式锁 缺点:锁的失效时间难控制、容易产生死锁、非阻塞式、不可重入 3.使用zookeeper实现分布式锁 实现相对简单、可靠性强、使用临时节点,失效时间容易控制
为什么需要分布式全局唯一ID以及分布式ID的业务需求?集群高并发情况下如何保证分布式唯一全局Id生成?
每一次HTTP请求,数据库的事务的执行,我们追踪代码执行的过程中,需要一个唯一值和这些业务操作相关联,对于单机的系统,可以用数据库的自增ID或者时间戳加一个在本机递增值,即可实现唯一值。但在分布式,又该如何实现唯一性的ID
今天分享一道朋友去京东面试真实遇到的面试题:“为什么要分布式ID?你项目中是怎么做的?”。
业务ID是我们理解、管理和操作业务实体的关键。通过业务ID,我们可以查询、更新和删除业务实体,也可以跟踪业务实体的状态和历史。
雪花算法(Snowflake)是一种分布式唯一 ID 生成算法,能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID,常用于分布式系统中作为全局唯一标识符(GUID)。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数,其中高位是时间戳,中间位是机器 ID,低位是序列号。
本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第七篇,目前系列的前几篇制作成了PDF,需要的可以在文末获取下载方式,持续更新中。今天咱们继续一起来探究下,分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用,ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点,看看它们在实际应用中的场景和效果。
去年做了一个产品,会经常导入导出大量的外部数据,这些数据的ID有的是GUID类型,有的是字符串,也有的是自增。GUID类型没有顺序,结果要排序得借助其它业务字段,整体查询效率比较低;字符串ID本来是用来转换GUID的或者数字ID的,结果有些字符串ID不符合规范,常常有特殊数据需要处理;自增主键ID的数据导入合并经常有冲突。
今天咱们继续一起来探究下,分布式ID在分库分表中起到的作用以及如何使用,ShardingSphere-jdbc中已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来将分别介绍这些策略的优缺点,看看它们在实际应用中的场景和效果。
在分布式系统中,每个实体都需要一个全局唯一的标识符(ID)。Go语言因其高效的并发处理能力和丰富的库支持,成为构建分布式ID生成器的理想选择。本文将探讨几种常见的分布式ID生成策略,以及它们在Go中的实现,同时分析可能遇到的问题和解决方法。
各位小伙伴大家好呀,今天我们来讨论一下分布式id,在讨论分布式id前我们先来考虑一个问题,为什么我们需要分布式id?在业务发展的初期,业务量小,通常利用DB默认的自增主键策略即可满足需求,效率高且使用便捷,但随着业务的发展,当数据量增大,分库分表后,如果还采用自增策略,就会出现问题。那么各位小伙伴思考一下,在生成分布式id时我们需要满足哪些特性呢?
首先,不管是不是分布式系统,都有 ID 唯一的使用场景。而在分布式场景下,对 ID 的唯一性要求更严格!
近几篇文章聊CAS被骂得较多,今天还是聊CAS,谈谈CAS在一种“分布式ID生成方案”上的应用。 所谓“分布式ID生成方案”,是指在分布式环境下,生成全局唯一ID的方法。 可以利用DB自增键(auto
作者:shmilychen,腾讯 IEG 后台开发工程师 1. 分布式唯一 ID 特性 在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一 ID 来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一 ID。 分布式唯一 ID 的特性如下: 全局唯一:必须保证生成的 ID 是全局性唯一的,这是分布式 ID 的基本要求; 有序性:生成的 ID 需要按照某种规则有序,便于数据库的写入和排序操作; 可用性:需要保证高并发下的可用性。除了对
前段时间阿粉想着如何去优化我们公司中已经存在的分布式中的唯一ID,而提起唯一的ID,相信如果不是从事传统行业的人,肯定都有所了解,分布式架构下,唯一ID生成方案,是我们在设计一个系统,尤其是数据库使用分库分表的时候常常会遇见的问题,尤其是当我们进行了分库分表之后,对这个唯一ID的要求也就越来越高。那么唯一ID方案都有哪些呢?
