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    Snowflake算法解决分布式系统中生成全局唯一、趋势递增ID的问题。1.它采用64位结构,包括1位符号位(恒为0)、41位时间戳(支持约69年)、10位工作节点ID(支持1024个节点)和12位序列号(每毫秒生成4096个ID)。2.时间戳确保趋势递增,节点ID保障空间唯一性,序列号处理单节点并发冲突。3.实现时需关注纪元选择、节点ID动态分配、线程安全及时钟回拨问题。4.相比传统方案,Snowflake避免了中心化瓶颈、UUID无序性等问题,兼具高效性和稳定性。
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    在SpringBoot中配置多数据源和分库分表,核心是通过定义多个DataSourcebean实现多数据源连接与动态切换,并根据分片键将数据分散到不同数据库或表中以提升系统扩展性。1.多数据源配置需在application.yml中定义多个数据源信息,并通过@Bean创建多个DataSource实例;2.使用AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换,结合ThreadLocal和AOP实现运行时上下文识别;3.分库分表策略包括范围分片、哈希分片、时间分片和业务分片,选择合适的分片
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    JIT编译器的核心优化策略包括方法内联、逃逸分析、循环优化和死代码消除等。1.方法内联通过将频繁调用的小方法直接嵌入调用者中,减少方法调用开销并为后续优化创造条件;2.逃逸分析判断对象是否仅在当前方法或线程内部使用,若未逃逸则可进行栈上分配或标量替换,降低GC压力;3.循环优化涵盖循环展开、循环不变代码外提和数组边界检查消除,提升循环执行效率;4.死代码消除与常量传播协同工作,移除无效代码并替换变量为常量值,进一步精简代码结构。这些动态优化基于运行时信息进行,使JIT能做出比静态编译更激进且高效的决策,从
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