什么是分布一致性

这是一个相当灵魂拷问的问题了，在我们应对千万级甚至亿级的资源访问时，一定会用到的一个词，就是分布式

因为一台服务器的承载力是有限的，而数据库更是有限的，数据表是更更更有限的，我们只能通过横向扩容的方式来进行数据存储量和查询速度的优化

可这样会造成一个问题，分库分表后，分布式系统中，唯一主键ID的生成问题，当我们使用mysql自增长主键时，他只在本表中是唯一的， 在分布式系统中，两张表都有一张ID为1的数据，那么显然就无法使用这个自增长了

如果我们说使用uuid，也可以凑活用，但是，第一他是无序的，第二，他占用空间巨大，耗费空间。

uuid只能适用于类似生成token令牌的场景

SnowFlake

SnowFlake(雪花算法)，是Twitter提出来的一个算法，其目的是生成一个64bit的整数

1位标识符，始终是0

41位的时间戳

10位的机器标识码

  • 前5位代表数据中心，后面5位是某个数据中心的机器ID

12位的递增序列

  • 用来对同一个毫秒之内产生不同的ID，12位可以最多记录4095个，也就是在同一个机器同一毫秒最多记录4095个，多余的需要进行等待下毫秒。

python实操

首先安装pip install pysnowflake

然后终端启动snowflake服务

snowflake_start_server --worker=1

这里的worker就是当前节点的标识

上代码:

import snowflake.client
print(snowflake.client.get_guid())
# 多次输出一下，就会发现，有递增的连续性

将其转换成二进制码

print(bin(4431128039883018241))

然后我们通过二进制码反推

  • 第一位是标识符
  • 往后41位是时间戳

从右方数，12位的递增序列，再数5位就是机器标识，这个机器标识就是某个节点的存储标识00001

但是啊，目前他是二进制，我们再将其转换为10进制

print(int('00001',2))