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。
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。
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。
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：
🍁 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。
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。
NotSerializableException 问题描述： 想要写入对象的时候的时候回抛出NotSerializableException：类名 原因： 写入的对象没有序列化，即没有实现java.io.Serializable接口 解决方法： 将要被写出对象的类序列化，可以不设置序列号，这时由系统自动设置，也可以自己设置序列号 设置方法： private static final long serialVersionUID = xxxxxx;////xxxx看自己喜欢 系统自动生成的序列
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。
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。
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：
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。
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
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。
b.在数据包过滤的基础上过滤协议ip.addr==xxx.xxx.xxx.xxx and tcp
尊嘟假嘟？果然评论区抱着怀疑态度的牛友发问了：“两三个月实习顶多存两三万吧 ？武理奖学金十几万？”于是赛文回复到：“还有学校补贴和导师横向，实习了半年多，存了五六万吧。”
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。
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。
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。
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 C++ 需要使用 GetSystemFirmwareTable 的方法来获得 PC 的序列号，需要写的代码很多，但是在 C# 可以使用 WMI 来拿到序列号
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。
分享过很多小厂和大厂的后端面经，这次来分享互联网中厂的面经，面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。
在这篇文章中，我们将探讨Apache Kafka中关于消息顺序的挑战和解决方案。在分布式系统中，按正确顺序处理消息对于维护数据的完整性和一致性至关重要。虽然Kafka提供了维护消息顺序的机制，但在分布式环境中实现这一点有其自身的复杂性。
SAP 对HU做货物移动报错-Only 0 serial numbers entered instend of 30 -
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。
在前面的内容中，我们已经详细讲解了一系列与TCP相关的面试问题。然而，这些问题都是基于个别知识点进行扩展的。今天，我们将重点讨论一些场景问题，并探讨如何解决这些问题。
SAP 对HU做货物移动报错-Only 0 serial numbers entered instead of 30 -
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。
word域代码常常用于自动增长的序列表示，比如论文中的图号、表号。这是一个非常有用的技能，建议花十分钟打开word跟着走一遍。
UUID 和 Snowflake 都可以生成唯一标识，在分布式系统中可以说是必备利器，那么我们该如何对不同的场景进行不同算法的选择呢，UUID 简单无序十分适合生成 requestID， Snowflake 里面包含时间序列等，可以用于排序，效率都还可以，本文详细介绍了我们选择的使用不同算法的原因，两种算法不同维度的对比。
写的多了后，忽然思考一个问题，TCP 通过序列号、确认应答、超时重传、流量控制、拥塞控制等方式实现了可靠传输，看起来它很完美，事实真的是这样吗？TCP 就没什么缺陷吗？
Excel 使用一种特殊格式来存储日期和时间，称为序列号。序列号是自 1 年 1899 月 <> 日（Excel 认为是时间开始的日期）以来的天数。
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。
在高并发系统中，生成唯一的、时间有序的ID是常见需求。Twitter的Snowflake算法是一个经典的解决方案。本文将详细介绍由一个Go实现的雪花算法，并分析其核心代码。
MySQL client和MySQL server之间要想传输数据，必须： 1. 将数据切分成若干个大小不超过
1. 异常概述 2018年1月26日下午，业务方信贷小组的同学反馈服务执行数据库插入操作出现异常，异常信息显示数据库主键出现重复： 在仔细分析了用户的重复主键ID、机器列表、雪花算法之后，下掉55这台
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。
主要思路是基于redis的INCR命令，redis的”INCR AND GET”是原子操作，同时Redis是单进程单线程架构，这样就不会因为多个取号方的INCR命令导致取号重复，因此，基于Redis的INCR命令实现序列号的生成基本能满足全局唯一与单调递增的序列号，但是这样生成的序列号只保证了递增这一特性。考虑到项目需求是需要生成特定规则的序列号，所以只依靠redis的INCR命令是实现不了的，最终我选择的是Hash提供的HINCRBY命令来实现。
Leveldb 的基本介绍网上很多资料，这里不赘述，我们直接进入主题，解析 leveldb 源码中各个类（概念）的功能。
虽然到了 12 月，看似秋招结束了，其实还没有，还有很多公司在进行补录的环节，认识到一些同学在这个月被捞起来重新面试了，而且推进的流程都很快，基本上 2 周左右就速通 offer 了，不少同学在这个时间点“捡漏”到了大厂 offer。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，在快速视频学习一遍之后发现了许多需要补充的点，比如三次握手的连接和Mysql的内部交互流程等等，关于后续的章节也会整合多篇文章后续会陆续发布。
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。
作用于学校内班委收作业截图，因为在手机上一张张的收照片、改文件名最后还要将所有同学的文件打包起来，对计算机不太敏感的班委们来说做起来会比较麻烦，就突发灵感外加闲来无事写了个自动收集照片并打包提供下载的系统。
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。
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