---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。 那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？...（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...local/bin /usr/bin /usr/local/bin /usr/sbin 可以看出来有全局目录，有用户目录（比如前两个路径） 如果你将该命令安装或者软链接到了全局目录，那确实是所有用户都会共享这个命令
在分布式系统中，为了确保每个节点生成的 ID 在整个系统中是唯一的，我们需要一种高效且可靠的 ID 生成机制。分布式 ID 的特点全局唯一性：不能出现有重复的 ID 标识，这是基本要求。...分布式 ID 的应用场景不仅仅是用于用户 ID，实际互联网中有很多场景都需要能够生成类似 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。...比较典型的场景有：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+ 在这些业务场景下将数据插入数据库之前，我们需要给这些订单和数据先分配一个唯一 ID，然后再保存到数据库中。...选择哪个库取决于你的需求：bwmarrin/snowflake：成熟、广泛应用，如果你需要生成不同进制的ID（如Base2, Base64）或对时间戳的精度要求更高，可以选择这个库。...在具体应用中，我们可以根据需求选择适合的库，以确保系统的高效性和稳定性。
大家好，我是猫头虎，今天要和大家分享一个振奋人心的消息：所有 ChatGPT 免费用户现在可以使用 GPT 商店中的 GPT 了！这真的是一个巨大的突破，让我们一起来看看这个激动人心的时刻吧。...这个新模型带来了更强大的性能和更多的可能性。作为一名技术爱好者，我迫不及待地想要测试这个新模型，看看它能带来怎样的惊喜。...注意事项 需要提醒大家的是，虽然 GPT 商店全面开放了，但 DALL·E 的绘画功能目前仍无法使用。不过，其他所有的 GPT 功能都可以正常使用，希望大家在体验过程中多多反馈问题和建议。...界面如下： 测试使用代码生成器： 生成的结果如下： 好的，让我们开始实现雪花算法（Snowflake Algorithm）在Go语言中的代码。...作为一名全栈软件工程师和科技自媒体博主，我深知技术普及的重要性。相信在不久的将来，我们会看到更多的用户因为这次更新而受益，体验到 AI 技术带来的便利和乐趣。
并且，我不喜欢SaaS这个模式，对客户不平等）” 是这段话真正激发了我对Snowflake及Slootman本人的兴趣，因为从侧面说明了这不是一家典型SaaS模式的公司，否则他也绝不会加入。...我在此基础上进一步延伸，尽可能用大白话揭开这个让客户彻底改观的“新技术”的奥秘。...回到停车场这个例子，当汽车需要离开停车场时，Snowflake能够精确计算各个零部件被搬运、组装以及道闸等候等每一个环节的时间。...（来自：Snowflake） 当几乎所有SaaS公司都在想如何让客户多花钱的时候，Snowflake反其道而行，在考虑如何帮助客户多省钱。...在一级市场中，我也看到有不少新一代的SaaS公司先收取较低的订阅服务费，再根据平台上处理的订单量或项目数额外收费，因为这会消耗大量计算资源，来保证大规模和并发运算的稳定性。
本文约 4500 字，预计阅读需要 15 分钟。 1论数据库的性能崇拜 从我在西雅图的家到我们在旧金山的办公室大约需要 4.5 小时。...如果您的数据位于有点不稳定的 CSV 文件中，或者您想要提出的问题很难用 SQL 表述，那么可能理想的查询优化器也无法帮助您。...这是分析师喜欢 Snowflake 的原因之一，因为他们不必花时间在文档中查找内容。 数据并不总是采用方便查询的格式。世界上大量的数据都存储在 CSV 文件中，其中许多文件的结构很差。...在 BigQuery 中，我编写了第一个 CSV 拆分器，当发现它是一个比预期更棘手的问题时，我们派了一位新的研究生工程师来解决这个问题。...事实证明，CSV 解析实际上很困难。
小伙伴们在批阅的过程中，如果觉得文章不错，欢迎点赞、收藏、关注哦。三连即是对作者我写作道路上最好的鼓励与支持！...概述在现代应用中，生成唯一且不重复的数字是一项关键任务，尤其是在分布式系统和多线程环境中。...雪花算法（Snowflake）：Twitter 提出的分布式系统中生成全局唯一ID的算法。每种方式都有不同的使用场景，我们将逐一分析。源码解析1....：如下是具体的代码解析，希望对大家有所帮助：这段Java代码定义了一个测试方法 testSnowflakeIdGeneration，用于测试雪花算法（Snowflake Algorithm）ID生成器是否能够生成不同的...掌握这些方案，可以帮助开发者在实际项目中应对不同的唯一标识生成需求，保证系统的稳定性和数据的一致性。文末好啦，以上就是我这期的全部内容，如果有任何疑问，欢迎下方留言哦，咱们下期见。...
