你可以信任大家的浏览器,并依靠它们来大规模生成全局唯一标识符吗?在 Teads 我们已经试过了,答案是肯定的,但也有几点需要注意。本文介绍了我们所做的实验以及在此过程中总结到的经验。
这样吧!小七举个小栗子,我们在正规官网下载软件的时候,打开下载页面的时候,网站一般都会公布文件的Hash值,常见的就是MD5和SHA1等等,用户下载完毕之后打开文件检验器对比Hash值,以此来进行文件的完整性检验。
相信不小心点进来的客官,要么是已经从事数据分析的,要么是打算找一份这样工作的你,或多或少都了解数据保护的重要性。
秋天,树上掉下两片叶子,你要和它们说再见。但你如何知道这片叶子,不是另外一片叶子?是通过它的形状,还是通过它的重量?
当 Redis 用作缓存时,其目的就是为了减少数据库访问频率,降低数据库压力,但是假如我们某些数据并不存在于 Redis 当中,那么请求还是会直接到达数据库,而一旦在同一时间大量缓存失效或者一个不存在缓存的请求被恶意攻击访问,这些都会导致数据库压力骤增,这又该如何防止呢?
UUID 是软件开发中最常用的通用标识符之一。然而,在过去的几年里,其他的竞品挑战了它的存在。
比如我们熟知的网络钓鱼、薅羊毛、账号窃取、注册登录等带来的盗用和欺诈都是其身份不确定性造成的直接后果。
在我们用皕杰报表工具设计填报报表时,如何在新增行里自动增加id呢?能新增整数排序id吗?目前可以在新增行里自动增加id,但只能用uuid函数增加UUID编码,不能新增整数排序id。
MD5加密全程是Message-Digest Algoorithm 5(信息-摘要算法),它对信息进行摘要采集,再通过一定的位运算,最终获取加密后的MD5字符串。
转载自 https://www.cnblogs.com/relucent/p/4955340.html
实践学习php,thinkphp,Redis,vue,uni-app等技术,推荐开源电商系统likeshop,可以借鉴思路,点击阅读原文,或打开地址:
大家看下这幅图,用户可能进行了一次条件错误的查询,这时候 redis 是不存在的,按照常规流程就是去数据库找了,可是这是一次错误的条件查询,数据库当然也不会存在,也不会往 redis 里面写值,返回给用户一个空,这样的操作一次两次还好,可是次数多了还了得,我放 redis 本来就是为了挡一挡,减轻数据库的压力,现在 redis 变成了形同虚设,每次还是去数据库查找了,这个就叫做缓存穿透,相当于 redis 不存在了,被击穿了,对于这种情况很好解决,我们可以在 redis 缓存一个空字符串或者特殊字符串,比如 &&,下次我们去 redis 中查询的时候,当取到的值是空或者 &&,我们就知道这个值在数据库中是没有的,就不会在去数据库中查询。
不知道从什么时候开始,本来默默无闻的布隆过滤器一下子名声大燥,在面试中面试官问到怎么避免缓存穿透,你的第一反应可能就是布隆过滤器,缓存穿透=布隆过滤器成了标配,但具体什么是布隆过滤器,怎么使用布隆过滤器不是很清楚,那今天我们就来把他说清楚,讲明白。。
UUID是Universally Unique IDentifier的缩写,翻译为通用唯一标识符或者全局唯一标识符。对于UUID的描述,下面摘录一下规范文件A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace中的一些描述:
8月 25 日下午 15 点,顶象技术总监杜威就设备指纹的唯一性和稳定性的核心算法展开分享。
CI 工作流将构建生成的镜像,推送到镜像仓库。dockerhub 是常用镜像存储仓库。一个构建步骤可以推送映像,而其他分布式步骤可以拉取。挑战在于大多数注册中心都需要身份验证才能推送和拉取。
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。
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)
最近有客户咨询我们三维可视化编辑器,说看到我们三维可视化编辑器做的案例,也想实现自己水厂净水处理流程这块的可视化展示。想通过这种真实的三维可视化展示,进行线上销售,以便成交更多的客户,减少疫情对自己的影响。通过沟通交流,客户提出了几个难题,想让我们根据他们的水厂场景图片,做一些三维可视化场景的demo。客户把具体问题难点列了出来如下:
通常我们在实际项目中很少使用AUTO_INCREMENT自增长,因为这样很容易被人遍历,从1循环到最大值,把所有的库都遍历一遍。
雪花算法 SnowFlake 内部结构【分布式ID生成策略】
MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(Ronald Linn Rivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。这套算法的程序在 RFC 1321 标准中被加以规范。
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。
在日常生活中,随机数实际上经常遇到,想丢骰子,抓阄,还有抽签。呵呵,非常简单就可以实现。那么在做程序设计,真的要通过自己程序设计出随机数那还真的不简单了。现在很多都是操作系统内核会提供相应的api,这些原始参数是获取一些计算机运行原始信息,如内存,电压,物理信号等等,它的值在一个时间段可以保证是唯一的了。好了,废话我就不说了。呵呵。
根据第二篇,我们有信心去遍历root key的所有可能, 但是我们还需要一个碰撞点, 才能真正得到root key的值, 本篇找到了两个碰撞点, 并编写了简单的POC来获取root key。
作为开发人员大家对UUID应该都比较熟悉了,Java中也提供了相关的类和生成方法,供业务中使用。这里准备对UUID生成的过程做一次深入了解。
