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根据调研机构IDC公司最近发布的一份《全球人工智能支出指南》，预计全球人工智能预算将在未来四年翻一番，到2024年将达到1100亿美元。

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突破性能瓶颈：每个应用都能独立的水平伸缩，使系统性能可以根据计算资源的增加而得到线性的扩展。

微服务的挑战

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为了解决这两个难题，开发者们尝试了各种各样的方案，新的理念以及技术框架在过去的这五年层出不穷。在一轮轮的优胜劣汰下，以 Docker 为代表的容器技术，在 Kubernetes 生态的支撑下，在业界成为了主流，是构建云原生（Cloud Native）应用的必备要素。容器化相关技术能够更大程序的挖掘云计算的价值，在一定程度上帮助开发者解决这两个难题。

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造成这种局限性的原因很简单，在以 Spring Cloud 为代表的微服务技术阵营中，系统的构建都是围绕着应用（也可以理解为单个的服务）而展开，不管是版本更新还是水平扩展，都是针对应用本身。

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SnowFlake算法
1）算法说明

+--------------------------------------------------------------------------+
| 1 Bit Unused | 41 Bit Timestamp |  10 Bit NodeId  |   12 Bit Sequence Id |
+--------------------------------------------------------------------------+
最高位是符号位，始终为0，不可用。

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总结
每一种分配算法都有各自的适用场景，需要根据业务需求选择合适的分配算法。主要需要考虑几个因素：

Id类型是int64还是int32。
业务容量以及并发量需求。
是否需要与JavaScript交互。

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缺点：

增加了系统复杂性，需要强依赖中心服务。
3）适用场景

具备可靠的中心服务的场景可以选用，其他int32类型无法使用分区独立分配的业务场景。

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insert是不满足结合律的，可能会有主键冲突，我们把insert语句变更insert ignore，而收到insert操作说明之前并不存在这样一条记录，或者前面有delete操作。而delete操作可能还没有到。这时insert ignore操作返回结果是0，但这次的insert数据可能跟已有的记录内容并不一致，所以这里我们将这个insert操作转换为update 操作再执行一次。

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CNCF- 云原生计算基金会对于“云原生”的定义如下 ：

“云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式 API。

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随着 IT 能力的规模化，一些数据化、智能化的创新技术和业务模式逐渐形成。比如 ECS 宕机预测和自动热迁移，可以将虚拟机的 SLA 提升到传统需要硬件冗余才能达到的稳定性标准；RDS 对数据库的自动优化和问题诊断，无需 DBA 的人力过多介入。