1.分布式ID生成之雪花算法（SnowFlake）
2.Java项目实践，分布式系统如何生成ID，重点介绍雪花算法
3.ShardingSphere 4.x FAQ
4.分布式ID介绍&实现方案总结 | JavaGuide
5.百度 UidGenerator 源码解析
6.时钟回拨问题咋解决？百度开源的唯一ID生成器UidGenerator

分布式ID生成之雪花算法（SnowFlake）

       在分布式系统中，为生成唯一且有序的ID，多种方案各有优劣。UUID虽然保证唯一性但数据量大时查询效率低；数据库自增序列可能面临单点故障风险，编写网页源码的软件数据迁移复杂。相比之下，雪花算法，由Twitter开源，凭借位整数的特性，具有性能高、容量大、自增有序等优点，每秒能生成百万级ID，成为常用选择。

       雪花算法的核心在于Twitter的SnowFlake设计，它生成的ID为位long类型，便于Java处理。算法的结构分为无效位、时间位、机器位和序列号位，确保了在相同时间戳下ID的唯一性。在一个毫秒内，它可以生成个唯一的ID。

       雪花算法的优势明显，它保证全局唯一、顺序递增，且由纯数字构成，查询效率高，无需依赖数据库，适用于分布式环境。然而，它依赖于系统时间，分布式环境下，工控系统源码如果节点时钟不同步，可能导致ID序列非全局递增，这是其主要缺点。尽管如此，通过调整实现细节，雪花算法仍能有效地满足大多数分布式ID生成的需求。

Java项目实践，分布式系统如何生成ID，重点介绍雪花算法

       在分布式系统中，生成不冲突的ID值是关键。一个订单系统部署在AB两个节点时，如何保证各自生成的订单ID不冲突？通常有三种方法：使用数据库自增特性、UUID算法和SnowFlake算法。

       数据库自增或Oracle的序列用于同一数据库下的ID生成。UUID算法通过随机生成获得独一无二的ID值，但长度较长。相比之下，SnowFlake算法在Twitter提出后，因其高效生成全局唯一ID而广受好评。

       SnowFlake算法通过位整数生成ID，包含位时间戳、位机器码和位序列号，共可生成约个ID。此算法在多节点同时生成ID时，先判断生成时间是否一致，如不一致则直接根据时间戳区分ID。若生成时间一致，再通过机器码和序列号进一步区分。

       具体实现方面，Java提供了UUID支持，可轻松生成UUID值。而SnowFlake算法的实现则需通过特定逻辑处理时间戳、机器码和序列号，确保生成的linux samba 源码ID在整个分布式系统中唯一且高效。

       总之，选择合适的ID生成策略对于分布式系统至关重要。数据库自增和UUID算法各有优缺点，而SnowFlake算法以其高效和全局唯一性，成为分布式系统中生成ID的优选方案。通过正确的实现和应用，可以确保系统稳定高效地运行。

ShardingSphere 4.x FAQ

       在ShardingSphere中，如果SQL执行不正确，首先需要开启sql.show配置，它在Sharding-Proxy以及Sharding-JDBC 1.5.0版本之后提供了帮助。此配置默认关闭，开启后，系统会将SQL解析上下文、改写后的SQL以及最终路由至的数据源的详细信息打印至info日志，方便调试。

       遇到源码编译错误时，应了解ShardingSphere使用lombok实现代码简化，具体使用和安装细节可参考lombok官网。sharding-orchestration-reg模块需要先执行mvn install命令，根据protobuf文件生成gRPC相关的java文件。

       在使用Spring命名空间时，若找不到xsd文件，其实Spring命名空间使用规范并未强制要求部署至公网地址。但考虑到部分用户的需求，相关xsd文件也部署至ShardingSphere官网。sharding-jdbc-spring-namespace的jar包中配置了xsd文件的位置，确保jar包内存在该文件即可。

       对于Cloud not resolve placeholder异常，使用行表达式标识符建议使用$->{ ...}，避免与Spring本身的属性文件占位符冲突。

       在使用inline表达式时，注意Java的整数相除结果为整数，而inline表达式中的jsoncpp 源码分析Groovy语法则返回浮点数。若需要获得除法整数结果，请使用A.intdiv(B)。

       若只有部分数据库分库分表，确实需要将不分库分表的表配置在分片规则中。ShardingSphere会将多个数据源合并为一个逻辑数据源，不配置分片规则会导致无法准确判断应路由至哪个数据源。这时，可以采用配置default-data-source的方式，或单独管理不参与分库分表的数据源。

       除了支持自带的分布式自增主键，ShardingSphere也能支持原生的自增主键。但需注意，原生自增主键不能同时作为分片键使用。由于ShardingSphere不知晓数据库表结构，原生自增主键不在原始SQL中，无法将其解析为分片字段。若自增主键非分片键，则无需关注；若作为分片键，ShardingSphere无法解析其分片值，可能导致SQL路由至多张表。

       指定泛型为Long的SingleKeyTableShardingAlgorithm遇到ClassCastException问题，确保数据库表中字段与分片算法中的字段类型一致。例如，数据库中字段为int类型时，分片类型应为Integer，而非Long。

       在SQLSever和PostgreSQL中，聚合列未加别名可能会抛出异常。这是因为这些数据库会自动为聚合列改名，ShardingSphere在结果归并时可能找不到相应的列。正确的SQL写法应包含别名。

       在Oracle数据库使用Timestamp类型的OrderBy语句时，可能会抛出异常。解决方式是kotlin 源码下载配置启动参数oracle.jdbc.J2EECompliant=true，或在项目初始化时设置System.getProperties().setProperty(“oracle.jdbc.J2EECompliant”, “true”);

