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.
在前面的章节中，我们已经学习了Mybatis基本的增删改查操作，并且通过ResultMap将查询结果映射为Java对象。但是，对于Insert操作而言，我们通常需要获取新插入记录的自增索引值，以便于后续的操作和处理。
UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以“-”连接符分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符。
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。
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：
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。
在利用数据仓库进行数据处理时，通常有这样一个业务场景，为一个Hive表新增一列自增字段（比如事实表和维度表之间的"代理主键"）。虽然Hive不像RDBMS如mysql一样本身提供自增主键的功能，但它本身可以通过函数来实现自增序列功能：利用row_number()窗口函数或者使用UDFRowSequence。
Redis作为最受欢迎的NoSQL数据库之一，包含多种数据结构、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库
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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。
我心想：我去，怎么会不记得，我又不是青年痴呆，上次害我画了那么多图，还使劲敲了一个多钟的电脑，满脑子都是你的阴影。
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。
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。
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。
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。
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。
由于我们的数据库在生产环境中要分片部署（MyCat）,所以我们不能使用数据库本身的自增功能来产生主键值，只能由程序来生成唯一的主键值。我们采用的是开源的 twitter 的 snowflake （雪花）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。
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Spring JDBC提供了对自增键及行集的支持，自增键对象让用户可以不依赖数据库的自增键，在应用层为新纪录提供主键。
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？”
今天咱们来看一道数据库中比较经典的面试问题：为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？同时这道题也出现在了浩鲸科技的 Java 面试中，下面我们一起来看吧。
刘兵，花名玄靖，开源技术爱好者，高性能Redis中间件NRedis-Proxy作者，目前研究方向为java中间件，微服务等技术。
全局唯一 ID 几乎是所有设计系统时都会遇到的，全局唯一 ID 在存储和检索中有至关重要的作用。
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：
1主配置文件Hibernate.cfg.xml主配置文件中主要配置：数据库连接信息、其他参数、映射信息！常用配置查看源码：hibernate-distribution-3.6.0.Final
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？
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？”
本文只整理MySQL的自增字段方案，Oracle和SQL Server的自增长方案就不介绍了。
10位记录工作机器id；即datacenterId (5位数据id) + workerId (5位机器id)
最近在做Oracle的项目，由于以前没有接触过Oracle的开发，遇到了不少的问题，比如给Oracle表添加自增列，与SQL Server就不同。
分布式 ID 生成算法的有很多种，Twitter 的 SnowFlake 就是其中经典的一种。
其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：
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是就需要分表分库了，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、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。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。
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，对数据库的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。
分布式系统全局唯一的 id 是所有系统都会遇到的场景，往往会被用在搜索，存储方面，用于作为唯一的标识或者排序，比如全局唯一的订单号，优惠券的券码等，如果出现两个相同的订单号，对于用户无疑将是一个巨大的bug。
无论是在分布式系统中的ID生成，还是在业务系统中请求流水号这一类唯一编号的生成，都是软件开发人员经常会面临的一场景。而雪花算法便是这些场景的一个解决方案。
其实老早就像写一点这个话题。几乎我见过的所有大型系统中，都需要一个唯一 ID 的生成逻辑。别看小小的 ID，需求和场景还挺多：
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？
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在 Redis 数据库 中 , String 字符串 类型 是 二进制安全 的 , 可以将 图片 , 视频 序列化为 字符串数据存储 , 然后取出时再反序列化为 原数据类型 ;
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：
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。
其他面试题相对来说比较简单，大部人题目都可以在我的网站上（www.javacn.site）找到答案，这里就不再赘述，咱们今天只聊“为什么要使用雪花 ID 替代数据库自增 ID？”这个问题。
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