常见的ID 生成策略。 1. 数据库中自增序列或字段2. UUID 3. UUID* 的变体[UUID 到Int64，NHibernate 在主键生成方法中提供了Comb 算法（GUID/时间戳组合）] 4. Redis 使用ID 5. Twitter 的Snowflake算法6.使用Zookeeper的znode生成唯一ID。 7.MongoDB对象Id
3、高并发时如何生成唯一的订单号？
如果没有并发，订单号只在一个线程中生成，那么程序是顺序运行的，所以不同的订单应该有不同的生成时间，并且可以及时区分每个订单。
如果存在并发并且序列号是由进程内的多个线程生成的，只需将线程ID添加到序列号中即可确保序列号是唯一的。
如果存在并发并且序列号是由同一主机上的多个进程生成的，只需将进程ID 附加到序列号即可确保序列号是唯一的。
如果存在并发，并且订单号是由不同主机生成的，则可以通过在Masu后面附加标识主机的MAC地址、IP地址或CPU序列号来确保订单号是唯一的。
机器语言（3位，分布式节点），年月日分时时秒（12位），递增序列（4位），秒数+1如果同时递增序列超过4位，序列从0。支持每秒生成9999个订单号，次日序列号清0。
2、后台统一生成订单号后，一次性推送几十W个订单，检查剩余多少，再推送。
4. Twitter开源去中心化自增身份算法Snowflake
1. 雪花简介
随着互联网的快速发展，分布式应用系统逐渐流行。在分布式系统中，ID必须是全局唯一的，不同的业务需要不同的特征。例如，大规模、并发的业务需要高ID生成效率和高吞吐量。例如，某些银行服务需要基于每日日期的交易序列号。例如，用户ID 必须是随机且纯数字的。位数小于10。请稍等。由于不同的业务场景需要不同的ID特征，因此衍生出了不同的ID生成器，但大多采用数据库来控制ID生成，性能依赖于数据库的并发能力有限。那么不需要依赖的中间件（数据库、分布式缓存服务等）的ID 生成器呢？本着取之开源、用开源的原则，今天给大家介绍一下Twitter 的去中心化自增ID算法开源我想介绍一下Snowflake，并附上算法原理的推导和计算过程。
雪花算法本地生成（ID生成过程不依赖中间件，不需要网络通信），保证ID全局唯一，整体ID定期增长，1个案例生成的性能超过300w。 2号。
2. 雪花算法原理
Snowflake生成的ID是一个18位长的数字，二进制结构表示如下（各部分用-分隔）：
0 – 00000000 00000000 00000000 00000000 00000000 0 – 00000 – 00000 – 00000000 0000
第一位未使用，接下来的41 位是毫秒时间（41 位长可以使用从1970-01-01 08:00:00 起的69 年），后面是5 位datacenterId（最大支持25=32 , datacenterId* workerId 支持部署，二进制表示为00000 到11111（十进制为0 到31），并且是5 位workerId（最大支持25=32，原理与datacenterId 相同） 计数1024 个节点，最后12 位是计数毫秒（12位计数序列号支持每个节点每毫秒生成2^12=4096个ID序列号）。
将所有数字相加得到总共64 位数字，其类型为Long（转换为字符串长度18）。
对于单台机器实例，通过时间戳保证前41位数字唯一，而对于分布式系统中的多机器实例，为每个机器实例分配不同的datacenterId和workerId可以确保避免中心十位数字冲突。最后12 位每毫秒从0 开始递增生产ID。每毫秒最多生成4096 个ID，每秒最多生成4096000 个ID。理论上，具有足够CPU 处理能力的单台机器每秒可以产生超过400 万个单位，而实际测量显示每秒超过300 万个单位。
3.雪花算法源码（Java版）
@ToString
@slf4j
公共类SnowflakeIdFactory {
私人最终长twepoch=1288834974657L;
私有最终长workerIdBits=5L；
私有最终长数据中心IdBits=5L；
privatefinallongmaxWorkerId=-1L^(-1LworkerIdBits);
privatefinallongmaxDatacenterId=-1L ^ (-1L datacenterIdBits);
私有最终长序列位=12L；
privatefinallongworkerIdShift=sequenceBits;
privatefinallongdatacenterIdShift=sequenceBits+workerIdBits;
私有最终长时间戳LeftShift=sequenceBits+workerIdBits+datacenterIdBits；
