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Mysql分库分表主键

jerry_dyy 人气:0

数据库自增 ID

搞一个数据库,什么也不干,就用于生成主键。

你的系统里每次得到一个 id,都需要往那个专门生成主键的数据库中通过插入获取一个自增的ID,拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。

优点:方便简单。

缺点单库生成自增 id,要是高并发的话,就会有瓶颈的;如果你硬是要改进一下,那么就专门开一个服务出来,这个服务每次就拿到当前 id 最大值,然后自己递增几个 id,一次性返回一批 id,然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的一个值;但是无论如何都是基于单个数据库。

适合的场景:系统并发不大,只是因为数据量大的原因而去做的分库分表的话,可以采用这种方式。

设置数据库 sequence 或者表自增字段步长

可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。

比如说,现在有 8 个服务节点,每个服务节点使用一个 sequence 功能来产生 ID,每个 sequence 的起始 ID 不同,并且依次递增,步长都是8

适合的场景:在用户防止产生的 ID 重复时,这种方案实现起来比较简单,也能达到性能目标。但是服务节点固定,步长也固定,将来如果还要增加服务节点,就不好搞了。

UUID

优点:本地生成,不需要基于数据库;

缺点:UUID 太长了、占用空间大;作为主键性能太差:UUID 不具有有序性,会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作(连续的 ID 可以产生部分顺序写),还有,由于在写的时候不能产生有顺序的 append 操作,而需要进行 insert 操作,导致频繁的进行页分裂,性能下降明显。

适合的场景:如果你是要随机生成个什么文件名、编号之类的,你可以用 UUID,但是作为InnoDB表的主键是不能用 UUID 的。

UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf

系统当前时间戳+XXX

适合的场景:一般如果用这个方案,是将当前时间戳跟很多其他的业务字段拼接起来,作为一个 id,如果业务上你觉得可以接受,那么也是可以的。你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来,组成一个全局唯一的编号。

Snowflake 算法

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,采用 Scala 语言实现,是把一个 64 位的 long 型的 id,1 个 bit 是不用的,用其中的 41 bit 作为时间戳(毫秒数),用 10 bit 作为工作机器 id,12 bit 作为序列号。

0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000

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