雪花专题
集群环境下为雪花算法生成全局唯一机器ID策略
雪花算法是生成数据id非常好的一种方式，机器id是雪花算法不可分割的一部分。但是对于集群应用，让不同的机器自动产生不同的机器id传统做法就是针对每一个机器进行单独配置，但这样做不利于集群水平扩展，且操作过程非常复杂，所以每一个机器在集群环境下是一个头疼的问题。现在借助spring+redis，给出一种策略，支持随意水平扩展，肥肠好用。 大致策略分为4步： 1.对机器ip进行hash,对某一个（大于
分布式项目中使用雪花算法提前获取对象主键ID
hello，大家好，我是灰小猿！ 在做分布式项目开发进行数据表结构设计时，有时候为了提高查询性能，在进行数据库表设计时，会使用自增ID来代替UUID作为数据的主键ID，但是这样就会有一个问题，数据的自增ID应该如何获取到下一个ID并且插入到库中呢？ 如果你使用的是mybatisPlus，可以使用自带的自增注解加在id字段上即可，这样在数据入库时就可以自动给数据赋值自增的主键ID， 但是对于不
mybatis-plus 雪花算法id冲突问题解决、雪花算法id冲突、雪花算法、id冲突解决、id、id冲突、主键冲突
mybatis-plus 雪花算法id冲突问题解决、雪花算法id冲突、雪花算法、id冲突解决、id、id冲突、主键冲突 问题： k8s里起了多个pod，发现mybatis-plus的雪花算法不同pod之前生成了相同的id 问题原因： mybatis-plus默认id生成器生成datacenterId时是读取的机器网卡mac地址后两个字节，生成一个0~31的数字，这里有很大机率生成相同的data
雪花啤酒超级智能物流系统：2万+货位、AGV、穿梭车、立体库、输送机
导语 大家好，我是社长，老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。 雪花啤酒携手井松智能，成功构建起一套全自动智能物流生产系统，标志着其生产模式迈入了一个全新的智能化时代。 这座占地520亩的智能工厂，不仅是雪花啤酒创新实力的展现，更是智能制造领域的璀璨明珠。系统能够每小时轻松处理数十万件产品，其高效能力令人瞩目。 20776个精心设计的货位，不仅将库容量扩大了三倍，更实现了出入库时效的飞跃，
![Koch雪花分形电路生成工具[程序附后]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6298ff8745a64083afe54235a424f2c9.png)
Koch雪花分形电路生成工具[程序附后]
此工具用于生成分形雪花电路，应用领域可参考分形电路的纪录片或CNKI论文。运行环境在Altium Designer中，可用于Altium Designer全系列的版本中。 程序界面如下图所示，可以支持外框和迭代次数的更改。 下载链接： Koch雪花分形电路生成工具 V2.0.rar
为什么使用雪花算法，有什么优缺点，如何解决？为什么不使用UUID的方法，如何解决系统回拨的问题？
为什么使用雪花算法，有什么优缺点，如何解决？为什么不使用UUID的方法，如何解决系统回拨的问题？ 生成的id应该满足下面的条件： 首先是全局唯一，不能出现重复的ID之后是总体应该是递增的，整体上是信息安全，应该是无规则的，不能从Id上获得信息 市面上对于分布式ID生成大致有几种算法： 首先是UUID，这种算法是本地生成的，性能很高，但是生成的字符串是128位，通常需要使用字符串类型进行存储
雪花算法时钟回拨问题
雪花算法时钟回拨问题 雪花算法（Snowflake Algorithm）是Twitter开源的一种分布式唯一ID生成算法，用于在分布式系统中生成全局唯一的ID。该算法生成的ID是一个64位的整数，由多个部分组成，包括符号位、时间戳、机器ID和序列号。然而，雪花算法依赖于系统时间的准确性，当系统时钟出现回拨（即时间回到之前的时间点）时，可能会导致ID重复或排序异常。以下是解决雪花算法时钟回拨问题的
《前端攻城狮 · Snowflake 雪花算法》