，ID简短，查询效率快，在分布式系统中显然由于单点问题无法使用mysql自增长了，此时需要别的解决方案来支撑分布式业务。 ...Twitter-Snowflake算法产生的背景相当简单，为了满足Twitter每秒上万条消息的请求，每条消息都必须分配一条唯一的id，这些id还需要一些大致的顺序，让twitter可以通过一定的索引来进行检索...为啥它叫做Snowflake(雪花)算法？因为每个人都知道没有两片一样的雪花，这一事实源于晶体在天空中形成的方式。雪是一团冰晶，在大气中形成，并在它们下落时保持其形状。... 可以看到这些id很明显带有递增的连续性，有的人会问了，假设我搭建了上千个节点的分布式系统，此时接口接到参数id,我怎么判断该id的订单信息存储在那个节点中呢？ ...其实很容易就可以判断，从SnowFlake的算法结构入手，本身就是二进制转换十进制的整形，现在我们反着进行解析即可，这里以这个19位的id为例子：4368750411956359169 首先将其转换为二进制
要真正解决这个问题，不仅是贴个创可贴就完事，还需要重新定义我们该如何看待性能。 性能具有主观性 性能必须从用户角度来衡量，而不是从数据库角度来衡量。...一些数据库在基准测试中走这些捷径拿到了不错的测试结果，但除非在特定情况下，否则我不会用它们。...演化速率 去年，当我开始着手在 DuckDB 之上创建一家公司时，许多人向我指出，如果你在谷歌上搜索 DuckDB 的性能，就会看到一个基准测试，在该测试中 DuckDB 表现很糟。难道我不担心吗？...如果只因数据库中的一个 Bug 就让你选择了它的竞品，那么在短短几周内这个 Bug 修复了，再看你的选型理由就显得比较愚蠢。性能也是如此；如果两个数据库以不同的速度改进，你最好选发展更快的那个数据库。...在 BigQuery 中，我编写了我们的第一个 CSV 拆分器，但当问题比预期更为棘手时，我们派了一名刚毕业的工程师来解决这个问题。
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，对分页或者需要排序的结果很有帮助。...://github.com/weizhenyi/leaf-snowflake下载 2、一个候选人不严谨但成本很低的实现 我在面试中，一个候选人提出的方法也比较有意思（尽管这个方法不严谨）。...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...3、个人项目中hash分库的解决办法 实际使用中，有时候ID需要支持分库分表，snowflake的默认实现对这块支持得不够。...可以考虑借助ID时间戳部分实现均匀分布 （1）分库分表逻辑使用ID中时间戳部分做取模。这个方法需要把10进制ID转成2进制，然后移位，再进行计算。
源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析...和去年同期相比，分数显著上涨的数据库还有 Microsoft Access、MariaDB 和 Snowflake 。Snowflake 去年曾获得“2021 年度数据库”称号。...排名的数据依据 5 个不同的指标： Google 以及 Bing 搜索引擎的关键字搜索数量 Google Trends 的搜索数量 Indeed 网站中的职位搜索量 LinkedIn 中提到关键字的个人资料数...---- ---- 欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。...文章有帮助的话，在看，转发吧。谢谢支持哟 (*^__^*）
