电商系统中的ID是如何生成的（构成电商的四要素）_苹果id

分布式控制系统控制技术ID，她们可能将将都母篦齿分布式控制系统控制技术控制技术，分布式控制系统控制技术，分布式控制系统控制技术ID可能将将极为少，即便销售业务，方向以及控制技术管理工作的方面动身，从那时起的互联网中的建设项目，大多数都只须三个自上而下且唯一，有增量势头的记号。目前用的可能将将是MySQL的自增操作形式符，UUID，日数戳等，但是对急速增长的最新消息控制技术，点评，缴交等概要实行，都只须三个平衡，由上而下唯一，且有显著自增势头的ID作为唯一记号。

三个分布式控制系统控制技术由上而下ID的硬性特别强调

之中关键重要信息更平衡，可能将将中有爸妈不太介绍，你每晚许诺以以获取的ID（翻查操作形式形式），这个如果是递增，她们就能单纯的假设出有关键重要信息，啥人，这是第啥个等，这归属虚弱关键重要信息泄漏的专精应用领域，更平衡还是很关键的；

原则她们证实后，她们就特别强调裂解这个ID控制技术的特别强调，以后是对裂解一般来说三个ID的特别强调，

对ID控制技术聚合的可用性特别强调

即便是存有于分布式控制系统控制技术控制技术的，那也就是她们极为熟悉的，

高需以：策动三个以以获取分布式控制系统控制技术ID的许诺时，要保证服务器在99.999%的时候给我创建取得成功

低推迟：以以获取分布式控制技术ID,服务器鼎力支持快速，不能有高推迟，会有值

高mammalian：几秒可以以以获取10万左右的ID,所以要取得成功，服务器要

情景再现：

面试中，对面试者做过的建设项目，辩题一般来说会选用聊重要信息产业，QPS等情况标定，建设项目的准确度，之中分布式控制系统控制技术ID就归属概要同时实现了，一般来说会问：

你们建设项目是，分布式控制系统控制技术微服务，重要信息产业化布署，B2C的这个控制技术中对订货，缴交等由上而下ID是怎样裂解的？

七彩演算法 snowFlake；

从那时起控制技术常见的ID裂解形式：

资料库自增，UUID ，日数戳；Redis重要信息产业

(1) 资料库自增（mysql自增）

之中资料库自增，对乙烯控制技术，前台控制技术用的极为多，即便mammalian小，使用数目也少，适合于小控制技术，QPS一般来说几百到一千左右的，

缺点：对数据虚弱的场景不宜使用，且支撑不了分布式控制系统控制技术场景，自增后还是会还原为原来的值

(2) UUID

UUID用的是极为普遍的三个ID, 即便由上而下唯一，但是它存有很多的问题

UUID的缺点：

无序，且无法预测裂解顺序，无法有效的呈现递增势头

存储，字段很长，耗费资料库资源，对特点环境存有一些问题，

优点：只剩下由上而下唯一了

（3）日数戳

一般来说可以使用日数戳加概要的销售业务ID 来规定，但是用的也极为少

（4）基于Redis重要信息产业裂解策略

即便Redis特性是基于单线程，所以用它裂解ID操作形式形式是原子性的，重要信息产业化可以同时实现，

通过设备重要信息产业的增长步长，起始值，就可以

比如Redis重要信息产业有五台机器，可以初始化为每台Redis的值 1，2，3，4，5；步长是5；

各个Redis裂解的Id为：

A:1,6,11,16,21,... B:2,7,12,17.22,... C:3,8,13,18,23,... D:4,9,14,19,24,... E:5,10,15,20,25,...

虽然可以同时实现，但是配置Redis重要信息产业后，要同时实现数据丢失怎么办，key的失效日数等等，不是不能做，是杀鸡焉用牛刀，对的；

然后就到了她们今天的主题：

(5)Twitter开源的snowflake;

Snowflake（七彩）是一项服务，用于为 Twitter 内的对象（推文，直接最新消息，用户，集合，列表等）裂解唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数，它们基于日数，而不是顺序的。完整的 ID 由日数戳，工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时，请务必始终使用 id_str 字段而不是 id，这一点很关键。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的形式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况，这是即便你的环境已经解析了 id 整数，并在处理的过程中仔细分析了这个数字。

Twitter的分布式控制系统控制控制系统七彩演算法SnowFlake,经测试snowflake每秒能够产生26万个自增可排序的ID1、twitter的SnowFlake裂解ID能够按照日数有序裂解2、SnowFlake演算法裂解id的结果是三个64bit大小的整数，为三个Long型（转换成字符串后长度最多19).3、分布式控制系统控制技术控制技术内不会产生ID碰撞（由datacenter和workerld作区分）并且效率较高。

分布式控制系统控制系统控制技术中，有一些只须使用由上而下唯一ID的场景，裂解ID的基本特别强调

1.在分布式控制系统控制技术的环境下要由上而下且唯一。

对比2.一般来说都只须单调递增，即便一般来说唯一ID都会存到资料库，而Intodb的特性就是将内容存储在操作形式符索引树上的叶子节点，所以是从左往右，递增的，所以考虑到资料库性能，一般来说裂解的id也最好是单调递增。为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点，首先他相对较为长，另外UUID-般是无序的

snowflake是中可以用69年是否成立？

七彩演算法可以高度唯一和可用性日数长：作极为， 41位的1二进制数字，对十进制来说，是啥呢；十进制的数字是：2199023255551https://tool.lu/hexconvert/进制转换的工具箱

我做了个demo来证明:

之中主要设置的是 10位的工作进程位；-

一般来说分为数据中心和机器位

裂解snowFlake的ID

他们以springboot的建设项目来构建这个snowFlake的ID裂解，

依赖：

cn.hutool hutool-captcha 5.6.0

这里她们表示的是Java代码库中，hutool的类库，调用已经封装好的IdUtil就好

package com.generate; import cn.hutool.core.lang.Snowflake; import cn.hutool.core.net.NetUtil; import cn.hutool.core.util.IdUtil; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.annotation.PostConstruct; /** * 裂解自上而下ID * 七彩演算法Tiwwer */ @Component @Slf4j public class SnowFlakeUtil { //主要配置工作位十位，之中5位是机器位（节点或者是概要哪台机器），5位数数据中心 private Long workerID = 0L; private Long datecenter = 1L; private Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerID, datecenter); @PostConstruct private void init() { try { //当前机器的IP workerID = NetUtil.ipv4ToLong(NetUtil.getLocalhostStr()); log.info("当前机器的workerID{}", workerID); } catch (Exception e) { log.warn("以以获取机器ID失败", e); workerID = Long.valueOf(NetUtil.getLocalhost().hashCode()); log.info("当前机器workID", workerID); } } //单纯版本 public synchronized Long createSnowFlakeID() { //裂解的ID加锁synchronized return snowflake.nextId(); } //由上而下版本的 public synchronized long showFlakeID(long workId, long datacenterID) { Snowflake snowflake = IdUtil.createSnowflake(workerID, datecenter); return snowflake.nextId(); } public static void main(String[] args) { System.out.println(new SnowFlakeUtil().createSnowFlakeID()); // 1401136955063926784 } }

这里是单纯的三个版本，与真实建设项目中有差异，差异主要是体从那时起参数配置中，

虽然七彩演算法可以裂解，唯一且自增的ID ,但是它也存有问题，是关于日数戳的；