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mysql分布式id生成策略 博客分类: Mysql数据库  

程序员文章站 2024-03-18 20:42:34
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1. 数据库自增长序列或字段(分布式的场景采用添加步长的方法)

最常见的方式。利用数据库,全数据库唯一。

首先,数据库自增ID需要锁表

而且,UUID的生成强依赖于数据库,每次获取UUID都需要经过一次数据库的调用,性能损耗很大。

其实,在这种大并发的场景中,数据库的主键都不建议使用数据库的自增ID。因为虽然这个简单,但是如果随便业务发展,需要对原有的数据进行重新分库分表的时候,可能会产生主键冲突,这影响了系统的平滑扩容

优点:

1)简单,代码方便,性能可以接受。
2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点:

1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。
2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。
3)在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展。
4)如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。
5)分表分库的时候会有麻烦。

优化方案:

1)针对主库单点,如果有多个Master库,则每个Master库设置的起始数字不一样,步长一样,可以是Master的个数。比如:Master1 生成的是 1,4,7,10,Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。这样就可以有效生成集群中的唯一ID,也可以大大降低ID生成数据库操作的负载。

2. UUID(不推荐)

常见的方式。可以利用数据库也可以利用程序生成,一般来说全球唯一。

优点:

1)简单,代码方便。
2)生成ID性能非常好,基本不会有性能问题。
3)全球唯一,在遇见数据迁移,系统数据合并,或者数据库变更等情况下,可以从容应对。

缺点:

1)没有排序,无法保证趋势递增。
2)UUID往往是使用字符串存储,查询的效率比较低。
3)存储空间比较大,如果是海量数据库,就需要考虑存储量的问题。
4)传输数据量大
5)不可读。

3. 雪花算法

twitter生成全局ID生成器的算法策略。

图片发自简书App
如图所示,这里第1位不可用,前41位表示时间,中间10位用来表示工作机器的id,后12位的序列号.

其中时间比较好理解,工作机器id则是机器标识,序列号是一个自增序列。有多少位表示在这一个单位时间内,此机器最多可以支持2^12个并发。在进入下一个时间单位后,序列号归0。

简单来说:就是把64的Long型数据由以下几个部分组成:

符号位(1位)-时间戳(41位)-数据中心标识(5位)-ID生成器实例标识(5位)-序列号(12位)

通过部署多个ID生成器,位各个业务系统生成全局唯一的Long型ID。

优点:生成Long型易操作,有序

缺点:需要独立部署id生成器,增加维护成本

4. Redis生成ID

当使用数据库来生成ID性能不够要求的时候,我们可以尝试使用Redis来生成ID。这主要依赖于Redis是单线程的,所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY来实现。

可以使用Redis集群来获取更高的吞吐量。假如一个集群中有5台Redis。可以初始化每台Redis的值分别是1,2,3,4,5,然后步长都是5。各个Redis生成的ID为:

A:1,6,11,16,21

B:2,7,12,17,22

C:3,8,13,18,23

D:4,9,14,19,24

E:5,10,15,20,25

这个,随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。但是3-5台服务器基本能够满足器上,都可以获得不同的ID。但是步长和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式单点故障的问题。

另外,比较适合使用Redis来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在Redis中生成一个Key,使用INCR进行累加。

优点:

1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。

2)数字ID天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点:

1)如果系统中没有Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。

2)需要编码和配置的工作量比较大。