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:
评测三 蓝牙透传(单向) 有时无线透传在无法布线时有很方便的效用,不妨试试蓝牙透传,效果如下:
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。
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。
深拷贝 深拷贝相当于创建了一个新的对象,只是这个对象的所有内容,都和被拷贝的对象一模一样而已,即两者的修改是隔离的,相互之间没有影响。 浅拷贝 浅拷贝也是创建了一个对象,但是这个对象的某些内容(比如A)依然是被拷贝对象的,即通过这两个对象中任意一个修改A,两个对象的A都会受到影响。 那么问题来了: * 浅拷贝中,是所有的内容公用呢?还是某些内容公用? * 从隔离来讲,都不希望出现浅拷贝这种方式了,太容易出错了,那么两种拷贝方式的应用场景是怎样的?
关于"Demo拿来直接用" 本系列文章为大家提供常用小工具的Demo 侧重点并非代码如何实现,因为大家都能写 目的是为大家节省开发时间,力求“拿来直接就能用” 用最快的时间完成开发任务 从Excel读取数据动态生成SQL 📷 📷 📷 01 | 效果演示 📷 excel数据: 📷 执行Demo之后: 生成脚本文件 📷 同时控制台输出 📷 📷 02 | 拿来吧你 📷 源码分为三部分: 自定义配置 excel文件解析 输出脚本文件 大家无需关心后面两部分,只需完成第一部分的
最近开始负责一个数据量比较大的业务模块,要求把相关数据全部查出来,不分页,要组树结构,数据从dao层到service由entity对象到Vo对象给前端展示。那么就涉及到对象拷贝,开始的时候用的Spring的BeanUtils做对象转换,并没有什么问题,后来到了测试那里,加大数据量,发现接口越来越慢,开始以为数据库查询问题,把sql搬到数据库运行,发现并不慢,因为关键字段基本都走了索引,不会很慢,后来一步一步找,发现是BeanUtils耗时引起的,然后就有了下面的关于三种对象拷贝方式的实践
最近做APP对接蓝牙设备开发,这里分享一下iOS对接蓝牙设备中需要注意的东西,大致包含下面这些方面:
本号正在连载Jackson深度解析系列,虽然目前还只讲到了其流式API层面,但已接触到其多个Feature特征。更为重要的是我在文章里赞其设计精妙,处理优雅,因此就有小伙伴私信给我问这样的话:
以上这篇python str字符串转uuid实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
在分布式系统中,生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是,在分布式系统中,单机生成的ID难以保证全局唯一性,因此需要一种分布式ID生成方案。
今天其他的暂且不论,单纯的讲一下 OpenJDK 17 更新的两点变更(扒源代码)~
我们可以讲十进制的数字id,转换为一个62进制的数,例如20201122就可以转换为WvOi。
一个调皮的读者在之前我写的“我去”系列文章里留言调侃说,“二哥,你是无中生小王吗?”不不不,其实真不是的,小王是真实存在的,他一直和我并肩作战,不辞辛劳,让我既爱又恨。我爱他,因为他兢兢业业,任劳任怨,和我心有灵犀;我恨他,因为他时不时会中二一下,问我一些可笑的问题,比如说这次,“二哥,你能给我说说 Java 如何生成 UUID 吗?”
Java中 JDK自带的 UUID产生方式就是版本4根据随机数生成的 UUID 和版本3基于名字的 UUID,有兴趣的可以去看看它的源码。
使用 Base64 编码来对 UUID(Universally Unique Identifiers) 存储在一些特定的场合被广泛的使用。使用 Base64 对比直接使用 UUID 进行存储来说能够更多的节约空间。
参考地址 http://wiki.apache.org/cassandra/FAQ#working_with_timeuuid_in_java
所谓的延迟队列就是,生产者的消息推送到队列中,消费者不会马上消费,而是到了设置的指定的时间才消费。可以采用Redis的zset来实现。将消息序列化成一个字符串作为zset的value。这个消息的到期处理时间作为score,然后用一个线程去轮询zset到期的任务处理,建议使用多线程,为了保障任务消费的可用性。不过多线程就要考虑并发抢任务。
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:
随机数的使用你是不是经常用到?我们在进行运行SpringBoot单元测试时一般不会指定应用程序启动时的端口号,可以在application.properties文件内配置server.port的值为${random.int(10000)},代表了随机使用0~10000的端口号。
jdk8引进来的lambda语法是新语法,里面融进了python和c#的部分语法,stream()函数是主要用于集合而言的,对于数组就没效果
UUID(通用唯一标识符)表示一个128位长的唯一值。 它也被普遍称为GUID(全球唯一标识符)。
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。
UUID(Universally Unique Identifier)是一个128位长的数字,用于在分布式系统中唯一标识信息。它由两部分组成:一个32位的段和一个96位的段,通过特定的算法生成,以确保在全球范围内的唯一性。
org.springframework.boot.context.config.RandomValuePropertySource
一个功能完善的JavaWeb应用,必不可少的一个功能就是文件的上传。无论是用户的头像等,还是用户需要上传的一系列资料,都是通过文件的上传功能实现的。
Java-单机版的书店管理系统(练习设计模块和思想_系列 四(2) ): http://blog.csdn.net/qq_26525215/article/details/51117135
在本文中,我们将会 对 UUIDs 和基于时间的 UUIDs(time-based UUIDs) 进行一些探讨。
通常我们会调研各种各样的生成策略,根据不同的业务,采取最合适的策略,下面我会讨论一下各种策略/算法,以及他们的一些优劣点。
在MySQL中设计表的时候,MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节代码的编码方式之一。Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base64来将一个较长的唯一标识符(一般为128-bit的UUID)编码为一个字符串,用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式。此时,采用Base64编码具有不可读性,即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。
前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?关注公种浩:程序员追风,回复012获取一套500多页PDF总结的MySQL学习笔记。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一,单机递增),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?
主键的作用是唯一标识,我们可以通过这个唯一标识来定位到这条数据。在数据库表数据中,主键的生成可以遵循自定义的规则,但手动生成通常比较繁琐。因此,在实际开发中,我们更倾向于使用框架提供的主键生成策略来自动生成主键。
传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构。每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过 AUTO_INCREMENT=1设置自增起始值,但是在分布式服务架构模式下分库分表的设计,使得多个库或多个表存储相同的业务数据。这种情况根据数据库的自增ID就会产生相同ID的情况,不能保证主键的唯一性。
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇文章我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
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。
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。
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。
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。
来源:cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 前言:在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处?本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。 一:mysql和程序实例 1.1:要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,user_uuid,user_ra
磊哥,前几天在做项目demo的时候,使用雪花id或uuid作为Mysql主键,被老板怼了一顿!
项目中E端有一个订单导出的功能能(导出销售订单或者销售退单,导出列颇多,且必须满足实时数据)。我们使用POI导出数据,并且后端加了熔断措施,导出限流,大促期间导出开关控制。相对来说有了这些机制线上应用不会因为导出操作流量过大内存爆掉,也保证了应用安全稳定的运行,但是最近监控发现导出操作性能急剧下降(数据量已经超过3百万),先看看监控。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 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 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云