1.如何用python画一个Koch snowflake
2.一口气说出9种分布式ID生成方式，码解面试官有点懵了
3.联想电脑管家病毒＆弹窗拦截周报
4.Mybatis-plus使用TableNameHandler分表详解(附完整示例源码)
5.百度 UidGenerator 源码解析

如何用python画一个Koch snowflake

       å¯ä»¥è¿™æ ·åšï¼š

       ç”Ÿæˆè½¬è§’序列，然后转换为像素坐标。最后用python的PIL模块画图，保存为"koch.bmp"并显示图形。概念性代码：

       #!/usr/bin/env python

       #coding:utf-8

       from PIL import Image,码解 ImageDraw

       from math import sin, cos, pi

       def genRaList(raListIn, n):

        raListOut = raListIn

        for i in range(n):

        raListOut = []

        for ra in raListIn:

        raListOut.extend([ra, -, , -])

        raListIn = raListOut

        return raListOut

       def raToPoints(xy, l, raList, n):

        degreeToRadian = pi/

        angleDegree = 0

        r = l*(3**(-n))

        x,y = xy

        pt = [(x,y)]

        for ra in raList:

        angleDegree += ra

        angleRadian = angleDegree*degreeToRadian

        x += r*cos(angleRadian)

        y += -r*sin(angleRadian)

        pt.append((x,y))

        return pt

       def drawKoch(xy, l, size, raList0, n):

        raList = genRaList(raList0, n)

        points = raToPoints(xy, l, raList, n)

        im = Image.new('1', size, 'white')

        draw = ImageDraw.Draw(im)

        draw.polygon(points, fill=None, outline='black')

        im.save('koch.bmp')

        im.show()

       if __name__ == '__main__':

        raList0 = [, , ]

        drawKoch((, ), , (, ), raList0, 5)

一口气说出9种分布式ID生成方式，面试官有点懵了

       在讨论分布式ID的码解具体实现之前，我们先理解一下为何需要使用分布式ID以及它需要满足的码解特性。

       分布式ID，码解指的码解go语言电商源码是能够在分布式系统中生成全局唯一的标识符。当业务数据量增长，码解需要对数据库进行分库分表时，码解数据库的码解自增ID已无法满足需求，这时分布式ID就显得尤为重要。码解它需要满足全局唯一、码解效率高、码解稳定可靠等特性。码解

       接下来，码解我们分析九种分布式ID生成方式及其优缺点。码解

       基于UUID

       UUID是一种全球唯一标识符，生成简单，但作为分布式ID使用时存在不足。其生成的字符串没有业务相关性，不便于理解和识别；作为数据库主键，其长度和类型限制了性能，查询效率较低。

       基于数据库自增ID

       使用数据库的神猴水果竞猜源码自增ID作为分布式ID，具体实现为建立一个独立的MySQL实例进行ID生成。这种方式存在高并发时性能瓶颈的问题，不推荐用于分布式服务。

       基于数据库集群模式

       通过构建主从模式的数据库集群，每个节点自增ID从1开始，需要解决节点间生成重复ID的问题。通过设置起始值和自增步长，确保ID的全局唯一性。集群性能仍受数据库单点瓶颈限制，需要进行数据库扩容以应对高并发。

       基于数据库的号段模式

       号段模式从数据库批量获取自增ID，分配给特定业务服务使用。通过乐观锁机制保证并发时数据的一致性和正确性，减少数据库访问压力。

       基于Redis模式

       Redis通过incr命令实现ID的原子性自增，提供了一种高效、低耦合的分布式ID生成方式。需要注意Redis的持久化策略，确保数据安全。

       基于雪花算法（Snowflake）

       Snowflake算法生成的ID为Long类型，由时间戳、机器ID、修改谷歌眼镜系统源码数据中心ID和序列号组成。它不依赖于数据库，减少访问数据库的频率，适合高并发场景。

       百度（uid-generator）

       uid-generator基于Snowflake算法，支持自定义配置，包括时间戳、机器ID和序列号等。需要配合数据库使用，通过插入数据获取workId。

       美团（Leaf）

       Leaf支持号段模式和Snowflake算法，可灵活切换。通过导入源码、配置数据库信息并关闭Snowflake模式，启动LeafServer实现分布式ID生成。

       滴滴（Tinyid）

       Tinyid基于号段模式实现，提供HTTP和Tinyid-client两种接入方式，简化了分布式ID生成的部署和使用。

       每种分布式ID生成方式都有其适用场景和限制，具体使用时需根据业务需求、性能需求和稳定性要求进行选择。

联想电脑管家病毒＆弹窗拦截周报

       联想电脑管家安全周报 年6月7日至年6月日

        联想电脑管家病毒安全监测

        联想电脑管家弹窗拦截监测

       养成良好的仿美菜网源码上网习惯，不点击陌生链接，避免因病毒攻击造成不必要的损失，尤其要对勒索病毒加强防范。 ▎安全情报 纽约时报发生重大数据泄露事故 纽约时报（The New York Times）近日遭遇重大数据泄露事件。据恶意软件分析平台XV Underground披露，一名匿名黑客在4chan论坛上泄露了GB的纽约时报数据，这些数据来自纽约时报的GitHub账户。纽约时报在声明中确认，此次泄露事件发生在年1月，原因是意外暴露了GitHub的账户凭据。据报道，泄露的数据包含约万个文件，其中包括其网站、移动应用程序、内部工具和内容管理系统的源代码。还包含一个教育网站的个用户信息数据库，以及纽约时报在年收购的游戏Wordle的源代码和各种身份验证方法，如URL、密码、密钥和API令牌。甚至包括一些私有用户密钥。