📢 大家好，我是 【战神刘玉栋】，有10多年的研发经验，致力于前后端技术栈的知识沉淀和传播。 💗 🌻 CSDN入驻不久，希望大家多多支持，后续会继续提升文章质量，绝不滥竽充数，欢迎多多交流。👍 文章目录 写在前面的话利用现有库自定义实现雪花ID和UUID总结陈词 写在前面的话 雪花 ID 是一种分布式唯一 ID 生成算法，通常由 Twitter 提出的。它的
在网页中实现雪花背景的效果
在网页中实现雪花背景的效果，通常可以通过JavaScript结合HTML和CSS来完成。下面是一个简单的示例，展示了如何使用HTML的<canvas>元素和JavaScript来创建雪花飘落的背景效果。 HTML 首先，在你的HTML文件中添加一个<canvas>元素，它将作为绘制雪花的画布。 <!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta cha
jquery 雪花飘落的组件
/* *2015/11/30 *@MT制作-雪花飘落的组件 */ $(document).ready(function(e) { $("<div></div>").addClass("snowDome").appendTo($(document.body)); $('.snowDome').css({ "background":"#000", "positi
java中用雪花算法生成64位的长整数
场景： 以Mysql为例，除过自增主键id，还有一些字段需要储存一些唯一值，此时选择雪花算法生成的长整型数字的重要性尤为重要，它比UUID就好多了，雪花算法生成的长整数在性能、排序性、唯一性、可读性、可扩展性和存储方面具有明显的优势，尤其是在需要快速生成大量唯一ID的分布式系统中。 雪花算法生成的长整型数字比UUID()生成的随机数的优势： 1.雪花算法生成一个64位
数据仓库建模：星型、雪花与星座模型的比较与应用
在数据仓库的设计和实施过程中，选择合适的数据模型对于优化查询性能和提升数据分析效率至关重要。星型模型、雪花模型和星座模型是三种流行的数据仓库建模方法，它们各自具有独特的结构、优势和局限性。本文将深入探讨这三种模型的特点、适用场景以及如何根据业务需求进行选择。 一、星型模型（Star Schema） 星型模型由Ralph Kimball在20世纪90年代提出，是数据仓库建模中的经典模型。其主
分布式ID生成算法 雪花算法
1、SnowFlake算法生成id的结果是一个64bit大小的整数，它的结构如下图： ● 1位，不用。二进制中最高位为1的都是负数，但是我们生成的id一般都使用整数，所以这个最高位固定是0 ● 41位，用来记录时间戳（毫秒）。 ○ 41位可以表示$2^{41}-1$个数字， ○ 如果只用来表示正整数（计算机中正数包含0），可以表示
雪花算法理解(1高位+41位时间戳+10位机器位+12位自增序号)
背景： 为啥需要雪花算法呢？ 1.我们是不希望用UUID的，因为它是字符串，不利于索引的建立。 2.字符串内存占用大。 3.游戏中，我们希望生成的id是有意义的，我们可以根据id去反推出一些业务信息。所以根据唯一的用户标识生成long类型的账号时，我们就会用到雪花算法。 一、雪花算法的组成 1.高位 2
分布式ID-一窥雪花算法的原生实现问题与解决方案（CosId）
分布式ID-雪花算法的问题与方案（CosId） 基本原理 外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8FID-%E9%9B%AA%E8%8A%B1%E7%AE%97%E6%B3%95%
golan的雪花id
今天记录一下 golang的雪花id golang的雪花id 还是比较简单的，其包含的含义以及组成我这就不讲了，好多大佬都有文章写过，我直接上怎么用 先 引入包 go get "github.com/bwmarrin/snowflake" 代码块 func main() {// 设置一个时间纪元，如果不设置，则有默认的一个时间纪元，根据自己的产品或者需求 使用自己的时间纪元，却记不要
