1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。 2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。 缺点: 1)如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。 2)需要编码和配置的工作量比较大。 3)网络传输造成性能下降。 3 开源算法snowflake snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法,结果是一...
SnowFlake算法优点:是全局唯一、自增、有序、纯数字组成查询效率高且不依赖于数据库。适合在分布式的场景中应用,可根据需求调整具体实现细节。 SnowFlake算法缺点:依赖于系统时间,雪花算法在单机系统上ID是递增的,但是在分布式系统多节点的情况下,所有节点的时钟改变或者其他情况,就有可能会出现不是全局递增的情况。 4...
基于JVM 存储双 buffer 的号段,减少了数据库查询,减少了网络依赖,效率更高。 缺点: segment号段长度是固定的,业务量大时可能会频繁更新号段,因为原本分配的号段会一下用完如果号段长度设置的过长,但凡缓存中有号段没有消耗完,其他节点重新获取的号段与之前相比可能跨度会很大,动态调整 Step。 二、如何实现分库...
缺点:雪花算法的长度是19(long型最多19位)位的,前端能够接收的数字最多只能是16位的,因此就会造成精度丢失,导致相关业务无法处理。 1.2 UUID UUID : 是指在一台机器上生成的数字,它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。在UUID的算法中,可能会用到诸如网卡MAC地址,IP,主机名,进程ID等信息以保证其独立性。
缺点: 存储空间大(16 byte),因此它将会占用更多的磁盘空间, MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好,36个字符长度的UUID不符合要求 性能降低,对MySQL索引不利: 如果作为数据库主键,在InnoDB引擎下,UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动,严重影响性能。
雪花算法 java 通过redis获取workid 雪花算法和uuid的优缺点,packagecom.grid.service;publicclassSnowflakeIdWorker{/***雪花算法解析结构snowflake的结构如下(每部分用-分开):*0-00000000000000000000000000000000000000000-00000-00000-000000000000
UUID常见的方式: 可以利用数据库也可以利用程序生成,一般来说全球唯一。 优点: 一: 简单,代码方便。 二: 生成ID性能非常好,基本不会有性能问题。 三: 全球唯一,在遇见数据迁移,系统数据合并,或者数据库变更等情况下,可以从容应对。 缺点: 一: 没有排序,无法保证趋势递增。