项目性能遇到瓶颈,需要分库分表,主键id如何处理?

探讨了在高并发场景下,数据库id自增、UUID、系统时间及snowflake算法等分布式ID生成方法的优缺点,适用于分库分表后的全局唯一ID需求。

数据库id自增

其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 如何生成?如果要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,一定是会有问题的,这就需要一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。

也就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。

这个方案的好处就是方便简单,谁都会用;缺点就是单库生成自增 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:你分库分表就两个原因,要不就是单库并发太高,要不就是单库数据量太大;除非是你并发不高,但是数据量太大导致的分库分表扩容,你可以用这个方案,因为可能每秒最高并发最多就几百,那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。

UUID

好处就是本地生成,不要基于数据库来了;不好之处就是,UUID 太长了,作为主键性能太差了,另外 UUID 不具有有序性,会造成 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作,频繁修改树结构,从而导致性能下降。

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,但是作为主键是不能用 UUID 的。

获取系统当前时间

这个就是获取当前时间即可,但是如果想象一个业务场景,并发很高的时候,比如一秒并发几千,把主键id获取到内存中进行自增,再从内存中输出,在高并发的情况下就会有重复的情况,这个是肯定不合适的。
适合的场景:一般如果用这个方案,是将当前时间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(雪花算法)

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法,就是把一个 64 位的 long 型的 id,1 个 bit 是不用的,用其中的 41 bit 作为毫秒数,用 10 bit 作为工作机器 id,12 bit 作为序列号。

1 bit:不用,为啥呢?因为二进制里第一个 bit 为如果是 1,那么都是负数,但是我们生成的 id 都是正数,所以第一个 bit 统一都是 0。
41 bit:表示的是时间戳,单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1,也就是可以标识 2^41 - 1 个毫秒值,换算成年就是表示69年的时间。
10 bit:记录工作机器 id,代表的是这个服务最多可以部署在 2^10台机器上哪,也就是1024台机器。但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id,5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2^5个机房(32个机房),每个机房里可以代表 2^5 个机器(32台机器)。
12 bit:这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id,12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096,也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
DEMO:0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000

用这个 snowflake 算法,你可以开发自己公司的服务,甚至对于机房 id 和机器 id,反正给你预留了 5 bit + 5 bit,你换成别的有业务含义的东西也可以的。

这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的,所以你要真是搞分布式 id 生成,如果是高并发啥的,那么用这个应该性能比较好,一般每秒几万并发的场景,也足够你用了。

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