這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)?lái)有關(guān)什么是分庫(kù)分表常見分布式主鍵ID生成策略,文章內(nèi)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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系統(tǒng)唯一ID是我們?cè)谠O(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng)的時(shí)候常常會(huì)遇見的問(wèn)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(shí)現(xiàn)分庫(kù)分別的需求,會(huì)在自增的前提下,使用不同步長(zhǎng)(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(jù)庫(kù)拓展時(shí),極其麻煩。
相比自增ID,UUID生成唯一主鍵更加方便(數(shù)據(jù)量非常大的情況下,存在重復(fù)的可能),但由于UUID的無(wú)序性,性能不如自增ID,字符串儲(chǔ)存,儲(chǔ)存空間大,查詢效率低。
COMB相對(duì)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(cè)試(Delphi+access)(三)
Sonwflake是Twitter主鍵生成策略,可以看做是COMB的一種改進(jìn),用64位的長(zhǎng)整型代替128位的字符串。ID構(gòu)成:第一位0 + 41位的時(shí)間前綴 + 10位的節(jié)點(diǎn)標(biāo)識(shí) + 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(shí)現(xiàn)
數(shù)據(jù)庫(kù)自增長(zhǎng)序列或字段,最常見的方式。由數(shù)據(jù)庫(kù)維護(hù),數(shù)據(jù)庫(kù)唯一。
簡(jiǎn)單,代碼方便,性能可以接受。
數(shù)字ID天然排序,對(duì)分頁(yè)或者需要排序的結(jié)果很有幫助。
不同數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)法和實(shí)現(xiàn)不同,數(shù)據(jù)庫(kù)遷移的時(shí)候或多數(shù)據(jù)庫(kù)版本支持的時(shí)候需要處理。
在單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或讀寫分離或一主多從的情況下,只有一個(gè)主庫(kù)可以生成。有單點(diǎn)故障的風(fēng)險(xiǎn)。
在性能達(dá)不到要求的情況下,比較難于擴(kuò)展。
如果遇見多個(gè)系統(tǒng)需要合并或者涉及到數(shù)據(jù)遷移會(huì)相當(dāng)痛苦。
分表分庫(kù)的時(shí)候會(huì)有麻煩。
針對(duì)主庫(kù)單點(diǎn),如果有多個(gè)Master庫(kù),則每個(gè)Master庫(kù)設(shè)置的起始數(shù)字不一樣,步長(zhǎng)一樣,可以是Master的個(gè)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(jù)庫(kù)操作的負(fù)載。
常見的方式,128位??梢岳脭?shù)據(jù)庫(kù)也可以利用程序生成,一般來(lái)說(shuō)全球唯一。
簡(jiǎn)單,代碼方便。
全球唯一,在遇見數(shù)據(jù)遷移,系統(tǒng)數(shù)據(jù)合并,或者數(shù)據(jù)庫(kù)變更等情況下,可以從容應(yīng)對(duì)。
沒有排序,無(wú)法保證趨勢(shì)遞增。
UUID往往是使用字符串存儲(chǔ),查詢的效率比較低。
存儲(chǔ)空間比較大,如果是海量數(shù)據(jù)庫(kù),就需要考慮存儲(chǔ)量的問(wèn)題。
傳輸數(shù)據(jù)量大
不可讀。
為了解決UUID不可讀,可以使用UUID to Int64的方法。
GUID:是微軟對(duì)UUID這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)。UUID還有其它各種實(shí)現(xiàn),不止GUID一種。優(yōu)缺點(diǎn)同UUID。
COMB(combine)型是數(shù)據(jù)庫(kù)特有的一種設(shè)計(jì)思想,可以理解為一種改進(jìn)的GUID,它通過(guò)組合GUID和系統(tǒng)時(shí)間,以使其在索引和檢索事有更優(yōu)的性能。
數(shù)據(jù)庫(kù)中沒有COMB類型,它是Jimmy Nilsson在他的“The Cost of GUIDs as Primary Keys”一文中設(shè)計(jì)出來(lái)的。
COMB數(shù)據(jù)類型的基本設(shè)計(jì)思路是這樣的:既然UniqueIdentifier數(shù)據(jù)因毫無(wú)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(guò)組合的方式,保留UniqueIdentifier的前10個(gè)字節(jié),用后6個(gè)字節(jié)表示GUID生成的時(shí)間(DateTime),這樣我們將時(shí)間信息與UniqueIdentifier組合起來(lái),在保留UniqueIdentifier的唯一性的同時(shí)增加了有序性,以此來(lái)提高索引效率。
解決UUID無(wú)序的問(wèn)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(gè)字節(jié),用另6個(gè)字節(jié)表示GUID生成的時(shí)間(DateTime)。
性能優(yōu)于UUID。
snowflake是Twitter開源的分布式ID生成算法,結(jié)果是一個(gè)long型的ID。其核心思想是:使用41bit作為毫秒數(shù),10bit作為機(jī)器的ID(5個(gè)bit是數(shù)據(jù)中心,5個(gè)bit的機(jī)器ID),12bit作為毫秒內(nèi)的流水號(hào)(意味著每個(gè)節(jié)點(diǎn)在每毫秒可以產(chǎn)生 4096 個(gè) ID),最后還有一個(gè)符號(hào)位,永遠(yuǎn)是0。snowflake算法可以根據(jù)自身項(xiàng)目的需要進(jìn)行一定的修改。比如估算未來(lái)的數(shù)據(jù)中心個(gè)數(shù),每個(gè)數(shù)據(jù)中心的機(jī)器數(shù)以及統(tǒng)一毫秒可以能的并發(fā)數(shù)來(lái)調(diào)整在算法中所需要的bit數(shù)。
不依賴于數(shù)據(jù)庫(kù),靈活方便,且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫(kù)。
ID按照時(shí)間在單機(jī)上是遞增的。
在單機(jī)上是遞增的,但是由于涉及到分布式環(huán)境,每臺(tái)機(jī)器上的時(shí)鐘不可能完全同步,也許有時(shí)候也會(huì)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(kù)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(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí),歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
當(dāng)前標(biāo)題:什么是分庫(kù)分表常見分布式主鍵ID生成策略
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