生日悖论: 是指在不少于 23 个人中至少有两人生日相同的概率大于 50%。例如在一个 30 人的小学班级中,存在两人生日相同的概率为 70%。对于 60 人的大班,这种概率要大于 99%。从引起逻辑矛盾的角度来说,生日悖论并不是一种 “悖论”。但这个数学事实十分反直觉,故称之为一个悖论。
UUID(Universally Unique IDentifier)是一个128位数字的唯一标识。
在分布式系统中,有一些场景需要使用全局唯一 ID ,可以和业务场景有关,比如支付流水号,也可以和业务场景无关,比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID,或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等,好的全局唯一 ID 需要具备这些特点:
出于习惯,我们一般会加一列id作为主键,而这个主键一般边上都有个AUTO_INCREMENT, 意思是这个主键是自增的。自增就是i++,也就是每次都加1。
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。
一. 简介 UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字母串表示。它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID。 全称为:UUID--Universally Unique IDentifier 在python 中叫做UUID,在C#中称为 GUID--Globally Unique IDentifier. 它通过MAC地址,时间戳,命名空间,随机数,伪随机数来保证生成ID的唯一性。 UUID主要有五个算法,也就是五种方法来实现。 (1). uuid1()---基于时间戳 由MAC地址,
Python官方Doc:《20.15. uuid — UUID objects according to RFC 4122》 UUID的算法介绍:《A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace》
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。
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下《分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?》
本篇译自:https://medium.com/@abdelmatyne5/uuid-vs-crypto-randomuuid-vs-nanoid
UUID的全称为:Universally Unique IDentifier,也被称为GUID(Globally Unique IDentifier)。是一种由算法生成的唯一标识,它实质上是一个128位长的二进制整数。通常表示成32个16进制数组成的字符串,如:21EC2020-3AEA-1069-A2DD-08002B30309D。关于UUID标准的rfc定义详见:http://www.ietf.org/rfc/rfc4122.txt。 当然,GUID一词有时也专指微软对UUID标准的实现,用于Windows操作系统中。
我们首先对业务场景进行定义,如何快速的从 1000w 数据中找到 10 个数据作为中奖用户,重复100次,每次作为我们终将的名单,切每一个用户不能重复中奖。基于这个过程我们如何把这个过程高效的实现呢?
在实际项目中,我们可能想生成一个随机的而且可以保证唯一的标识,比如在给图片命名时,这时就可以采用uuid来生成随机字符串,这个随机字符串基本上是不会出现重复的。
但一旦涉及到分库分表,就会引申出分布式系统中唯一主键ID的生成问题,永不迁移数据和避免热点的文章中要求需要唯一ID的特性:
分布式系统中我们会对一些数据量大的业务进行分拆,如:用户表,订单表。因为数据量巨大一张表无法承接,就会对其进行分库分表。小伙伴们可以去看一下
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。
在Java项目中通常是通过Math.random方法和Random类来获得随机数,前者通过生成一个Random类的实例来实现。
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:
UUID(Universally Unique Identifier)全局唯一标识符,是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。按照开放软件基金会(OSF)制定的标准计算,用到了以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。由以下几部分的组合:当前日期和时间(UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个UUID之后,过几秒又生成一个UUID,则第一个部分不同,其余相同),时钟序列,全局唯一的IEEE机器识别号(如果有网卡,从网卡获得,没有网卡以其他方式获得),UUID的唯一缺陷在于生成的结果串会比较长
最近在工作中编写业务sql的时候,突然对于gen_random_uuid() 这个方法比较好奇,他在高并发的情况下是否拥有强一致性的特点(就是保证主键唯一性),趁着感兴趣研究了一波,发现有不少有意思的东西可以讨论,所以出了这篇文章来聊聊。
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
python的uuid模块提供UUID类和函数uuid1(), uuid3(), uuid4(), uuid5()
uuid是128位的全局唯一标识符(univeral unique identifier),通常用32位的一个字符串的形式来表现。有时也称guid(global unique identifier)。python中自带了uuid模块来进行uuid的生成和管理工作。(具体从哪个版本开始有的不清楚。。)