私有最终长序列掩码=-1L ^ (-1L 序列位);
私人长工人ID；
私有长数据中心ID。
私有长序列=0L；
私有长lastTimestamp=-1L;
公共SnowflakeIdFactory（长workerId，长datacenterId）{
if (workerId maxWorkerId ||workerId 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(\’Worker ID 不能大于%d 或小于0\’, maxWorkerId));
}
if (datacenterId maxDatacenterId || datacenterId 0) {
throw new IllegalArgumentException(String.format(\’数据中心ID 不能大于%d 或小于0\’, maxDatacenterId));
}
this.workerId=工人ID；
this.datacenterId=DatacenterId;
}
公共同步长nextId（）{
长时间戳=timeGen();
如果（时间戳最后时间戳）{
//服务器时钟被调整，ID生成器停止工作。
throw new RuntimeException(String.format(\’时钟向后移动。拒绝在%d 毫秒内生成ID\’, lastTimestamp – 时间戳));
}
if (lastTimestamp==时间戳) {
序列=(序列+ 1) 序列掩码；
if (序列==0) {
时间戳=tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} 除此之外{
序列=0L；
}
最后时间戳=时间戳；
返回值((timestamp – twepoch) 时间戳左移) (数据中心ID 数据中心ID 偏移) |
}
受保护的长tilNextMillis(long lastTimestamp) {
长时间戳=timeGen();
while (时间戳=最后时间戳) {
时间戳=timeGen();
}
返回时间戳。
}
受保护的长时间Gen() {
返回System.currentTimeMillis()。
}
公共静态无效testProductIdByMoreThread（int dataCenterId，int workerId，int n）抛出InterruptedException {
ListThread tlist=new ArrayList();
SetLong setAll=new HashSet();
CountDownLatch cdLatch=new CountDownLatch(10);
longstart=System.currentTimeMillis();
int threadNo=数据中心ID；
MapString,SnowflakeIdFactory idFactories=new HashMap();
for(int i=0;i10;i++){
//使用线程名称作为映射键。
idFactories.put(\’snowflake\’+i,new SnowflakeIdFactory(workerId, threadNo++));
}
for(int i=0;i10;i++){
线程温度=new Thread(new Runnable() {
@覆盖
公共无效运行（）{
SetLong setId=new HashSet();
SnowflakeIdFactory idWorker=idFactories.get(Thread.currentThread().getName());
for(int j=0;jn;j++){
setId.add(idWorker.nextId());
}
已同步（setAll）{
setAll.addAll(setId);
log.info(\'{} 生成了{} 个ID 并成功将其添加到setAll 中。\’, Thread.currentThread().getName(),n);
}
cdLatch.countDown();
}
},\’雪花\’+i);
tlist.add(临时);
}
for(int j=0;j10;j++){
tlist.get(j).start();
}
cdLatch.await();
long end1=System.currentTimeMillis() – 开始；
log.info(\’总共花费了：{} 毫秒。应该生成{} 个ID，但实际生成的ID 数量为：{}\’, end1,10*n,setAll.size( ) );
