C#实现分布式自增 ID 算法 （附完整源码）

C# 生成唯一自增ID

在代码中实现ID字段自动增长， 1、找到SEQUENCE-----新建------ 在代码中找到id对应的位置加入(SEQ_CQRC.netval) 比如： insert into table_name (id) values(SEQ_CQRC.netval); 以上就完成了

public class SFID { /// <summary> /// 机器码 /// </summary> private static long _workerId; /// <summary> /// 初始基准时间戳，小于当前时...

分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID，并且希望ID能够按照时间有序生成。而Twitter的snowflake解决了这种需求，最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra，因为Cassandra没有顺序ID生成机制，所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务。

C#:实现Katama hash（分布式相关）算法(附完整源码)

在数据库主键设计上，比较常见的方法是采用自增ID(1开始，每次加1)和生成GUID。生成GUID的方式虽然简单，但是由于采用的是无意义的字符串，推测会在数据量增大时造成访问过慢，在基础互联网的系统设计中都不推荐采用。自增ID的方法虽然比较适合大数据量的场景，当时由于自增ID是按照顺序增加的，数据记录都是可以根据ID号进行推测出来，对于一些数据敏感的场景，不建议采用最近在一篇文章中看到P2P网站处理...

需求概述 分布式系统中，有一些需要使用全局唯一 ID 的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的通用唯一识别码/UUID（Universally Unique Identifier），但是 UUID 有一些缺点，首先他相对比较长，另外 UUID 一般是无序的。有些时候我们希望能使用一种简单一些的 ID，并且希望 ID 能够按照时间有序生成。 Twitter-Snowflake 产生背景 Twitter 早期用 MySQL 存储数据，随着用户的增长，单一的 MySQL 实例没法承受海量的数据.

简介 这个是根据twitter的snowflake来写的.这里有中文的介绍. 如上图所示,一个64位ID,除了最左边的符号位不用(固定为0,以保证生成的ID都是正数),还剩余63位可用. 下面的代码与图中的位数分配略有不同,除了中间部分10bit工作机器id不变,时间戳和序列号的位数是可以根据自己的需求变化的,就是说,你可以把中间的工作机器ID往左挪一挪,或往右挪一挪. 代码 /// &...

急景流年，铜壶滴漏，时光缱绻如画，岁月如诗如歌。转载一篇博客来慰藉，易逝的韶华。 使用UUID或者GUID产生的ID没有规则 Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 概述分布式系统中，有一些需要使用全局唯一ID的场景，这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID，但是UUID有一些缺点，首先他相对比较长，另外UUID一般是无序的。有些时候我们希...

看着别人为了获得新插入记录的自增ID而给表增加一个GUID的字段就揪心，自己能实现是好事（如果不能变更表呢），实现完到网络搜搜别人的解决方案不是更好。@@IDENTITY是我常用的解决方案，代码如下:

随着传统的数据库、计算机网络和数字通信技术的飞速发展，以数据分布存储和分布处理为主要特征的分布式数据库系统的研究和开发越来越受到人们的关注。但由于其开发较为复杂，在一定程度上制约了它的发展。基于此，本文提出了在.Net环境下使用一种新的开发语言C#结合ADO.Net数据访问模型来开发分布式数据库系统，大大简化了开发过程。 　　1 分布式数据库系统 　　就其本质而言，分布式数据库系统...

分布式系统有很多成熟的解决方案。如：微软的WCF。WCF太过于复杂，配置也麻烦。其实可以自己动手设计一个小的分布式系统。系统的原理完全在自己掌握之中，可以根据业务随机而变。这里展示远程调用最核心最基本的处理逻辑，其实远程调用并不复杂神秘。 分布式系统其实是数据流的交换。数据必须快速的从一段传送到另一端，否则系统性能就大打折扣。对于.net，本人设计一个非常优化易于使用的网络库（EasyNetMe...

开篇吹牛，吹大牛了各位。 接连几篇博文，已经将了我们系统常用的东西，主要针对服务端，非桌面系统。 聊了这么久了，最后将这所有内容打包，完成一个系统。可能称为组件才合适，因为我没有提供启动程序。 每一个模块都是尽量做到公共化，统一化 总结一下： 通信组件，序列化组件，特性反射，扩展方法，结构返回模板，缓存，负载均衡，etcd的注册中心（这个是在java部分...

在分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了，这个时候就需要生成分布式。适用于并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。雪花算法相对来说还是比较靠谱的，毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的，能达到百万计。生成，如果是高并发啥的，那么用这个应该性能比较好，一般每秒几万并发的场景，也足够用了。