本文通过产品编码和订单流水号介绍一下序列号(Sequence)在crudapi中的应用。
通过上一篇文章 基于Vue和Quasar的前端SPA项目实战之布局菜单（三）的介绍，我们已经完成了布局菜单，本文主要介绍序列号功能的实现。
这么温柔可爱的面试官，应该不会为难我吧。嗯，应该是的，毕竟我这么帅气，面试可能就是走个过场。美女面试官是不是单身？毕竟程序员都不善交流，因为我也是单身，难道我的姻缘就在此注定。孩子的名字我都想好了。一冰！好名字。
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
在实现分库分表的情况下，表会被分到多个数据库中，这时自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。
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。
发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：
分布式系统中，全局唯一 ID 的生成是一个老生常谈但是非常重要的话题。随着技术的不断成熟，大家的分布式全局唯一 ID 设计与生成方案趋向于趋势递增的 ID，这篇文章将结合我们系统中的 ID 针对实际业务场景以及性能存储和可读性的考量以及优缺点取舍，进行深入分析。本文并不是为了分析出最好的 ID 生成器，而是分析设计 ID 生成器的时候需要考虑哪些，如何设计出最适合自己业务的 ID 生成器。
因为Oracle中的自增序列与MySQL数据库是不一样的，所以在这里记录一下Oracle的自增序列。
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。
前两天粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
在互联网业务中，很多场景需要全局唯一的ID，比如消息系统用一个ID标记唯一的消息，用一个唯一的ID标记一个系统对象等。这些业务场景需要有一个分布式ID生成器。
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。
在Spring Boot中设计一个订单号生成系统，主要考虑到生成的订单号需要满足的几个要求：唯一性、可扩展性、以及可能的业务相关性。以下是几种常见的解决方案及相应的示例代码：
前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试：“四哥，年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了，然后现在疫情严重两个多月还没找到工作，接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题，紧接着说还会其他解决方法吗？能干活解决bug不就行了吗？那还得会多少种方法？”
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：后端全栈工程师、爬虫、ACM算法 🔥 联系方式vx：zsqtcc 她把分布式 ID 常见解决方案讲的真的透彻。 🤞这次都给他拿下🤞 为什么 分布式 ID 使用这么频繁呢？ 这主要是因为大数据量，高并发使得单体数据库显得力不从心了。 正菜来了🛴🛴🛴 🍖基于sql数据库方案 🍕数据库主键自增 这种方式就比较简单直白了，就是通过关系型数据库的自增主键产生来唯一的 ID。
Snowflake 中文的意思为雪花，所以 Snowflake算法 常被称为 雪花算法，是 Twitter（现“X”）开源的分布式 ID 生成算法，是一种分布式主键ID生成的解决方案。
TiDB 从 v4.0 版本开始正式支持序列功能，而除了序列之外还有多种序列号生成方案，这些方案在没有对 TiDB 优化的时候一般会产生写入热点问题。本文将介绍如何应对写入热点问题高效运行序列号服务。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生（Native）协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里；
关于我为什么写这篇文章是因为今天在做订单模块的时候,看到之前的PRD上描述的订单生成规则是由 年月日＋用户id2位+企业id位 ＋四位自增长数。然后竟被我反驳的突然改成了精确时间＋4位自增长数，于是我更失望了。
松哥最近工作中刚好用到这块内容，于是调研了市面上几种常见的全局 ID 生成策略，稍微做了一下对比，供小伙伴们参考。
分布式架构下，唯一序列号生成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。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。
在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？
Snowflake（雪花） 是一项服务，用于为 Twitter 内的对象（推文，直接消息，用户，集合，列表等）生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数，它们基于时间，而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳，工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时，请务必始终使用 id_str 字段而不是 id，这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况，这是因为你的环境已经解析了 id 整数，并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
上两篇讲到了我们的系统在面临大并发读取的时候，采用了读写分离主从复制（数据库读写分离方案，实现高性能数据库集群）的方案去应对，后来又面临了大并发写入的时候，系统数据库采用了分库分表的方案（数据库分库分表方案，优化大量并发写入所带来的性能问题），通过垂直拆分以及水平拆分的方式，将数据分到多个库和多个表中去应对的，即现在是这样的一套分布式存储结构。
