[MyBatisPlus]雪花算法
雪花算法
背景
需要选择合适的方案去应对数据规模的增长，以应对逐渐增长的访问压力和数据量。
数据库的扩展方式主要包括：业务分库、主从复制，数据库分表。
数据库分表
将不同业务数据分散存储到不同的数据库服务器，能够支撑百万甚至千万用户规模的业务，但如果业务继续发展，同一业务的单表数据也会达到单台数据库服务器的处理瓶颈。例如，淘宝的几亿用户数据，如果全部存放在一台数据库服务器的一张表中，肯定是无法满足性能要求的，此时就需要对单表数据进行拆分。
单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：
垂直分表
垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。
例如，前面示意图中的 nickname 和 description 字段，假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用户的时候，主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展示，一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长，因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。
水平分表
水平分表适合表行数特别大的表，有的公司要求单表行数超过 5000 万就必须进行分表，这个数字可以作为参考，但并不是绝对标准，关键还是要看表的访问性能。对于一些比较复杂的表，可能超过 1000万就要分表了；而对于一些简单的表，即使存储数据超过 1 亿行，也可以不分表。
但不管怎样，当看到表的数据量达到千万级别时，作为架构师就要警觉起来，因为这很可能是架构的性能瓶颈或者隐患。
水平分表相比垂直分表，会引入更多的复杂性，例如要求全局唯一的数据id该如何处理
主键自增
①以最常见的用户 ID 为例，可以按照 1000000 的范围大小进行分段，1 ~ 999999 放到表 1中，1000000 ~ 1999999 放到表2中，以此类推。
②复杂点：分段大小的选取。分段太小会导致切分后子表数量过多，增加维护复杂度；分段太大可能会导致单表依然存在性能问题，一般建议分段大小在 100 万至 2000 万之间，具体需要根据业务选取合适的分段大小。
③优点：可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。例如，现在的用户是 100 万，如果增加到 1000 万，只需要增加新的表就可以了，原有的数据不需要动。
④缺点：分布不均匀。假如按照 1000 万来进行分表，有可能某个分段实际存储的数据量只有 1 条，而另外一个分段实际存储的数据量有 1000 万条。
取模
①同样以用户 ID 为例，假如我们一开始就规划了 10 个数据库表，可以简单地用 user_id % 10 的值来表示数据所属的数据库表编号，ID 为 985 的用户放到编号为 5 的子表中，ID 为 10086 的用户放到编号为 6 的子表中。
②复杂点：初始表数量的确定。表数量太多维护比较麻烦，表数量太少又可能导致单表性能存在问题。
③优点：表分布比较均匀。
④缺点：扩充新的表很麻烦，所有数据都要重分布。
雪花算法
雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同表的主键的不重复性，以及相同表的主键的有序性。
①核心思想：
长度共64bit（一个long型）。
首先是一个符号位，1bit标识，由于long基本类型在Java中是带符号的，最高位是符号位，正数是0，负数是1，所以id一般是正数，最高位是0。
41bit时间截(毫秒级)，存储的是时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截)，结果约等于69.73年。
10bit作为机器的ID（5个bit是数据中心，5个bit的机器ID，可以部署在1024个节点）。
12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每毫秒可以产生 4096 个 ID）。
②优点：整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞，并且效率较高。
[MyBatisPlus]雪花算法相关推荐
- springboot mybatis-plus 雪花算法时间回拨重置
需求描述:springboot 单体项目,使用 mybatis-plus 雪花算法作为主键生成策略,实际项目运行在局域网内,大概一个月会微调一次时间,出现时间回拨报错,重启后解决,主要原因是回拨时间与 ...
- mybatis-plus雪花算法生成Id使用详解
文章目录 前言 一.mybatis-plus官网 二.雪花算法实战 1.建表 2.新建测试工程 3.单元测试 三.实现分析 四.为什么默认就是雪花算法 五.主动设置Id生成策略 六.内置的雪花算法工具 ...
- 记一次错误使用雪花算法引起的数据库主键冲突和解决时钟回拨问题
在分布式系统中,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 ...
- 雪花算法之唯一ID生成器理解
雪花算法基本情况 雪花算法是一个分布式的唯一ID生成器. 它应该具有高并发,以及高性能优点. 基于时间戳,ID具有有序性,同时分布式下机器间时间差异过大(类似同一台机器时间回拨,一定会重复),会导致重 ...
- SpringBoot 雪花算法生成商品订单号【SpringBoot系列13】
SpringCloud 大型系列课程正在制作中,欢迎大家关注与提意见. 程序员每天的CV 与 板砖,也要知其所以然,本系列课程可以帮助初学者学习 SpringBooot 项目开发 与 SpringCl ...
- 分布式--雪花算法--使用/原理/实例
原文网址:分布式--雪花算法--使用/原理/实例_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客 简介 说明 本文介绍分布式中的雪花算法.包括:用法.原理. 雪花算法用于生成全局的唯一ID. 使用时的注意事项 需要 ...
- 线上使用雪花算法生成id重复问题
项目中使用的是hutool工具类库提供的雪花算法生成id方式,版本使用的是5.3.1 <dependency><groupId>cn.hutool</groupId> ...
- DefaultIdentifierGenerator 雪花算法 生成 重复 id 解决办法
DefaultIdentifierGenerator 雪花算法 生成 重复 id 前言 问题发生 排查原因 问题解决 前言 利用 mybatisplus 的 DefaultIdentifierGene ...
- 雪花算法 Java 版
雪花算法根据时间戳生成有序的 64 bit 的 Long 类型的唯一 ID 各 bit 含义: 1 bit: 符号位,0 是正数 1 是负数, ID 为正数,所以恒取 0 41 bit: 时间差,我们 ...
最新文章
- linux存储--mmap与sendfile（十七）
- 1564: Strange Class
- JAVA常用的数据结构集合框架总结
- Android 调用系统邮件,发送邮件到指定邮箱
- LeetCode 513. 找树左下角的值 思考分析
- utf8编码为什么这么普遍，优势在哪里？
- Windows操作系统，启动Tomcat之后DOS窗口乱码处理
- HTML表格和列表笔记练习!DOCTYPE html html lang=en head meta charset=UTF-8 title关于表格的一些练...
- 具体数学第二版第四章习题（4)
- 〔总结〕容易遗忘的JS知识点整理
- mysql 存储过程使用参数_mysql 存储过程 使用参数
- 查看设备UUID的方法
- SCPPO（十二）:SQL误操作如何恢复？
- SpringBoot整合高德地图 地理编码\逆地理编码
- 黑苹果0004——制作u盘并开始安装
- Python 批量更改文件名、更改文件格式
- ERP系统中BOM的作用
- Python爬虫+requests+伪装浏览器 爬取小说入门总结
- 【CSAPP】家庭作业2.77~2.97
- halocn标定找旋转中心_一种利用旋转中心进行手眼标定的原理性介绍
热门文章
- 【QGIS入门实战精品教程】4.1：QGIS栅格数据地理配准完整操作流程
- C语言试题二十二之定义了3×3的二维数组，并在主函数中赋值。函数的功能使求出数组周边元素的平均值并作为函数值返回给主函数中的s。
- linux之more命令
- linux修改windows注册表,妙招：让修改的注册表立即生效的几种方法
- linux命令 su和sudo,Linux中sudo和su的区别
- python查看图片的源代码_python实现图片筛选程序
- canoco5主成分分析步骤_R语言 PCA主成分分析
- kafka控制台模拟消费_Kafka 详解
- 他读博期间连发3篇Science，28岁任武大教授后再发Nature！
- 男朋友出的性格测试题