       使用Proxool配置多个数据源时，需要为每个数据源设置alias，以避免每次都从一个数据源获取连接。具体实现方法请参考Proxool官网。

       ShardingSphere采用snowflake算法作为默认的分布式自增主键策略，这确保了分布式环境下生成的自增序列递增但不连续，且尾数多为偶数。在3.1.0版本中，尾数为偶数的问题已被解决。

       在Windows环境下通过Git克隆ShardingSphere源码时，可能会遇到文件名过长的问题。为了解决，可执行特定命令启用Git对长文件名的支持，或通过注册表或组策略解除操作系统文件名长度限制。

       若在运行Sharding-Proxy时找不到或无法加载主类org.apache.shardingshpere.shardingproxy.Bootstrap，可能是因为解压工具将文件名截断。解决方法是执行特定命令。

       若实现了ShardingKeyGenerator接口但配置了Type却未生效，需要确保在META-INF/services中创建对应文件指定SPI实现类，或在配置中正确指定类型。ShardingSphere的扩展功能需要通过SPI注入才能生效。

       当JPA与数据脱敏一起使用时，由于数据脱敏的DDL尚未完成，导致JPA实体类无法同时满足DDL和DML。解决方案需根据具体需求进行调整。

       在配置了某个数据连接池的spring-boot-starter（如druid）和sharding-jdbc-spring-boot-starter后，系统启动报错可能是因为两者间的兼容性问题。应检查配置文件和依赖版本，确保兼容性。

       在使用sharing-proxy时，动态在sharding-ui上添加新的logic schema，可通过sharding-ui的API实现，具体操作请参考sharding-ui文档。

       在使用sharing-proxy时，使用合适的工具连接proxy通常取决于具体需求和环境，常见的连接工具包括JDBC客户端、命令行工具等，需根据实际场景选择。

分布式ID介绍&实现方案总结 | JavaGuide

       日常开发中，数据的唯一标识是ID，比如用户ID、商品ID、订单ID。随着项目发展，数据量增加，系统需要进行分库分表以支撑更多用户，此时数据库自增主键无法满足生成全局唯一主键的需求，因此引入分布式ID。分布式ID需满足多个基本要求，并应具备并发问题解决机制。常见的分布式ID解决方案包括数据库主键自增、数据库号段模式、NoSQL（如Redis）方案、UUID（Universally Unique Identifier）以及Snowflake算法。数据库主键自增方式每次都需要访问数据库，效率较低，而号段模式批量获取ID，减少数据库访问次数，适合ID需求大的场景。NoSQL方案，如Redis，通过incr命令实现ID的原子递增，提供高可用性和并发处理能力，同时支持数据持久化防止数据丢失。UUID保证全局唯一性，生成规则包括MAC地址、时间戳、名字空间、随机数等，适用于保证唯一性需求的场景。Snowflake算法通过位二进制数字分段存储时间、工作机器ID、序列号等信息生成唯一ID，支持分布式系统。百度开源的UidGenerator和美团的Leaf分别基于Snowflake算法，提供改进的分布式ID生成策略，满足不同业务需求。总之，选择分布式ID生成方案时应综合考虑系统架构、性能需求、数据持久性等因素，确保方案的适用性和优化。在实际项目中，结合具体业务场景和系统设计，选择最适合的分布式ID生成方案，同时考虑与RPC、API网关、分布式锁等组件的集成，以构建稳定高效的分布式系统。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。

时钟回拨问题咋解决？百度开源的唯一ID生成器UidGenerator

       UidGenerator 是百度开源的 Java 实现，基于 Snowflake 算法，专为虚拟环境设计。它具有消费未来时间的能力，以解决并发限制问题。UidGenerator 通过在 RingBuffer 中提前生成并缓存 ID，单个实例的 QPS 可以达到超过 , 的性能。

       依赖环境为 Snowflake。以下为雪花算法的关键组成部分：

       百度在此基础上稍作调整，时间部分仅有 位，意味着默认支持期限为 8.5 年。根据业务需求，开发者可调整 delta seconds、worker node id 和 sequence 占用位数。

       UidGenerator 提供两种方式：DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。我们先分析 DefaultUidGenerator 的实现。

       在 DefaultUidGenerator 中，delta seconds 是当前时间与 epoch 时间（集成 UidGenerator 生成分布式 ID 服务第一次上线的时间）时间差，单位为秒。此值可配置，必须根据上线时间设置，否则会浪费大量可用时间。worker id 是在集成 UidGenerator 实例启动时，通过插入表 WORKER_NODE 来获取的自增 ID 值，集成实例重启次数不超过 次，否则抛出异常。

       sequence 的核心代码如下，关键点在于控制分布式 ID 生成的顺序。通过调整各个字段占用位数，可以满足不同业务情况和特点的需求。

       CachedUidGenerator 是 UidGenerator 的重要改进实现。它利用 RingBuffer，将唯一 ID 和 flag 分别存储。RingBuffer 的尺寸为 2^n，n 为正整数。通过优化 RingBuffer 的操作，CachedUidGenerator 提高了吞吐能力，增强唯一性。

       初始化阶段，除了给 worker id 赋值，还会初始化 RingBuffer。重要的是异步线程实现，通过递增 lastSecond（AtomicLong 类型）得到新的时间值，避免了系统时间获取带来的线程安全问题。

       取值阶段，当 RingBuffer 初始化后，取值变得简单。分布式唯一 ID 都存储在 RingBuffer 中，取值过程中涉及逻辑判断以确保数据的一致性和顺序性。

       CachedUidGenerator 的实现通过采取措施规避了时钟回拨问题，增强唯一性。通过以上分析，我们可以看到 UidGenerator 通过巧妙设计和优化，实现了高效、稳定的分布式 ID 生成。