数据库自增 ID
弄一个数据库,甚么也不干,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得一个自增的ID,拿到这个 id 以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,那末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 以后的一个值;但是不管如何都是基于单个数据库。
合适的场景:系统并发不大,只是由于数据量大的缘由而去做的分库分表的话,可以采取这类方式。
设置数据库 sequence 或表自增字段步长
可以通过设置数据库 sequence 或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,每一个服务节点使用一个 sequence 功能来产生 ID,每一个 sequence 的起始 ID 区别,并且顺次递增,步长都是8
合适的场景:在用户避免产生的 ID 重复时,这类方案实现起来比较简单,也能到达性能目标。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,就不好弄了。
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,会致使 B+ 树索引在写的时候有过量的随机写操作(连续的 ID 可以产生部份顺序写),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,致使频繁的进行页分裂,性能降落明显。
合适的场景:如果你是要随机生成个甚么文件名、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
合适的场景: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,那末也是可以的。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 开源的散布式 id 生成算法,采取 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。
- 1 bit:不用,为啥呢?由于二进制里第一个 bit 为如果是 1,那末都是负数,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),每一个机房里可以代表 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区别 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 代表的数字来辨别同一个毫秒内的 4096 个区别的 id。
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000
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文章来源:丸子建站
文章标题:Mysql分库分表以后主键处理的几种方法
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