整理了一份Java面试宝典完整版PDF 二、先谈谈 RabbitMQ 的特性 RabbitMQ 所做的确保是：只要你把消息投递到 Broker 中，那么我就确保这个消息会送达到消费者的手中。...Broker 发送应答的过程中，网络出现问题这个消息没有到达生产者会导致整个流程进入补偿的流程当中，此时 Broker 中就有两条消息，也就是发成了重复的投递的问题，所以接下来我们要在消费端来处理这个问题...四、消费端的幂等： 4.1 导致需要解决幂等的原因 Broker 发送应答消息的时候，消息未到达生产者 消费者在发送应答的时候，消费者挂掉了 4.2 就上述我们的机制的解决 因为上述我的消息都有唯一的标识...4.3.1 利用数据库自增id 优点： 1)：不能再简单了，在并发不大的情况可以接受 2)：对分页和排序是有帮助的 缺点： 1)：分库分表和读写分离多住从的情况下不适用 2)：性能达不到要求时，不利于扩展...4.3.3 利用 twitter 开源的 snowflake snowflake 是 twitter 开源的一个分布式的 ID 的生成算法，结果是一个 long 的ID，使用 41bit 作为毫秒数，
UUID与Snowflake对比 从我历年所经历的项目中，我主要使用的是变种的 Snowflake 算法来生成业务需要的 ID 的，本讲的重点，也是运用它去解决 ID 全局唯一性的问题。...而如果生成的 ID 可以被反解，那么从反解出来的信息中我们可以对 ID 来做验证，我们可以从中知道这个 ID 的生成时间，从哪个机房的发号器中生成的，为哪个业务服务的，对于问题的排查有一定的帮助。...1024 个号） 我选择这个组成规则，主要是因为我在单机房只部署一个发号器的节点，并且使用 KeepAlive 保证可用性。...我在开头提到，自己的实际项目中采用的是变种的 Snowflake 算法，也就是说对 Snowflake 算法进行了一定的改造，从上面的内容中你可以看出，这些改造：一是要让算法中的 ID 生成规则符合自己业务的特点...总结 Snowflake 的算法并不复杂，你在使用的时候可以不考虑独立部署的问题，先想清楚按照自身的业务场景，需要如何设计 Snowflake 算法中的每一部分占的二进制位数。
这个项目是在 2016 年年底的时候开源的，我是在 2017 年把它引进中国，来做 ClickHouse 的中文社区。...最近这一年它突然在国内、国外都特别火，在 DB Ranking 这个网站上的排名就上升了 71 位，成为第 50 名，但其实它已经发展了四年，仅次于它的另一个热门产品是 Snowflake。...所以大家看这个上升的趋势，Snowflake 这么火，是不是 ClickHouse 将来会像 Snowflake 一样？...我之后会介绍应用场景，ClickHouse 和 Snowflake 有相似之处，但它绝对不是Snowflake，所以 ClickHouse 到底是谁？ 2....具体来说，因为在做用户画像时很多标签加工是离线计算的，这个标签不需要实时打上，但是查询或推送的时候会需要，所以苏宁一开始把所有相关的标签在 HDFS 里存了，在 MySQL 里存了维度表，把 ClickHouse
数据中台：Snowflake的独特技术优势 Snowflake已于2020年9月16日正式上市，市值超过700亿美元。...该公司成立于2012年，致力于为企业提供数据云平台，帮助客户打破数据孤岛，方便企业运用和分享数据，并从中获得数据价值和商业洞见。Snowflake提供的产品技术服务在国内更多被称为数据中台。...从服务层来看，是另一个我认为Snowflake服务层非常独立。...它解决了数据仓库易用性的问题，大大降低了需要的管理和运维成本，是其他竞争对手所不能比拟的。...从服务层来看，是另一个我认为Snowflake服务层非常独立。
这一块我也对ClickHouse这个方向及大数据存储方向做一个反思，给大家一些参考。 首先我们看一下ClickHouse的集群架构： ? ...所以在该架构下主要还是写入local table，在海量数据写入时对于数据加载也是一个非常有挑战的工作。...该架构也有以下缺点： 节点融合了计算和存储，在扩容方面必然会带来较高的成本。例如从节点，较少担任计算，但也需要提供较强的计算能力。 “弹性”不足集群扩容和缩容必然面临数据分布的调整。...该结构升级或是运维中如果出现性能或是故障问题，很容易导致整体服务不可用。 由于以上的原因ClickHouse在原始结构下不好直接应用到海量数据存储架构下，主要就是存储和计算成本非常高。...再说Snowflake的计算层即计算集群，计算集群在同一个数据中心内，只要保障网络传输的性能，就可以把查询解析后分发到计算层集群执行从Shared Data中获取数据。
