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snowflake數(shù)據(jù) 適用于分布式唯一標(biāo)識碼的生成算法有哪些?

適用于分布式唯一標(biāo)識碼的生成算法有哪些?現(xiàn)在分布式很流行。由于數(shù)據(jù)庫分布在不同的服務(wù)器上,如果采用傳統(tǒng)的自增長方式生成Id,很難保證不同數(shù)據(jù)庫上的Id不重復(fù),存在業(yè)務(wù)影響的風(fēng)險(xiǎn)!可以說,唯一的標(biāo)識碼是

適用于分布式唯一標(biāo)識碼的生成算法有哪些?

現(xiàn)在分布式很流行。由于數(shù)據(jù)庫分布在不同的服務(wù)器上,如果采用傳統(tǒng)的自增長方式生成Id,很難保證不同數(shù)據(jù)庫上的Id不重復(fù),存在業(yè)務(wù)影響的風(fēng)險(xiǎn)

!可以說,唯一的標(biāo)識碼是分布式數(shù)據(jù)庫的第一個(gè)障礙

!我與distributed接觸多年,我遇到了許多生成唯一標(biāo)識碼的方法

!1,UUID:有很多算法,使用同一臺機(jī)器上生成的時(shí)間字節(jié)來區(qū)分同一臺機(jī)器上的不同id,使用IEEE機(jī)器識別號或IP地址來區(qū)分不同機(jī)器上的id,從而區(qū)分不同機(jī)器和同一臺機(jī)器,確保生成的UUID是全局唯一的

!Java有自己的UUID隨機(jī)UUID()算法實(shí)現(xiàn)

!限制:生成的ID沒有序列

MySQL分庫分表之后,id主鍵如何處理?

我將從存在的問題和如何做中回答這個(gè)問題。。

沒有辦法避免這個(gè)問題,通常拆分SQL,使用多個(gè)查詢,然后使用結(jié)果分別檢查結(jié)果

!我們可以使用TCC編程模型來確保兩個(gè)事務(wù)可以正確提交,但這種代碼入侵方式相對較重!您還可以使用基于消息的數(shù)據(jù)一致性保證

!1. 使用多線程分別查詢多個(gè)節(jié)點(diǎn),然后匯總

你怎么看待滿嘴高并發(fā),編碼能力卻稀松平常的程序員?

我是磚頭人。我來回答。

高并發(fā)的核心原則是網(wǎng)絡(luò)io的事件處理機(jī)制。在細(xì)節(jié)方面,一些重要的環(huán)節(jié),如分組和分組,都比較復(fù)雜。但就大多數(shù)采訪和日常工作而言,真正了解反應(yīng)堆機(jī)制的核心幾乎就足夠了。關(guān)于高并發(fā)性,您可以閱讀更多關(guān)于陳碩的書。

關(guān)鍵問題是,如果編程能力很弱,那么問題就很大。簡單地說,如果你給一個(gè)任務(wù)或解決一個(gè)問題,如果你的動(dòng)手能力很弱,你可能會(huì)很長時(shí)間不確定,容易犯錯(cuò)誤。對于一個(gè)發(fā)展崗位來說,無論公司有多大或多小,在日常工作中都不會(huì)有額外的難度或大規(guī)模的發(fā)展。換言之,誰的基本技能更好,誰的任務(wù)往往完成得又快又好。

動(dòng)手能力弱,有一種特別簡單直接的改進(jìn)方法,就是刷leetcode等,先寫代碼。不管用什么語言,先多寫,多寫自然不會(huì)松懈。

然后從簡單的面向?qū)ο蟮阶罨镜膬扇N設(shè)計(jì)模式,從串行到并行,結(jié)合自己的編程語言,對語言的特點(diǎn)逐漸了解,過程就像刷題目一樣,寫代碼加深印象。學(xué)習(xí)一門新的編程語言也是如此。

對大多數(shù)人來說,要成為一名優(yōu)秀的程序員并不容易,但要成為一名合格的員工并付出足夠的努力是可以的。好腦子不如壞筆好。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉,直接分庫分表能解決嗎?

子數(shù)據(jù)庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法,因?yàn)槌杀鞠鄬^高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸:

-首先考慮SQL優(yōu)化,這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個(gè)是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離,這也是一個(gè)相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中,系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時(shí),可以同時(shí)獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時(shí),僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中,再次訪問時(shí)不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常,緩存層對系統(tǒng)是透明的,對系統(tǒng)本身沒有影響。但是,cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問題,如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段,就是改變需求。性能問題的原因是否不合理?還是要求太復(fù)雜?需求可以簡化嗎?這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后,考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫,因?yàn)樗茸颖砗唵?。將相?yīng)的表移動(dòng)到新的數(shù)據(jù)庫中,并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里,我們需要考慮移動(dòng)哪些表。在提高性能的前提下,我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后,考慮子表。子表的主要原因是單個(gè)表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的,例如用戶表。常用信息為基本信息表,其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如,一個(gè)有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個(gè)有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲(chǔ)在哪個(gè)表中或從哪個(gè)表中獲取。在表被劃分之后,可以對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù),應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上,2個(gè),3個(gè),帕克斯,帽子,底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不是模仿的問題,而是需要根據(jù)實(shí)際場景進(jìn)行處理。