        黑莓公司数据于暗网出售，c os-iii 源码黑客疑似已掌握万亿文件 网络犯罪分子声称掌握了 “万亿封客户和员工电子邮件”，同时获得了客户电子邮件、个人身份信息、销售前景以及用户和合作伙伴名单。黑莓公司在与 SecurityWeek 取得联系后表示，公司已经意识到可能发生了数据泄露这一点，并正在对该事件进行调查。目前还没有证据表明黑莓与客户、产品和运营有关的数据和系统遭到了破坏。目前没有证据表明这些攻击涉及 Snowflake 系统或产品中的漏洞，也没有证据表明供应商的生产或企业系统受到了攻击。黑莓没有具体证实或否认这些数据来自 Snowflake，但他们强调该公司目前不是 Snowflake 的客户。

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Mybatis-plus使用TableNameHandler分表详解(附完整示例源码)

       为何要分表

       MySQL作为互联网系统中广泛应用的关系型数据库，具备ACID特性，然而，其单表性能受限于数据量，主要原因是B+树索引过大导致查询时索引无法完全加载到内存，磁盘读取频率增加，严重影响性能。分表成为解决策略之一，即将大量数据分布在多个表中，减少B+树索引大小，降低磁盘读取次数，提升性能。

       基础分表逻辑详解

       分表方式有两类常见方案：按日期分表与按ID取模分表。

       按日期分表

       通常在表名后添加年月日，适合用于存储按日期划分的统计数据或操作记录。在线展示仅需最近表中的数据，其余用于离线统计。

       按ID取模分表

       需ID生成器，如snowflake或分布式ID服务，保证相同ID的数据在同一表中。适用于保存用户基本信息、系统资源信息、购买记录等。此方式扩展性较差，数据增长后需进行分库再分表处理。

       Mybatis-plus中的分表实现

       Mybatis-plus提供内置分表方案，配置简便，适用于快速开发。

       动态表名处理器

       Mybatis-plus引入TableNameHandler接口实现动态表名生成，无需额外引入jar包，学习成本低。根据需求选择表名处理器，灵活定义生成规则。

       示例实现

       示例分为按日期和按ID取模两种分表方式，分别通过四个步骤实现。

       创建日期表名处理器

       实现动态表名生成逻辑，返回查询时使用的表名。

       创建ID取模表名处理器

       实现相对复杂，需要动态传入用于分表的ID值。新版本已优化，简化传参方式，避免使用MetaObject，使用其他方法传入参数。

       使用ThreadLocal管理参数

       为解决多线程参数修改问题，使用ThreadLocal定义参数，确保每次请求独立。

       加载表名处理器

       作为Mybatis-plus插件，初始化时创建实例并加载，实现分表逻辑。

       在Controller中使用

       通过Controller接口展示具体使用方法，集成分表逻辑。

       总结

       Mybatis-plus动态表名处理器提供了灵活定义表名生成规则的方案，支持按实际情况调整分表逻辑，促进性能优化。实际项目中需根据业务需求选择合适分表策略，并注意参数管理，确保系统稳定运行。

百度 UidGenerator 源码解析

       雪花算法（Snowflake）是一种生成分布式全局唯一 ID 的算法，用于推文 ID 的生成，并在 Discord 和 Instagram 等平台采用其修改版本。一个 Snowflake ID 由 位组成，其中前 位表示时间戳（毫秒数），接下来的 位用于标识计算机， 位作为序列号，以确保同一毫秒内生成的多个 ID。此算法基于时间生成，按时间排序，允许通过 ID 推断生成时间。Snowflake ID 的生成包括时间戳、工作机器 ID 和序列号，确保了分布式环境中的全局唯一性。

       在 Java 中实现的 UidGenerator 基于 Snowflake 算法，支持自定义工作机器 ID 位数和初始化策略。它通过使用未来时间解决序列号的并发限制，采用 RingBuffer 缓存已生成的 UID，进行并行生产和消费，并对 CacheLine 进行补全以避免硬件级「伪共享」问题。在 Docker 等虚拟化环境下，UidGenerator 支持实例自动重启和漂移场景，单机 QPS 可达 万。

       UidGenerator 采用不同的实现策略，如 DefaultUidGenerator 和 CachedUidGenerator。DefaultUidGenerator 提供了基础的 Snowflake ID 生成模式，无需预存 UID，即时计算。而 CachedUidGenerator 则预先缓存 UID，通过 RingBuffer 提前填充并设置阈值自动填充机制，以提高生成效率。

       RingBuffer 是 UidGenerator 的核心组件，用于缓存和管理 UID 的生成。在 DefaultUidGenerator 中，时间基点通过 epochStr 参数定义，用于计算时间戳。Worker ID 分配器在初始化阶段自动为每个工作机器分配唯一的 ID。核心生成方法处理异常情况，如时钟回拨，通过二进制运算生成最终的 UID。

       CachedUidGenerator 则利用 RingBuffer 进行 UID 的缓存，根据填充阈值自动填充，以减少实时生成和计算的开销。RingBuffer 的设计考虑了伪共享问题，通过 CacheLine 补齐策略优化读写性能，确保在并发环境中高效生成 UID。

       总结而言，Snowflake 算法和 UidGenerator 的设计旨在提供高性能、分布式且全局唯一的 ID 生成解决方案，适用于多种场景，包括高并发环境和分布式系统中。通过精心设计的组件和策略，确保了 ID 的生成效率和一致性，满足现代应用对 ID 管理的严格要求。