可见,该生成器具有一定的局限性,但提供了较为丰富的功能,在特定的场景下是非常好用的。
服务化、分布式已成为当下系统开发的首选,高并发操作在数据存储时,需要一套id生成器服务,来保证分布式情况下全局唯一性,以确保系统的订单创建、交易支付等场景下数据的唯一性,否则将造成不可估量的损失。
MurmurHash:(multiply and rotate) and (multiply and rotate) Hash,乘法和旋转的hash 算法。
同样 v5 Hudi 规范说,确保时间戳是单调的实现是实现者的责任。非单调时间戳违反了规范。即便如此,也需要了解多个写入端之间时间戳冲突的影响。
在集群高并发环境下,要保证分布式唯一全局ID的生成,是一个很重要的问题。传统的方式如自增、UUID 等方法在分布式环境下容易出现问题,因此需要采用特殊的方案来解决。
上一篇从身份证号是如何生成,来认识了中心机构下生成唯一标识的方法,这一篇来看看面对庞大的计算机世界,无中心机构时,那又如何生成唯一标识呢?
接口的安全性主要围绕Token、Timestamp和Sign三个机制展开设计,保证接口的数据不会被篡改和重复调用,下面具体来看:
概述 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成。而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。 该项目地址为:https://github.com/twitter/snowflake是用Scala实现的。 python版详见开源项目https://github.com/erans/pysnowflake。
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。
本文首发于京东零售平台公众号,https://mp.weixin.qq.com/s/uzuz7rqctQ-bjdRcf1tO9g
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…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
引 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…等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。 唯一ID有哪些特性或者说要求呢?按照我的分析有以下特性: 唯一性:生成的ID全局唯一,在特定范围内冲突概率极小 有序性:生成的ID按某种规则有序,便于数据库插入及排序 可用性:可保证高并发下的可用性 自主性:分布式环境下不依赖中心认证即可自行生成ID 安全性:不暴露系统和业务的信息 一般来说,常用的唯一ID生成方法有这些: UU
「最终」,所有的这些不合理交织在一起,就是你能看到的一坨坨的代码!「所以」,要想把代码写好、写美,写到自己愿意反复欣赏,那么基本需要你有一定的:基础能力(数据结构、算法逻辑、设计模式)、应用能力(系统架构、开发经验)、拓展能力(产品思维),这三方面综合起来才能更好的开发程序。
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...等等,都需要全局唯一ID,尤其是分布式场景下。
前些天在某 IDC 售后群里潜水,看到很多 MC 服主都在为正盗版 UUID 转换发愁(如果您不理解的话,Minecraft 服务器可以被设置为正版和盗版两种验证模式,而在此两种模式下运行的服务器实例为玩家生成的唯一标识符,也即 UUID 是完全不同的,前者从 Minecraft 正版验证服务直接获取,后者由服务端以玩家 ID 直接生成 UUID v3),遂打算开发一款能够快速转换玩家 UUID 的桌面应用。
在实际的开发中,几乎所有的业务场景产生的数据,都需要一个唯一ID作为核心标识,用来流程化管理。比如常见的:
通用唯一识别码 组成部分:当前日期和时间+时钟序列+全局唯一网卡mac地址获取 执行任务数:10000 所有线程共耗时:91.292 s 并发执行完耗时:1.221 s 单任务平均耗时:9.1292 ms 单线程最小耗时:0.0 ms 单线程最大耗时:470.0 ms 优点: 代码实现简单、不占用宽带、数据迁移不影响。 缺点: 无序、无法保证趋势递增、字符存储、传输、查询慢。
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。
snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法。传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是基本需求。而各个数据库对于该需求也提供了相应的支持,比如MySQL的自增键,Oracle的自增序列等。数据分片后,不同数据节点生成全局唯一主键是非常棘手的问题。同一个逻辑表内的不同实际表之间的自增键由于无法互相感知而产生重复主键。虽然可通过约束自增主键初始值和步长的方式避免碰撞,但需引入额外的运维规则,使解决方案缺乏完整性和可扩展性。io.shardingsphere.core.keygen.DefaultKeyGenerator
左边的数据表,一共有两列七条记录,最左边的是数据记录的物理地址。为了加快Col2的查找,可以维护一个右边所示的二叉查找树,每个节点分别包含索引键值,和一个指向对应数据记录物理地址的指针,这样就可以运用二叉查找在一定的复杂度内获取到对应的数据,从而快速检索出符合条件的记录。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云