在分布式环境下生成数据库主键是一件比较麻烦的事情,这里简单总结下,以供以后使用。

数据库自增长序列或字段

每个服务器使用自增主键,不同服务器的步长不一样,比如 A 服务器生成 1,3,5,7... B 服务器生成 2,4,6,8...

缺点:难以扩展。合并数据库时非常麻烦。分库分表时难以处理。

UUID

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。

缺点:没有排序,无法保证趋势递增。查询效率比较低。存储量比较大。不可读。

Redis 生成 ID

使用 Redis 的原子性生成自增主键(INCR 和 INCRBY 来实现)。

缺点:需要引入 Redis,系统复杂度增加

Twitter 的 snowflake 算法

snowflake的结构如下(每部分用-分开):

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

第一位为未使用,接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年),然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点) ,最后12位是毫秒内的计数(12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序号)

一共加起来刚好64位,为一个Long型。(转换成字符串后长度最多19)

snowflake生成的ID整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由datacenter和workerId作区分),并且效率较高。经测试snowflake每秒能够产生26万个ID。

缺点:占用空间很大,不可读