分库分表之后处理主键id的办法

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;但是无论怎么说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。

并发很低,几百/s,但是数据量大,几十亿的数据,所以需要靠分库分表来存放海量的数据。
数据库自增原理分析

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,不适合用于主键。

适合的场景:如果你是要随机生成个什么文件名了,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,订单编号,时间戳 + 用户id + 业务含义编码。

snowflake算法

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12bit代表的数字来区分同一个毫秒内的4096个不同的id

64位的long型的id,64位的long -> 二进制

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

2018-01-01 10:00:00 -> 做了一些计算,再换算成一个二进制,41bit来放 -> 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00

机房id,17 -> 换算成一个二进制 -> 10001

机器id,25 -> 换算成一个二进制 -> 11001

snowflake算法服务,会判断一下,当前这个请求是否是,机房17的机器25,在2175/11/7 12:12:14时间点发送过来的第一个请求,如果是第一个请求

假设,在2175/11/7 12:12:14时间里,机房17的机器25,发送了第二条消息,snowflake算法服务,会发现说机房17的机器25,在2175/11/7 12:12:14时间里,在这一毫秒,之前已经生成过一个id了,此时如果你同一个机房,同一个机器,在同一个毫秒内,再次要求生成一个id,此时我只能把加1

0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000001

比如我们来观察上面的那个,就是一个典型的二进制的64位的id,换算成10进制就是910499571847892992。

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import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.net.InetAddress;
import java.net.NetworkInterface;

/**
* <p>名称:IdWorker.java</p>
* <p>描述:分布式自增长ID</p>
* <pre>
* Twitter的 Snowflake JAVA实现方案
* </pre>
* 核心代码为其IdWorker这个类实现,其原理结构如下,我分别用一个0表示一位,用—分割开部分的作用:
* 1||0---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000
* 在上面的字符串中,第一位为未使用(实际上也可作为long的符号位),接下来的41位为毫秒级时间,
* 然后5位datacenter标识位,5位机器ID(并不算标识符,实际是为线程标识),
* 然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数,加起来刚好64位,为一个Long型。
* 这样的好处是,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和机器ID作区分),
* 并且效率较高,经测试,snowflake每秒能够产生26万ID左右,完全满足需要。
* <p>
* 64位ID (42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))
*
* @author Polim
*/
public class IdWorker {
// 时间起始标记点,作为基准,一般取系统的最近时间(一旦确定不能变动)
private final static long twepoch = 1288834974657L;
// 机器标识位数
private final static long workerIdBits = 5L;
// 数据中心标识位数
private final static long datacenterIdBits = 5L;
// 机器ID最大值
private final static long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 数据中心ID最大值
private final static long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
// 毫秒内自增位
private final static long sequenceBits = 12L;
// 机器ID偏左移12位
private final static long workerIdShift = sequenceBits;
// 数据中心ID左移17位
private final static long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
// 时间毫秒左移22位
private final static long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;

private final static long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
/* 上次生产id时间戳 */
private static long lastTimestamp = -1L;
// 0,并发控制
private long sequence = 0L;

private final long workerId;
// 数据标识id部分
private final long datacenterId;

public IdWorker(){
this.datacenterId = getDatacenterId(maxDatacenterId);
this.workerId = getMaxWorkerId(datacenterId, maxWorkerId);
}
/**
* @param workerId
* 工作机器ID
* @param datacenterId
* 序列号
*/
public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
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));
}
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
}
/**
* 获取下一个ID
*
* @return
*/
public synchronized long nextId() {
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
throw new RuntimeException(String.format("Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}

if (lastTimestamp == timestamp) {
// 当前毫秒内,则+1
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
// 当前毫秒内计数满了,则等待下一秒
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0L;
}
lastTimestamp = timestamp;
// ID偏移组合生成最终的ID,并返回ID
long nextId = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift)
| (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;

return nextId;
}
private long tilNextMillis(final long lastTimestamp) {
long timestamp = this.timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = this.timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
/**
* <p>
* 获取 maxWorkerId
* </p>
*/
protected static long getMaxWorkerId(long datacenterId, long maxWorkerId) {
StringBuffer mpid = new StringBuffer();
mpid.append(datacenterId);
String name = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
if (!name.isEmpty()) {
/*
* GET jvmPid
*/
mpid.append(name.split("@")[0]);
}
/*
* MAC + PID 的 hashcode 获取16个低位
*/
return (mpid.toString().hashCode() & 0xffff) % (maxWorkerId + 1);
}
/**
* <p>
* 数据标识id部分
* </p>
*/
protected static long getDatacenterId(long maxDatacenterId) {
long id = 0L;
try {
InetAddress ip = InetAddress.getLocalHost();
NetworkInterface network = NetworkInterface.getByInetAddress(ip);
if (network == null) {
id = 1L;
} else {
byte[] mac = network.getHardwareAddress();
id = ((0x000000FF & (long) mac[mac.length - 1])
| (0x0000FF00 & (((long) mac[mac.length - 2]) << 8))) >> 6;
id = id % (maxDatacenterId + 1);
}
} catch (Exception e) {
System.out.println(" getDatacenterId: " + e.getMessage());
}
return id;
}
}

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