Springcloud实战之自研分布式id生成器1

简介: Springcloud实战之自研分布式id生成器1

一,背景
日常开发中,我们需要对系统中的各种数据使用 ID 唯一表示,比如用户 ID 对应且仅对应一个人,商品 ID 对应且仅对应一件商品,订单 ID 对应且仅对应 一个订单。我们现实生活中也有各种 ID ,比如身份证 ID 对应且仅对应一个人, 简单来说,ID 就是数据的唯一标识。 一般情况下,会使用数据库的自增主键作为数据 ID ,但是在大数量的情况 下,我们往往会引入分布式、分库分表等手段来应对,很明显对数据分库分表后 我们依然需要有一个唯一 ID 来标识一条数据或消息,数据库的自增 ID 已经无法 满足需求。此时一个能够生成全局唯一 ID 的系统是非常必要的。概括下来,那 业务系统对 ID 号的要求有哪些呢?

全局唯一性:不能出现重复的 ID 号,既然是唯一标识,这是最基本的要求。
趋势递增、 单调递增 :保证下一个 ID 一定大于上一个 ID 。
信息安全:如果 ID 是连续的,恶意用户的扒取工作就非常容易做了,直接按照顺序下载指定 URL 即可;如果是订单号就更危险了,竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下,会需要 ID 无规则、不规则。
同时除了对 ID 号码自身的要求,业务还对 ID 号生成系统的可用性要求极高想象一下,如果 ID 生成系统不稳定,大量依赖 ID 生成系统,比如订单生成等关键动作都无法执行。所以一个 ID 生成系统还需要做到平均延迟和 TP999 延迟都要尽可能低;可用性 5 个 9 ;高 QPS 。

相关文章
|
9月前
|
人工智能 Kubernetes 数据可视化
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
本文回顾了一次关键词监测任务在容器集群中失效的全过程,分析了中转IP复用、调度节奏和异常处理等隐性风险,并提出通过解耦架构、动态IP分发和行为模拟优化采集策略,最终实现稳定高效的数据抓取与分析。
161 2
Kubernetes下的分布式采集系统设计与实战:趋势监测失效引发的架构进化
|
8月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
1222 3
|
6月前
|
负载均衡 Java API
《深入理解Spring》Spring Cloud 构建分布式系统的微服务全家桶
Spring Cloud为微服务架构提供一站式解决方案,涵盖服务注册、配置管理、负载均衡、熔断限流等核心功能,助力开发者构建高可用、易扩展的分布式系统,并持续向云原生演进。
|
9月前
|
数据采集 缓存 NoSQL
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
本文介绍了一个针对高频新闻站点的分布式爬虫系统优化方案。通过引入异步任务机制、本地缓存池、Redis pipeline 批量写入及身份池策略,系统采集效率提升近两倍,数据同步延迟显著降低,实现了分钟级热点追踪能力,为实时舆情监控与分析提供了高效、稳定的数据支持。
366 1
分布式新闻数据采集系统的同步效率优化实战
|
10月前
|
缓存 NoSQL 算法
高并发秒杀系统实战(Redis+Lua分布式锁防超卖与库存扣减优化)
秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题,而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁,结合Lua脚本完成库存扣减,确保操作原子性并大幅提升性能(QPS从120提升至8,200)。此外,分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计,强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。
2707 7
|
11月前
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
962 4
|
8月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
533 2
|
8月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
491 6
|
9月前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。