元数据治理系统是所有数据仓库、数据库、表、仪表板、ETL 作业等的目录接口（catalog），有了它，我们就不用在群里喊“大家好，我可以更改这个表的 schema 吗？”...而数据血缘则是元数据治理系统众多需要管理的元数据之一，例如，某些 Dashboard 是某一个 Table View 的下游，而这个 Table View 又是从另外两个上游表 JOIN 而来。...下面，来看看元数据治理系统的轮子都需要哪些功能组件： 元数据抽取 这部分需要从不同的数据栈拉/推数据，像是从数据库、数仓、Dashboard，甚至是 ETL Pipeline 和应用、服务中搞数据。...请注意，在生产环境中，我们可以在脚本中或使用 Apache Airflow 等编排平台触发这些作业。...在 NebulaGraph 中洞察血缘 使用图数据库作为元数据存储的两个优点是： 图查询本身是一个灵活的 DSL for lineage API，例如，这个查询帮助我们执行 Amundsen 元数据 API
，大量并发的系统调用容易会影响性能（对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时，毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中）。...这个优化成立么？...而且这个数据和处理器的核心也是相关的，当windows的线程数超过了 4 之后，就变慢了，原因是我的机器只有四核，超过了就会发生很多上下文切换的情况。...在linux中的这个差距就更大了，时间冲突次数太多了。 结果 实际测试下来，并没有发现SystemClock.now()能够优化很大的效率，反而会由于竞争，获取时间冲突的可能性更大。...个人写作方向：Java源码解析，JDBC，Mybatis，Spring，redis，分布式，剑指Offer，LeetCode等，认真写好每一篇文章，不喜欢标题党，不喜欢花里胡哨，大多写系列文章，不能保证我写的都完全正确
这篇文章全程都是大白话的形式，希望能够为你带来帮助！ 原创不易，若有帮助，点赞/分享就是对我最大的鼓励！ 个人能力有限。如果文章有任何需要补充/完善/修改的地方，欢迎在评论区指出，共同进步！...分布式 ID 不存在与现实生活中，属于计算机系统中的一个概念。 我简单举一个分库分表的例子。 我司的一个项目，使用的是单机 MySQL 。...另外，在实际项目中，我们一般也会对 Snowflake 算法进行改造，最常见的就是在 Snowflake 算法生成的 ID 中加入业务类型信息。...需要保证 DB 高可用，这个是比较麻烦且耗费资源的。 除此之外，HTTP 调用也存在网络开销。...我在大三开始准备秋招面试的时候，创建了 JavaGuide 这个项目。目前这个项目已经有 100k+的 star，相关阅读：《1049 天，100K!简单复盘！》 。
我觉得数据平台发展的一个核心标志是 Google 在 2004 年发表的 MapReduce 这篇文章。这篇文章发表之后，大家对这个领域非常关注。...通常来说我们会把线上数据库中的数据 Stream Replication 到数据仓库里面，使用统一的数据仓库便于进行实时数据分析。有时候我们还需要工程师在数据仓库进行人工排错等等。...在与众多创业公司的交流中，我们发现持续的数据一体化和高质量交付越来越受到企业重视。虽然行业内在这方面还处在比较早期的阶段，但我们的确看到了一些尝试。...它可以提供很多功能，能帮助企业进行基础设施的复杂管理和优化。 并且，Snowflake 也是 SQL based。...在美国文化中，美国用户能够接受企业做拼装融合多种产品需求，但在中国不一样，它希望最好能做成微信的样子，一家全部能做了。
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