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悠悠楠杉

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搜索到 2 篇与 的结果
2025-07-31

Java实现分布式ID生成：Snowflake算法深度解析
Java实现分布式ID生成：Snowflake算法深度解析
一、为什么需要分布式ID？在分布式系统中，传统的自增ID面临两个致命问题： 1. 分库分表时出现ID冲突 2. 单点故障导致的ID服务不可用去年我们电商系统在双11期间就遭遇过自增ID的瓶颈——订单服务在流量激增时，数据库的AUTO_INCREMENT成为性能瓶颈，导致订单创建延迟高达5秒。这正是我们转向Snowflake的契机。二、Snowflake算法核心结构Twitter提出的Snowflake算法，其ID组成犹如精密的瑞士手表：0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000 ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ 符号位 41位时间戳 10位工作机ID 12位序列号实际Java实现时，我们通常调整为： - 1位符号位（始终为0） - 41位时间戳（精确到毫秒） - 5位数据中心ID - 5位机器ID - 12位序列号三、Java完整实现代码java pu...
2025年07月31日
60 阅读
0 评论
2025-07-19

告别ID冲突噩梦：用Composer与visus/cuid2轻松生成高可靠性唯一标识
告别ID冲突噩梦：用Composer与visus/cuid2轻松生成高可靠性唯一标识
为什么你的系统需要更好的ID方案？在开发电商订单系统时，我们团队曾经历过一场"ID灾难"——凌晨3点，服务器突然告警，原因是两个不同地区的订单生成了相同的自增ID。这场事故直接导致17万元的商品库存错乱，也让我们彻底意识到：自增ID在分布式系统中就是定时炸弹。传统方案如MySQL自增ID、UUID各有痛点： - 自增ID：单点故障、易被预测 - UUIDv4：无序存储导致数据库性能下降 - 雪花ID：依赖系统时钟，可能产生重复CUID2：专为现代系统设计的ID方案CUID2（Collision-resistant Unique Identifier）是CUID算法的进化版本，具有三大核心优势： 防碰撞设计：采用密码学安全随机数+时间戳混合算法 友好性：22位简短字符串（如opu7m2vt7n2lkaqv3600hyns） 无序性：杜绝根据ID推测数据量的可能 与UUIDv4对比测试（生成100万次）： | 指标 | CUID2 | UUIDv4 | |-------------|-------------|-------------| | 生成...
2025年07月19日
73 阅读
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悠悠楠杉
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  1. 强强强
    2025-04-07

    强的一批
  2. jesse
    2025-01-16

    有whmcs接口吗？
  3. sowxkkxwwk
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  4. zpzscldkea
    2024-11-20

    博主太厉害了！
  5. bruvoaaiju
    2024-11-14

    博主太厉害了！

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