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Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

目录
  • 概念介绍
    • 三种主键
    • 聚簇索引与非聚簇索引
    • 自增id
    • uuid
    • 雪花id与应用
  • 总结

    概念介绍

    三种主键

    自增id :1 2 3 4 5……

    uuid :UUID是Universally Unique Identifier的缩写,它是在一定的范围内(从特定的名字空间到全球)唯一的机器生成的标识符。通用唯一标识符的意思,可以以业务实际user id为主键 比如QQ号 手机号等

    雪花id :相比UUID无序生成的id而言,雪花算法是有序的(有时间参数),而且都是由数字组成。雪花id最大为64位,符合Java中long的长度64位。适用于大规模分布式

    聚簇索引与非聚簇索引

    Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

    自增id

    Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

    自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。当达到页面的最大填充因子时候(innodb默认的最大填充因子是页大小的15/16,会留出1/16的空间留作以后的 修改):

    ①下一条记录就会写入新的页中,一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近乎于顺序地记录填满,提升了页面的最大填充率,不会有页的浪费

    ②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快,不会为计算新行的位置而做出额外的消耗

    ③减少了页分裂和碎片的产生

    优点:

    1.自增,趋势自增,可作为聚python集索引,提升查询效率

    2.节省磁盘空间。500W数据,UUID占5.4G,自增ID占2.5G.

    3.查询,写入效android率高:查询略优。在数据量大时候 高于uuid插入速度

    缺点:

    1.导入旧数据时,可能会ID重复,导致导入失败。

    2.分布式架构,多个Mysql实例可能会导致ID重复。

    3.容易被外界攻破,知道业务实际情况。且例如:显示公告内容index?id=3这样就很容易被人篡改为index?id=2.就可以调到第二条的内容。

    4对于高并发的负载,innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用,主键的上界会成为争抢的热点,因为所有的插入都发生在这里,并发插入会导致间隙锁竞争。Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失

    uuid

    缺点看上面

    雪花id与应用

    面试官: 小伙子,你低着头笑什么呐。开始面试了,你知道订单ID是怎么生成的吗?

    我: 还能咋生成?用数据库主键自增呗。

    面试官: 这样不行啊。数据库主键顺序自增,每天有多少订单python量被竞争对手看的一清二楚,商业机密都暴露了。况且单机MySQL只能支持几百量级的并发,我们公司每天千万订单量,hold不住啊。

    我: 嗯,那就用用数据库集群,自增ID起始值按机器编号,步长等于机器数量。

    比如有两台机器,第一台机器生成的ID是1、3、5、7,第二台机器生成的ID是2、4、6、8。性能不行就加机器,这并发量der一下就上去了。

    面试官:小伙子,你想得倒是挺好。你有没有想过实现百万级的并发,大概就需要2000台机器,你这还只是用来生成订单ID,公司再有钱也经不起这么造。

    我: 既然MySQL的并发量不行,我们是不是可以提前从MySQL获取一批自增ID,加载到本地内存中,然后从内存中并发取,这并发性能岂不是杠杠滴。

    面试官: 你还挺上道,这种叫号段模式。并发量是上去了,但是自增ID还是不能作为订单ID的。

    我: 用Java自带UUID怎么样?

    import java.util.UUID;
    /**
     * @author yideng
     * @apiNote UUID示例
     */
    public class UUIDTest {
        public static void main(String[] args) {
            String orderId = UUID.randomUUID().toString().replace("-", "");
            System.out.println(orderId);
        }
    }
    输出结果:
    58e93ecab9c64295b15f7f4661edcbc1
    

    面试官: 也不行。32位字符串会占用更大的空间,无序的字符串作数据库主键,每次插入数据库的时候,MySQL为了维护B+树结构,需要频繁调整节点顺序,影响性能开发者_Kafka。况且字符串太长,也没有任何业务含义,pass。

    小伙子,你可能是没参与过电商系统,我先跟说一下生成订单ID要满足哪些条件:

    全局唯一:如果订单ID重复了,肯定要完蛋。 高性能:要做到高并发、低延迟。生成订单ID都成为瓶颈了,那还得了。

    高可用:至少要做到4个9,别动不动就宕机了。 易用性:如果为了满足上述要求,搞了几百台服务器,复杂且难以维护,也不行。

    数值且有序递增:数值占用的空间更小,有序递增能保证插入MySQL的时候更高性能。

    嵌入业务含义:如果订单ID里面能嵌入业务含义,就能通过订单ID知道是哪个业务线生成的,便于排查问题。

    我: 我听说圈内有一种流传已久的分布式、高性能、高可用的订单ID生成算法—雪花算法,完全能满足你的上述要求。雪花算法生成ID是Long类型,长度64位。

    Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

    Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

    第 1 位: 符号位,暂时不用。

    第 2~42 位: 共41位,时间戳,单位是毫秒,可以支撑大约69年

    第 43~52 位: 共10位,机器ID,最多可容纳1024台机器

    第 53~64 位: 共12位,序列号,是自增值,表示同一毫秒内产生的ID,单台机器每毫秒最多可生成4096个订单ID

    接入非常简单,不需要搭建服务集群,。代码逻辑非常简单,,同一毫秒内,订单ID的序列号自增。同步锁只作用于本机,机器之间互不影响,每毫秒可以生成四百万个订单ID,非常强悍。

    生成规则不是固定的,可以根据自身的业务需求调整。如果你不需要那么大的并发量,可以把机器标识位拆出一部分,当作业务标识位,标识是哪个业务线生成的订单ID。

    面试官: 小伙子,有点东西,深藏不漏啊。再问个更难的问题,你觉得雪花算法还有改进的空间吗?

    你真是打破砂锅问到底,不把我问趴下不结束。幸亏来之前我瞥了一眼一灯的文章。

    我: 有的,雪花算法严重依赖系统时钟。如果时钟回拨,就会生成重复ID。

    面试官: 有什么解决办法吗?

    我: 有问题就会有答案。比如美团的Leaf(美团自研一种分布式ID生成系统),为了解决时钟回拨,引入了zookeeper,原理也很简单,就是比较当前系统时间跟生成节点的时间。

    Mysql数据库自增id、uuid与雪花id详解

    有的对并发要求更高的系统,比如双十一秒杀,每毫秒4百万并发还不能满足要求,就可以使用雪花算法和号段模式相结合,比如百度的UidGenerator、滴滴的TinyId。想想也是,号段模式的预先生成ID肯定是高性能分布式订单ID的最终解决方案。

    参考资料:https://www.jb51.net/article/276649.htm

    总结

    1、旧系统或者单部署系统,一般都采用自增主键,主要是便捷性考虑。优缺点如下:

    优点:自增长字段往往用integer bigint类型,最多占8个字节。索引与外键 所占用的空间连带减少,增删改查 效率高。php业务变化python,不影响,不需要更新主键。

    缺点:无法转移数据库,比如把表中的一批数据 转移 或 附带到 另一个表中,那么由于是自增长字段,那么会导致无法转移,因为另外一个表可能已经存在部分数据,会造成主键冲突。自增长字段的缺陷。业务数据的完整性,无法保证。

    2、对于高并发业务型数据表,尤其是分布式部署架构,一般建议尽量使用业务主键,主要是考虑到查询效率、安全性以及分表分库等的情况,优缺点如下:

    优点:可以转移数据库,最大化节省了空间,因为并没有多增加一个非业务字段做主键。可以保证业务逻辑的完整性。避免产生垃圾数据,银行就是用业务字段做主键的,虽然效率低,但是安全。

    缺点:如果业务发生改变,有可能需要修改主键,举例:国家A表用身份证号做主键,然后其他很多表中的身份证号这列都是来自身份证表A中的主键(即外键),那么如果身份证号升级,比如从1代升级到2代,那么连带的表的外键 的索引 通通都得发生变化,效率极低 因为会连带更新一串用到这个外键的表,可见用业务字段做主键的话,要保证主键不经常变化。

    到此这篇关于Mysql数据库自增id、uuid与雪花id的文章就介绍到这了,更多相关Mysql自增id、uuid与雪花id内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

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