1、自动增长字段: 自动增长型字段允许我们在向数据库添加数据时,不考虑主键的取值,记录插入后,数据库系统会自动为其分配一个值,确保绝对不会出现重复。这是我们设置主键的首选:
上面这段解析文是知乎一位朋友的理解(https://www.zhihu.com/question/34876910#answer-31004674),个人感觉从UUID的概念、特征描述比较透彻。
UUID(Universally Unique Identifier)是国际标准化组织(ISO)提出的一个概念。UUID是一个128比特的数值,这个数值可以通过一定的算法计算出来。为了提高效率,常用的UUID可缩短至16位比特。
编程中的“幂等性”是指任意多次执行所产生的影响,与一次执行的影响相同。一个拥有幂等性设计的接口,保证无论一次或多次来调用接口,都能够得到相同的结果。接口的幂等性设计在某些场景下是必需的,例如用户下单的场景。
最近几篇文章,都是在和大家聊索引的问题,今天我们来看看前缀索引。 1.什么是前缀索引 所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引(具体是几个字符在建立索引时指定),这样建立起来的索引更小,所以查询更快。这有点类似于 Oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引,只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的,并不需要使用 Left 函数。 那么为什么不对整个字段建立索引呢?一般来说使用前缀索引,可能都是因为整个字段的数据量太大,没有必要针对整个字段建立索引,前缀索引仅仅是选
系统:Windows 10 编辑器:JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64
小巧. 130 bytes (已压缩和 gzipped)。 没有依赖。 Size Limit 控制大小。
Uid(唯一标识符)是用来在系统中唯一标识一个对象或实体的字符串。在开发中,使用随机且不重复的Uid可以用来避免重复数据和安全问题。
Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。由于$log _{2}64=6$,所以Base64以6个比特(二进制位,可以表示0或1)为一个单元,每个单元对应一个可打印字符。对于3字节(24比特)的二进制数据,我们可以将其处理成对应于4个Base64单元,即3个字节可由4个可打印字符来表示。Base64编码可用来作为电子邮件的传输编码,也可以用于其他需要将二进制数据转成文本字符的场景,这使得在XML、JSON、YAML这些文本数据格式中传输二进制内容成为可能。在Base64中的可打印字符包括A-Z、a-z、0-9,这里一共是62个字符,另外两个可打印符号通常是+和/,=用于在Base64编码最后进行补位。
获取一个表示硬件地址的48位正整数。第一次运行,需要启动一个独立程序,可能会很慢。如果获取硬件地址失败,返回一个随机的48位数。
支持现代浏览器、IE 使用 Babel、Node.js 和 React Native。
二项分布的典型例子是扔硬币,硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率。(严格定义见伯努利实验定义)
上面这张图可以清楚地解释二者的差别。前面我们讲到,所谓的机器学习模型,本质上是一个函数,其作用是实现从一个样本 到样本的标记值 的映射,即 ,或者求得标签的条件概率:
1. 分类加法计数原理场景:从甲地到乙地,可以乘火车、汽车、轮船。火车有 4 班、汽车 2 班、轮船 3 班,那么一天中乘坐这些交通工具从甲地到乙地有多少种不同的走法? 2. 分步乘法计数原理场景:从 A 到 B 的道路有 3 条,从 B 到 C 的道路有 2 条,那么从 A 到 B 到 C 总共有多少种不同的走法?
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?
通用唯一识别码(英语:Universally Unique Identifier,缩写:UUID)是用于计算机体系中以识别信息数目的一个128位标识符,还有相关的术语:全局唯一标识符(GUID)。
App Key和App Secret是API接口调用中常用的身份验证机制,确保只有合法的应用程序可以访问API。
但是当数据量非常大时,仅靠数据库的自增主键是远远不够的。不仅是因为单表容量有限,数据库自增主键的性能也并不高。此外,某些数据库并不自带主键自增功能,需要业务代码来实现(比如Redis缓存)。
上一章中通过几个示例对概率进行了初步介绍,从本章开始,将系统地介绍概率的相关知识。
世间万物,都有自己唯一的标识,比如人,每个人都有自己的指纹(白夜追凶给我科普的,同卵双胞胎DNA一样,但指纹不一样)。又如中国人,每个中国人有自己的身份证。对于计算机,很多时候,也需要为每一份数据生成唯一的标识。在这里,数据的概念是非常宽泛的,比如数据量记录、文件、消息,而唯一的标识我们称之为id。 自增ID 使用过mysql的同学应该都知道,经常用自增id(auto increment)作为主键,这是一个为long的整数类型,每插入一条记录,该值就会增加1,这样每条记录都有了唯一的id。自增id应该是使
我们在实际编程过程中会经常遇到需要用唯一ID的场合,这些唯一ID还会存到数据库中以便于我们将来进行查询和匹配。
聊一个实际问题:淘宝的数据库,主键是如何设计的? 某些错的离谱的答案还在网上年复一年的流传着,甚至还成为了所谓的MySQL军规。其中,一个最明显 的错误就是关于MySQL的主键设计。
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。
UUID,是Universally Unique Identifier的缩写,UUID出现的目的,是为了让分布式系统可以不借助中心节点,就可以生成UUID来标识一些唯一的信息;
高可靠,32位16进制数,32*4=128位二进制数,UUID4重复概率1/(2^128),加上时间戳应该好点,UUID1好点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云