Mysql ID生成策略的三种方法选择及优缺点

目录

• 自增主键（Auto Increment）
• 优点：
• 缺点：
• 使用场景：
• UUID（Universally Unique Identifier）
• 优点：
• 缺点：
• 使用场景：
• 雪花算法（Snowflake）
• 优点：
• 缺点：
• 使用场景：
• 雪花算法生成 ID 冲突问题：
• 总结

mysql ID生成策略一般常用的有三种：自增、UUID 以及雪花算法，下面就拿着三种展开分析一下。

自增主键（Auto Increment）

优点：

简单、易于使用和理解，保证唯一性，无需额外的查询操作。

缺点：

不适用于分布式系统，因为每个节点都需要维护一个独立的计数器，可能会导致冲突和性能问题。

使用场景：

适用于单机或小规模应用，不需要分布式支持的场景。例如，传统的单机应用、小型网站或内部管理系统。

UUID（Universally Unique Identifier）

优点：

全局唯一性，分布式支持，独立性。

缺点：

占用较多的存储空间，无序性，可读性较低。

使用场景：

适用于需要分布式支持、全局唯一性和独立生成ID的场景，特别是在没有数据库连接的情况下。例如，分布式系统、大规模系统或需要独立生成ID的场景。

雪花算法（Snowflake）

优点：

支持分布式环境，生成的ID有序且唯一，包含时间戳信息。

缺点：

依赖于机器的唯一标识，不同机器之间的时间同步问题可能导致ID重复。

使用场景：

适用于需要分布式支持、有序和唯一的ID的场景。例如，大规模的分布式系统、微服务架构、分布式数据库等。

雪花算法生成 ID 冲突问题：

1. 前提条件：

服务通过集群的方式部编程署，其中部分机器标识位一致。

业务存在一定的并发量，没有并发量无法触发重复问题。

生成 ID 的时机：同一毫秒下的序列号一致。

2. 标识位如何定义才能不重复？

有两种方案：预分配和动态分配。

(1). 预分配（静态）

应用上线前，统计当前服务的节点数，人工去申请标识位。

这种方案，没有代码开发量，在服务节点固定或者项目少可以使用，但是解决不了服务节点动态扩容性问题。

(2). 动态分配

将标识位存放在 Redis、Zookeeper、MySQL 等中间件，在服务启动的时候去请求标识位，请求后标识位并将其更新为下一个可用的。

通过存放标识位，延伸出一个问题：雪花算法的 ID 是 服务内唯一还是全局唯一。

以 Redis 举例，如果要做服务内唯一，存放标识位的 Redis 节点使用自己项目内的就可以；如果是全局唯一，所有使用雪花算法的应用，要用同一个 Redis 节点。

两者的区别仅是 不同的服务间是否公用 Redis。如果没有全局唯一的需求，最好使 ID 服务内唯一，因为这样可以避免单点问题。

服务的节点数超过 1024，则需要做额外的扩展；可以扩展 10 bit 标识位，或者选择开源分布式 ID 框架。

动态分配实现方案：Redis 存储一个 Hash 结构 Key，包含两个键值对：dataCenterId 和 workerId。

        雪花算法不是万能的，并不能适用于所有场景。如果 ID 要求全局唯一并且服务节点超出 1024 节点，可以选择修改算法本身的组成，即扩展标识位，或者选择开源方案：美团LEAF、百度UID。

总结

根据实际使用场景进行选择：

单机或小规模应用：对于规模较小、不需要分布式支持的应用，ID自增是简单而可行的选择。它易于使用和理解，并能保证唯一性。

大规模分布式系统：在需要分布式支持、有序和唯一ID的大规模系统中，雪花算法是更合适的选择。它能够生成分布式环境下的有序且唯一ID，适应大规模的分布式架构。

分布式环境下的全局唯一ID：如果全局唯一性是主要要求，并且不需要严格的有序性，UUID是一个可选的策略。它可以在分布式环境中生成全局唯一的ID，适用于分布式系统、大规模系统或需要独立生成ID的场景。

需要注意的是，对于雪花算法和UUID，在分布式环境中需要注意时间同步问题。确保机器时间的同步性，以避免ID重复。

综上所述，选择适当的ID生成策略需要综合考虑系统规模、分布式支持、唯一性和有序性要求以及时间同步问题。自编程客栈增主键适用于js规模较小、不需要分布式支持的简单应用，而雪花算法则适用于需要分布式支持、有序和唯一ID的大规模应用。UUID 我们一般不做考虑编程客栈，因为针对于分布式系统来说雪花算法比UUID方式性能更好，UUID占用存储更大。

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