}
公共静态无效testProductId（int dataCenterId，int workerId，int n）{
SnowflakeIdFactory idWorker=new SnowflakeIdFactory(workerId, dataCenterId);
SnowflakeIdFactory idWorker2=new SnowflakeIdFactory(workerId+1, dataCenterId);
SetLong setOne=new HashSet();
SetLong setTow=new HashSet();
longstart=System.currentTimeMillis();
for (int i=0; i n; i++) {
setOne.add(idWorker.nextId());//添加到集合中
}
long end1=System.currentTimeMillis() – 开始；
### 如何自学网络安全黑客
####黑客零基础入门学习路线规划
**初级黑客**
**1.网络安全理论知识（2天）**
了解行业背景和前景，决定发展方向。
学习有关网络安全的法律法规。
网络安全运营理念。
等保制度介绍、等保法规、流程、规范。 （很重要）
**2. 渗透测试基础知识（1 周）**
渗透测试程序、分类和标准
信息收集技术：主动/被动信息收集、Nmap工具、Google Hacking
漏洞扫描、漏洞利用、原理、使用、工具（MSF）、IDS绕过、防病毒侦察
主机攻防训练：MS17-010、MS08-067、MS10-046、MS12-20等。
**3. 操作系统基础知识（1 周）**
Windows系统常用功能及命令
Kali Linux系统常用功能及命令
操作系统安全（系统入侵调查/系统加固基础设施）
**4. 计算机网络基础（1 周）**
计算机网络基础、协议、体系结构
网络通信原理、OSI模型、数据传输流程
常用协议分析（HTTP、TCP/IP、ARP等）
网络攻击技术和网络安全防御技术
Web漏洞原理及防御：主动/被动攻击、DDOS攻击、CVE漏洞复现
**5. 基础数据库操作（2天）**
数据库基础
SQL语言基础
加强数据库安全
**6. 网络渗透率（1 周）**
HTML、CSS 和JavaScript 简介
OWASP前10名
Web漏洞扫描工具
Web入侵工具：Nmap、BurpSuite、SQLMap、其他（Chop Knife、Miss Scan等）
恭喜。学会了这些，基本上就可以找到渗透测试、Web渗透、安全服务、安全分析等与网络安全相关的工作了。学好标准保护模块，您也可以找到下一份工作。标准保护工程师。薪资范围6,000-15,000
到现在已经过去一个月左右了。你已经成为一个“脚本小子”了。想要进一步探索吗？
如果你想参与网络安全黑客，作者为你准备了一份：282G，全网最全的网络安全资料包。评论区留言即可获取。
**7. 脚本编程（初级/中级/高级）**
在网络安全领域。编程能力是“脚本小子”与真正黑客之间的关键区别。在实际的渗透测试过程中，面对复杂多变的网络环境，当常用的工具不能满足实际需求时，往往需要扩展现有工具或者可能需要创建工具或自动化脚本来满足要求。需要特定的编程技能。在分秒必争的CTF比赛中，需要具备一定的编程能力，才能有效地利用自制的脚本工具来实现各种目标。
如果您是从头开始，我们建议您选择一种脚本语言：Python/PHP/Go/Java 并学习对常用库进行编程。 Wamp 和XAMPP 是PHP 环境的推荐选择。IDE强烈推荐Sublime。 · 学习Python编程，学习内容包括：语法、正则、文件、网络、多线程等常用库。推荐：010至30000。请不要阅读所有内容。创建漏洞利用并创建一个简单的网络爬虫。 · PHP 基础知识学习语法，创建简单的博客系统，并学习PHP 或Python 框架（可选）。 Bootstrap 或CSS 布局。
**8.超级黑客**
这部分内容对于没有基础知识的同学来说还是比较遥远的，所以我们就不细说了，附上学习路线。
####网络安全工程师企业级学习路线
如果图片太大被平台压缩导致看不清，请在评论区点赞留言。我一定会回复
视频支持材料国内外网络安全书籍和文档工具
当然，除了支持视频之外，我们还整理了各种文档、书籍、资源工具，并进行了分类。
有些视频教程是我购买的，其他平台上没有。
#JAVA技术订单号生成实现方案详解_java完美的订单号生成机制相关内容来源网络，仅供参考。相关信息请参见官方公告。
原创文章，作者：CSDN，如若转载，请注明出处：https://www.sudun.com/ask/92103.html