雪花算法(非标准实现)
1.返回long 2.long有一定意义，前面部分是时间format(两位年份)yyMMddHHmmssSSS 3. 最多支持32台机器，每毫秒产生2048个订单号. 4. 只能用到92年。。哈哈 根据自身情况调整吧～. import java.text.SimpleDateFormat;import java.util.Date;public class SnowFlake {/*** 每
雪花算法详解及源码分析
雪花算法的简介： 雪花算法用来实现全局唯一ID的业务主键，解决分库分表之后主键的唯一性问题，所以就单从全局唯一性来说，其实有很多的解决方法，比如说UUID、数据库的全局表的自增ID 但是在实际的开发过程中，我们的id除了唯一性以外，还需要去满足有序递增，高性能，高可用，以及需要时间戳等这样一些特征，而雪花算法就是一个比较符合这个一类特征的全局唯一算法。 雪花算法结构的详解： 它是一个通过6
【Spring Boot】自定义雪花算法生成ID
雪花算法（Snowflake）是一种生成唯一ID的分布式算法，由Twitter推出。它能生成不重复的、有时间顺序的全局唯一ID。一个典型的Snowflake ID由64位组成，通常划分如下： 1位符号位（始终为0，表示正数）41位时间戳（毫秒级，表示当前时间相对于某个开始时间的偏移）10位机器标识（通常分为数据中心ID和机器ID）12位序列号（表示毫秒内的计数器） 下面是一个自定义的雪花算法来
星型模型和雪花模型的区别
星型模型和雪花模型都是数据仓库设计中常用的维度建模方法，它们之间的主要区别在于数据组织结构、数据冗余度、查询效率、可扩展性和正规化程度等方面： 星型模型 结构特点：星型模型中，一个中心的事实表连接多个维度表，每个维度表直接与事实表相连，形成类似星星的辐射状结构。这种模型结构较为简单直观。数据冗余：星型模型允许一定程度的数据冗余，维度表中可能会有重复的信息，以减少查询时的表连接操作。查询效率：由
全局唯一ID生成常见的几种方式和twitter/snowflake（雪花算法）解析
全局唯一ID生成常见的几种方式和twitter/snowflake（雪花算法）解析 全局唯一ID生成常见的几种方式： 1，（twitter/snowflake）雪花算法 2，利用数据库的auto_increment特性 3，UUID 4，其他（如redis也有incr，redis加lua脚本实现twitter/snowflake算法） 一、 （twitter/snowflake
Apache Seata基于改良版雪花算法的分布式UUID生成器分析1
title: Seata基于改良版雪花算法的分布式UUID生成器分析 author: selfishlover keywords: [Seata, snowflake, UUID] date: 2021/05/08 本文来自 Apache Seata官方文档，欢迎访问官网，查看更多深度文章。 Seata基于改良版雪花算法的分布式UUID生成器分析 Seata内置了一个分布式UUID生成器
（Snowflake Algorithm）雪花算法Java的简单使用
概述 雪花算法（Snowflake Algorithm）最初是由Twitter开源的，用于生成一个64位的长整型数字作为全局唯一的ID。这个算法是用Scala语言编写的，并且在Twitter内部得到了广泛应用。由于其简单、高效和分布式友好的特性，雪花算法后来也被其他很多公司和项目采用，并可能被移植到其他编程语言中实现。 其结构如下： 第一位：未使用，因为二进制中最高位是符号位，正数是0，负数
6 cocos2dx粒子效果，类图关系，系统原生粒子和自定义粒子效果，粒子编译器软件，爆炸粒子效果，烟花效果，火焰效果，流星效果，漩涡粒子效果，雪花效果，烟雾效果，太阳效果，下雨效果
1 粒子 示例 2 类图关系 3 系统原生粒子 CCParticleSystem 所有粒子系统的父类 CCParticleSystemPoint、 C