作者简介 丁宜人，10年java开发经验。携程技术中心基础业务研发部用户中心资深java工程师，负责携程账号的基础服务和相关框架组件研发。之前在惠普公司供职6年，负责消息中间件产品研发。 一、相关背景 分布式架构下，唯一序列号生成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。当分成若干个sharding表后，如何能够快速拿到一个唯一序列号，是经常遇到的问题。 在携程账号数据库迁移MySql过程中，我们对用户ID的生成方案进行了新的设计，要求能够支撑携程现有的新用户注册体量。 本文通过
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。
在服务设计中，经常遇到的一个问题就是如何生成一个全局唯一的ID，例如订单号，流水号等。对于ID的要求主要有以下几点：
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。
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。
最近在项目中用了UUID的方式生成主键，一开始只是想把这种UUID的方式生成主键记录下来，在查阅资料的过程中，又有了一些新的认识和思考。
分库分表是非常常见针对单个数据表数据量过大的优化方式，它的核心思想是把一个大的数据表拆分成多个小的数据表，这个过程也叫（数据分片），它的本质其实有点类似于传统数据库中的分区表，比如mysql和oracle都支持分区表机制。
在上一篇中我们讲述了关于多线程并发，导致共享属性在内存不可见的问题。以及使用 volatile 关键字设置共享属性，使其在多线程并发中内存可见。
本文主要以讨论电商的订单编码规则为案例，其他类型的服务编号设计思路其实也是相似的。
数据切分后，原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用，因此需要引入外部机制保证数据 唯一性标识，这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号（sequence），因此一般全局序列号用于分表情况
某个项目采用了数据库（MySQL）自增ID作为主要业务数据的主键。数据库自增ID使用简单，自动编号，速度快，而且是增量增长，按顺序存放，对于检索非常有利。
既然是服务于分布式系统，为多个服务提供ID服务，访问压力一定很大，所以需要保证高可用。
很多场景需要使用全局唯一ID，用来标识唯一一条消息，唯一一笔交易，唯一一个用户，唯一一张图片等等。 传统数据库表的自增主键是很简单的一种实现方式，前提是你没有分库，也没有分表，如果你分表了，id就会重复，失去唯一性：
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？
流水号是每个系统永远都绕不开的一个话题，如订单系统中的订单号，物流系统的运单号、银行系统的业务单号等等，不难发现这些单号虽然叫法不一样，但都有着一些相同的共性，那就是全局唯一性。除此之外，一个设计良好的流水号生成规则还应该包含如下特性：
Hibernate的核心就是对象关系映射： 加载映射文件的两种方式： 第一种：<mapping resource="com/bie/lesson02/crud/po/employee.hbm.
墨墨导读：为了达到标识的目的，许多应用程序需要生成唯一编号，比如：商品编号、交易流水号等。MySQL数据库同样能够支持这样的需求场景，AUTO_INCREMENT就是为MySQL实现序列的方式，它会自动生成序列编号。
NS4系列包括4个开源模块，分别是：ns4_frame 分布式服务框架（详情点击查看：开源|ns4_frame分布式服务框架开发指南）、ns4_gear_idgen ID生成器组件（NS4框架Demo示例）、ns4_gear_watchdog 监控系统组件（服务守护、应用性能监控、数据采集、自动化报警系统）和ns4_chatbot通讯组件。
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
过去的项目开发中，我们常常选用的数据库是mysql，mysql以其体积小、速度快等优势，备受中小型项目的青睐。随着项目数据量的迅速增长，mysql已无法满足我们的项目需求，数据迁移迫在眉睫。经多方对比综合考虑，我们选择了tidb分布式数据库。但是数据迁移后我们遇到一个问题，之前mysql数据库中，我们采用的是自增id主键，可选用的tidb又对自增主键不是很友好，所以我们选用了另一种主键生成方式：Snowflake算法。
最近几年，我一直从事的是运营平台业务开发。每天，我们都需要处理大量的工单配置工作。为了生成工单号，我们建立了一张专用的数据库表，用于记录和生成工单号。每次创建工单时，我们会查询这张表，根据年份字段、月份字段和模块编码找到最大的自增序列号。随后，我们将自增序列号加一，与模块编码、年月序列号拼接以生成工单号，并将相关信息写入表中。这种方法一直使用得很顺利，因为工单配置的量并不是特别大，一直都没有出现问题。然而，最近我们为第三方提供了一个工单推送的接口，他们一次性推送了大量的工单，这导致不仅生成了许多重复工单号，而且还引起了接口性能方面的问题。因此，我们决定对工单号生成方式进行改进，本文我们将介绍下我们新的生成方法。
MMO游戏后台通常需要由大量服务器来共同承载海量玩家，虽然玩家可能分布在不同的游戏大区，但是他们可能会通过跨服等等方式进行各种交互。游戏中的角色，装备，物品等需要生成一个全局唯一ID标识，便于辨别不同玩家，不同装备，也方便定位外网问题。
在软件开发中，生成唯一ID是一项常见而重要的任务。唯一ID的生成不仅仅是为了标识数据记录，还可以应用于分布式系统、数据库主键、日志跟踪等场景。本文将介绍几种目前技术领域最常使用的唯一ID生成方法，并通过代码示例展示它们的实际应用。
业务量小于500W或数据容量小于2G的时候单独一个mysql即可提供服务，再大点的时候就进行读写分离也可以应付过来。但当主从同步也扛不住的时候就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，且这个唯一ID还必须有规则，能辅助我们解决分库分表的一些问题。
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