適用于分布式唯一標(biāo)識(shí)碼的生成算法有哪些？現(xiàn)在分布式很流行。由于數(shù)據(jù)庫(kù)分布在不同的服務(wù)器上，如果采用傳統(tǒng)的自增長(zhǎng)方式生成Id，很難保證不同數(shù)據(jù)庫(kù)上的Id不重復(fù)，存在業(yè)務(wù)影響的風(fēng)險(xiǎn)！可以說(shuō)，唯一的標(biāo)識(shí)碼是

適用于分布式唯一標(biāo)識(shí)碼的生成算法有哪些？

現(xiàn)在分布式很流行。由于數(shù)據(jù)庫(kù)分布在不同的服務(wù)器上，如果采用傳統(tǒng)的自增長(zhǎng)方式生成Id，很難保證不同數(shù)據(jù)庫(kù)上的Id不重復(fù)，存在業(yè)務(wù)影響的風(fēng)險(xiǎn)

！可以說(shuō)，唯一的標(biāo)識(shí)碼是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的第一個(gè)障礙

！我與distributed接觸多年，我遇到了許多生成唯一標(biāo)識(shí)碼的方法

！1，UUID：有很多算法，使用同一臺(tái)機(jī)器上生成的時(shí)間字節(jié)來(lái)區(qū)分同一臺(tái)機(jī)器上的不同id，使用IEEE機(jī)器識(shí)別號(hào)或IP地址來(lái)區(qū)分不同機(jī)器上的id，從而區(qū)分不同機(jī)器和同一臺(tái)機(jī)器，確保生成的UUID是全局唯一的

！Java有自己的UUID隨機(jī)UUID（）算法實(shí)現(xiàn)

！限制：生成的ID沒(méi)有序列

MySQL分庫(kù)分表之后，id主鍵如何處理？

我將從存在的問(wèn)題和如何做中回答這個(gè)問(wèn)題。。

沒(méi)有辦法避免這個(gè)問(wèn)題，通常拆分SQL，使用多個(gè)查詢，然后使用結(jié)果分別檢查結(jié)果

！我們可以使用TCC編程模型來(lái)確保兩個(gè)事務(wù)可以正確提交，但這種代碼入侵方式相對(duì)較重！您還可以使用基于消息的數(shù)據(jù)一致性保證

！1. 使用多線程分別查詢多個(gè)節(jié)點(diǎn)，然后匯總

你怎么看待滿嘴高并發(fā)，編碼能力卻稀松平常的程序員？

我是磚頭人。我來(lái)回答。

高并發(fā)的核心原則是網(wǎng)絡(luò)io的事件處理機(jī)制。在細(xì)節(jié)方面，一些重要的環(huán)節(jié)，如分組和分組，都比較復(fù)雜。但就大多數(shù)采訪和日常工作而言，真正了解反應(yīng)堆機(jī)制的核心幾乎就足夠了。關(guān)于高并發(fā)性，您可以閱讀更多關(guān)于陳碩的書(shū)。

關(guān)鍵問(wèn)題是，如果編程能力很弱，那么問(wèn)題就很大。簡(jiǎn)單地說(shuō)，如果你給一個(gè)任務(wù)或解決一個(gè)問(wèn)題，如果你的動(dòng)手能力很弱，你可能會(huì)很長(zhǎng)時(shí)間不確定，容易犯錯(cuò)誤。對(duì)于一個(gè)發(fā)展崗位來(lái)說(shuō)，無(wú)論公司有多大或多小，在日常工作中都不會(huì)有額外的難度或大規(guī)模的發(fā)展。換言之，誰(shuí)的基本技能更好，誰(shuí)的任務(wù)往往完成得又快又好。

動(dòng)手能力弱，有一種特別簡(jiǎn)單直接的改進(jìn)方法，就是刷leetcode等，先寫(xiě)代碼。不管用什么語(yǔ)言，先多寫(xiě)，多寫(xiě)自然不會(huì)松懈。

然后從簡(jiǎn)單的面向?qū)ο蟮阶罨镜膬扇N設(shè)計(jì)模式，從串行到并行，結(jié)合自己的編程語(yǔ)言，對(duì)語(yǔ)言的特點(diǎn)逐漸了解，過(guò)程就像刷題目一樣，寫(xiě)代碼加深印象。學(xué)習(xí)一門(mén)新的編程語(yǔ)言也是如此。

對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)，要成為一名優(yōu)秀的程序員并不容易，但要成為一名合格的員工并付出足夠的努力是可以的。好腦子不如壞筆好。

當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)扼住系統(tǒng)性能咽喉，直接分庫(kù)分表能解決嗎？

子數(shù)據(jù)庫(kù)和子表是一種相對(duì)落后的優(yōu)化方法，因?yàn)槌杀鞠鄬?duì)較高。

遇到數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡(jiǎn)單的方法。對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)沒(méi)有影響。

-第二個(gè)是考慮數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離，這也是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的方法。在數(shù)據(jù)庫(kù)級(jí)配置中，系統(tǒng)級(jí)只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫(kù)連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時(shí)，可以同時(shí)獲得主庫(kù)和從庫(kù)連接。寫(xiě)入數(shù)據(jù)時(shí)，僅獲取主庫(kù)連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中，再次訪問(wèn)時(shí)不再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)檢索。通常，緩存層對(duì)系統(tǒng)是透明的，對(duì)系統(tǒng)本身沒(méi)有影響。但是，cache的引入也引入了相應(yīng)的需要考慮的問(wèn)題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術(shù)手段，就是改變需求。性能問(wèn)題的原因是否不合理？還是要求太復(fù)雜？需求可以簡(jiǎn)化嗎？這種方法對(duì)系統(tǒng)的影響相對(duì)較小。

-最后，考慮子數(shù)據(jù)庫(kù)和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)樗茸颖砗?jiǎn)單。將相應(yīng)的表移動(dòng)到新的數(shù)據(jù)庫(kù)中，并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫(kù)連接。在這里，我們需要考慮移動(dòng)哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務(wù)。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個(gè)表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細(xì)表。橫切是按行切割。例如，一個(gè)有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個(gè)有1000萬(wàn)數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應(yīng)該存儲(chǔ)在哪個(gè)表中或從哪個(gè)表中獲取。在表被劃分之后，可以對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務(wù)，應(yīng)考慮如何保證分布式事務(wù)。理論上，2個(gè)，3個(gè)，帕克斯，帽子，底座。相應(yīng)中間件的使用。

系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化不是模仿的問(wèn)題，而是需要根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行處理。