在业务开发中,会存在大量的场景都需要唯一ID来进行标识。比如,用户需要唯一身份标识;商品需要唯一标识;消息需要唯一标识;事件需要唯一标识等等。尤其是在分布式场景下,业务会更加依赖唯一ID。
在互联网行业很多业务场景都需要基于业务的id生成器,来生成各个业务数据的业务主键,很多传统企业或者小众业务会直接拿数据库的自增主键当做业务主键,当然这样能够解决大部分问题,但是在流量比较大的业务场景中,一般会考虑分库分表,那么自增主键的优势就荡然无存了,因为每张表的自增主键对于上层业务来说无法做到唯一性(或者说扩展性不好)。
一、背景需求 当我们需要在多个数据库间进行数据的复制自动增长型字段可能造成数据合并时的主键冲突。设想一个数据库中的Order表向另一个库中的Order表复制数据库时,OrderID到底该不该自动增长呢? 数据库自增长ID和无序的UUID方案的不足之处: 1)、采用数据库自增序列:数据迁移合并等比较麻烦。 2)、UUID随机数:采用无意义字符串,没有排序UUID使用字符串形式存储,数据量大时查询效率比较低。(主要是索引查询销量不是最高的) 如果非要使用非自主增长列作为主键的话(分布式系统分库分表中)
但是这条路还是有很多人走,而且也留下了相应的封神之法,今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实,看目录的时候,滚动条滚了很多次!学习起来肯定也不是那么轻松地,毕竟是封神,肯定有点难度。
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zookeeper是一个经典的分布式数据一致性解决方案,致力于为分布式应用提供一 个高性能、高可用,且具有严格顺序访问控制能力的分布式协调存储服务。
这是我们之前文章结尾《一张照片背后的故事》模块的其中一张,今天看到还是挺扎心的,决定这个栏目重新打开,继续分享给大家。
ID是数据的唯一标识,传统的做法是利用UUID和数据库的自增ID,在互联网企业中,大部分公司使用的都是Mysql,并且因为需要事务支持,所以通常会使用Innodb存储引擎,UUID太长以及无序,所以并不适合在Innodb中来作为主键,自增ID比较合适,但是随着公司的业务发展,数据量将越来越大,需要对数据进行分表,而分表后,每个表中的数据都会按自己的节奏进行自增,很有可能出现ID冲突。这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID,生成出来的ID也可以叫做分布式ID,或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。
雪花算法(Snowflake Algorithm)是一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。起初由Twitter设计,用于解决分布式系统中唯一ID的需求。这一算法的目标是生成全局唯一、有序的64位整数ID,以确保数据不冲突、不重复。
趋势递增:分布式ID用来标识数据的唯一性,往往会被用作主键或者是唯一索引。常用的MySQL InnoDB,使用的索引往往是BTree索引,自增的数据在插入时会有较高的效率。
Leaf是美团推出的一个分布式ID生成服务,名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨一句话:“There are no two identical leaves in the world.”(“世界上没有两片相同的树叶”),取个名字都这么有寓意,美团程序员牛掰啊!
对于每个标识,都需要有一个命名空间(namespace),来保证其相对唯一性。 分布式的ID生成,以Twitter Snowflake为代表的, Flake 系列算法采用的就是划分命名空间并行生成的思路。
今天介绍的雪花算法:Snowflake,可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法,它不依赖数据库。
在现实生活中,很多场景都需要ID生成器,比如说电商平台的订单号生成、银行的叫号系统等。针对不用的业务需求,ID生成策略也不一样,比如电商平台的订单号可以由时间序列组成,银行的叫号系统则是自然数自增序列。对于自增序列的ID生成器,在多并发环境下,为保证严格的自增,常常可以通过锁来保证。
说起ID,特性就是唯一,在人的世界里,ID就是身份证,是每个人的唯一的身份标识。在复杂的分布式系统中,往往也需要对大量的数据和消息进行唯一标识。举个例子,数据库的ID字段在单体的情况下可以使用自增来作为ID,但是对数据分库分表后一定需要一个唯一的ID来标识一条数据,这个ID就是分布式ID。对于分布式ID而言,也需要具备分布式系统的特点:高并发,高可用,高性能等特点。
自动生成的id,长度为20个字符,URL安全,base64编码,GUID,分布式系统并行生成时不可能会发生冲突。
在分布式系统中,经常需要对大量的数据、消息、http请求等进行唯一标识,例如链路追踪traceId、身份标识号、订单流水号、操作记录流水号、优惠券id等等。
在复杂的分布式系统中,往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识,例如:分库分表的 ID 主键、分布式追踪的请求 ID 等等。于是,设计「分布式 ID 发号器」就成为了一个非常常见的系统设计问题。今天我将带大家一起学习一下,如何设计一个分布式 ID 发号器。
构建分布式系统时,如何对数据进行唯一标识也是一个至关重要的设计。不仅要符合B-tree数据结构以维持查询性能,还要考虑唯一标识的连续性会不会影响系统安全性。在分库分表的情况下,还要避免唯一标识重复且高效等等需要考虑的点。为此,市场就出现了很多分布式ID生成方案。本文将详细介绍九种主流的分布式ID生成策略供大家参考使用。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。
系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,也常常为这个问题而纠结。生成ID的方法有很多,适应不同的场景、需求以及性能要求。所以有些比较复杂的系统会有多个ID生成的策略。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中,这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问,分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算,以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略: ● UUID(Universally Unique Identifier) ● 雪花算法(Snowflake) ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键(有些数据库不支持自增主键) ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法(Snowflake)的Python语言的计算方法。
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