分库分表之后,id 主键如何处理?

anastasia09n 云计算/大数据 19 次浏览 没有评论

面试题

分库分表之后,id 主键如何处理?

面试官心理分析

其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,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。

面试题剖析

数据库自增 id

这个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:你分库分表就俩原因,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。

UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf 
获取系统当前时间

这个就是获取当前时间即可,但是问题是,并发很高的时候,比如一秒并发几千,会有重复的情况,这个是肯定不合适的。基本就不用考虑了。

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

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。

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

public class IdWorker { private long workerId; private long datacenterId;     private long sequence;     public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {         // sanity check for workerId                 // 这儿不就检查了一下,要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32,不能小于0                 if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {             throw new IllegalArgumentException(                     String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));         }         if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {             throw new IllegalArgumentException(                     String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));         }         System.out.printf(                 "worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, equence bits %d, workerid %d",                 timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);         this.workerId = workerId;         this.datacenterId = datacenterId;         this.sequence = sequence;     }     private long twepoch = 1288834974657L;     private long workerIdBits = 5L;     private long datacenterIdBits = 5L;     // 这个是二进制运算,就是 5 bit最多只能有31个数字,也就是说机器id最多只能是32以内     private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);     // 这个是一个意思,就是 5 bit最多只能有31个数字,机房id最多只能是32以内     private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);    private long sequenceBits = 12L;     private long workerIdShift = sequenceBits;    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits     private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;     private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);     private long lastTimestamp = -1L;     public long getWorkerId() {         return workerId;     }     public long getDatacenterId() {         return datacenterId;     }     public long getTimestamp() {         return System.currentTimeMillis();     }     public synchronized long nextId() {         // 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒         long timestamp = timeGen();         if (timestamp < lastTimestamp) {             System.err.printf("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);             throw new RuntimeException(String.format(                     "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));         }         if (lastTimestamp == timestamp) {             // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字             // 无论你传递多少进来,这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围             sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;             if(sequence == 0) {                 timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);            }         } else {             sequence = 0;         }         // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒         lastTimestamp = timestamp;         // 这儿就是将时间戳左移,放到 41 bit那儿;         // 将机房 id左移放到 5 bit那儿;         // 将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit;         // 最后拼接起来成一个 64 bit的二进制数字,转换成 10 进制就是个 long 型         return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << atacenterIdShift)                 | (workerId << workerIdShift) | sequence;     }     private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {         long timestamp = timeGen();         while (timestamp <= lastTimestamp) {             timestamp = timeGen();         }         return timestamp;     }     private long timeGen() {         return System.currentTimeMillis();     }     // ---------------测试---------------     public static void main(String[] args) {         IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);         for (int i = 0; i < 30; i++) {             System.out.println(worker.nextId());         }     } } 

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怎么说呢,大概这个意思吧,就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳,就这意思;然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id(但是最大只能是 32 以内),另外 5 bit 是你传递进来的机器 id(但是最大只能是 32 以内),剩下的那个 12 bit序列号,就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内,那么会把顺序给你累加,最多在 4096 个序号以内。

所以你自己利用这个工具类,自己搞一个服务,然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西,刚开始这个机房的这个机器的序号就是 0。然后每次接收到一个请求,说这个机房的这个机器要生成一个 id,你就找到对应的 Worker 生成。

利用这个 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。

写在最后:

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