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這期內容當中小編將會給大家?guī)碛嘘P什么是分庫分表常見分布式主鍵ID生成策略，文章內容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
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主鍵生成策略
系統(tǒng)唯一ID是我們在設計一個系統(tǒng)的時候常常會遇見的問題，下面介紹一些常見的ID生成策略。
Sequence ID
UUID
GUID
COMB
Snowflake
最開始的自增ID為了實現(xiàn)分庫分別的需求，會在自增的前提下，使用不同步長(例如DB1 生成1,4,7,10，DB2生成2,5,8,11，DB3生成3,6,9,12)，但需要做數(shù)據庫拓展時，極其麻煩。
相比自增ID，UUID生成唯一主鍵更加方便（數(shù)據量非常大的情況下，存在重復的可能），但由于UUID的無序性，性能不如自增ID，字符串儲存，儲存空間大，查詢效率低。
COMB相對于UUID，增加了生成ID的有序性，插入與查詢效率都有所提高。見Integer GUID和Comb做主鍵的效率測試(Delphi+access)(三)
Sonwflake是Twitter主鍵生成策略，可以看做是COMB的一種改進，用64位的長整型代替128位的字符串。ID構成：第一位0 + 41位的時間前綴 + 10位的節(jié)點標識 + 12位的sequence避免并發(fā)的數(shù)字。見Twitter-Snowflake（64位分布式ID算法）分析與JAVA實現(xiàn)
1. Sequence ID
數(shù)據庫自增長序列或字段，最常見的方式。由數(shù)據庫維護，數(shù)據庫唯一。
優(yōu)點：
簡單，代碼方便，性能可以接受。
數(shù)字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結果很有幫助。
缺點：
不同數(shù)據庫語法和實現(xiàn)不同，數(shù)據庫遷移的時候或多數(shù)據庫版本支持的時候需要處理。
在單個數(shù)據庫或讀寫分離或一主多從的情況下，只有一個主庫可以生成。有單點故障的風險。
在性能達不到要求的情況下，比較難于擴展。
如果遇見多個系統(tǒng)需要合并或者涉及到數(shù)據遷移會相當痛苦。
分表分庫的時候會有麻煩。
優(yōu)化方案：
針對主庫單點，如果有多個Master庫，則每個Master庫設置的起始數(shù)字不一樣，步長一樣，可以是Master的個數(shù)。
比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。這樣就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成數(shù)據庫操作的負載。
2. UUID
常見的方式,128位?？梢岳脭?shù)據庫也可以利用程序生成，一般來說全球唯一。
優(yōu)點：
簡單，代碼方便。
全球唯一，在遇見數(shù)據遷移，系統(tǒng)數(shù)據合并，或者數(shù)據庫變更等情況下，可以從容應對。
缺點：
沒有排序，無法保證趨勢遞增。
UUID往往是使用字符串存儲，查詢的效率比較低。
存儲空間比較大，如果是海量數(shù)據庫，就需要考慮存儲量的問題。
傳輸數(shù)據量大
不可讀。
優(yōu)化方案：
為了解決UUID不可讀，可以使用UUID to Int64的方法。
3. GUID
GUID：是微軟對UUID這個標準的實現(xiàn)。UUID還有其它各種實現(xiàn)，不止GUID一種。優(yōu)缺點同UUID。
4. COMB
COMB（combine）型是數(shù)據庫特有的一種設計思想，可以理解為一種改進的GUID，它通過組合GUID和系統(tǒng)時間，以使其在索引和檢索事有更優(yōu)的性能。
數(shù)據庫中沒有COMB類型，它是Jimmy Nilsson在他的“The Cost of GUIDs as Primary Keys”一文中設計出來的。
COMB數(shù)據類型的基本設計思路是這樣的：既然UniqueIdentifier數(shù)據因毫無規(guī)律可言造成索引效率低下，影響了系統(tǒng)的性能，那么我們能不能通過組合的方式，保留UniqueIdentifier的前10個字節(jié)，用后6個字節(jié)表示GUID生成的時間（DateTime），這樣我們將時間信息與UniqueIdentifier組合起來，在保留UniqueIdentifier的唯一性的同時增加了有序性，以此來提高索引效率。
優(yōu)點：
解決UUID無序的問題，在其主鍵生成方式中提供了Comb算法(combined guid/timestamp)。保留GUID的10個字節(jié)，用另6個字節(jié)表示GUID生成的時間(DateTime)。
性能優(yōu)于UUID。
5. Twitter的snowflake算法
snowflake是Twitter開源的分布式ID生成算法，結果是一個long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數(shù)，10bit作為機器的ID（5個bit是數(shù)據中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內的流水號（意味著每個節(jié)點在每毫秒可以產生 4096 個 ID），最后還有一個符號位，永遠是0。snowflake算法可以根據自身項目的需要進行一定的修改。比如估算未來的數(shù)據中心個數(shù)，每個數(shù)據中心的機器數(shù)以及統(tǒng)一毫秒可以能的并發(fā)數(shù)來調整在算法中所需要的bit數(shù)。
優(yōu)點：
不依賴于數(shù)據庫，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據庫。
ID按照時間在單機上是遞增的。
缺點：
在單機上是遞增的，但是由于涉及到分布式環(huán)境，每臺機器上的時鐘不可能完全同步，也許有時候也會出現(xiàn)不是全局遞增的情況。
上述就是小編為大家分享的什么是分庫分表常見分布式主鍵ID生成策略了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
文章題目：什么是分庫分表常見分布式主鍵ID生成策略
標題網址：http://www.dlmjj.cn/article/jojjgc.html
