全局唯一主键生成策略

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flickr这一方案的整体思想是:建立两台以上的数据库ID生成服务器,每个服务器都有一张记录各表当前ID的Sequence表,但是Sequence中ID增长的步长是服务器的数量,起始值依次错开,这样相当于把ID的生成散列到了每个服务器节点上。例如:如果我们设置两台数据库ID生成服务器,那么就让一台的Sequence表的ID起始值为1,每次增长步长为2,另一台的Sequence表的ID起始值为2,每次增长步长也为2,那么结果就是奇数的ID都将从第一台服务器上生成,偶数的ID都从第二台服务器上生成,这样就将生成ID的压力均匀分散到两台服务器上,同时配合应用程序的控制,当一个服务器失效后,系统能自动切换到另一个服务器上获取ID,从而保证了系统的容错。

关于这个方案,有几点细节这里再说明一下:

1. flickr的数据库ID生成服务器是专用服务器,服务器上只有一个数据库,数据库中表都是用于生成Sequence的,这也是因为auto-increment-offset和auto-increment-increment这两个数据库变量是数据库实例级别的变量。
2. flickr的方案中表格中的stub字段只是一个char(1) NOT NULL存根字段,并非表名,因此,一般来说,一个Sequence表只有一条纪录,可以同时为多张表生成ID,如果需要表的ID是有连续的,需要为该表单独建立Sequence表

3. 方案使用了mysql的LAST_INSERT_ID()函数,这也决定了Sequence表只能有一条记录。
4. 使用REPLACE INTO插入数据,这是很讨巧的作法,主要是希望利用mysql自身的机制生成ID,不仅是因为这样简单,更是因为我们需要ID按照我们设定的方式(初值和步长)来生成。

5. SELECT LAST_INSERT_ID()必须要于REPLACE INTO语句在同一个数据库连接下才能得到刚刚插入的新ID,否则返回的值总是0
6. 该方案中Sequence表使用的是MyISAM引擎,以获取更高的性能,注意:MyISAM引擎使用的是表级别的锁,MyISAM对表的读写是串行的,因此不必担心在并发时两次读取会得到同一个ID(另外,应该程序也不需要同步,每个请求的线程都会得到一个新的connection,不存在需要同步的共享资源)。经过实际对比测试,使用一样的Sequence表进行ID生成,MyISAM引擎要比InnoDB表现高出很多!

7. 可使用纯JDBC实现对Sequence表的操作,以便获得更高的效率,实验表明,即使只使用Spring JDBC性能也不及纯JDBC来得快!

 

实现该方案,应用程序同样需要做一些处理,主要是两方面的工作:


1. 自动均衡数据库ID生成服务器的访问
2. 确保在某个数据库ID生成服务器失效的情况下,能将请求转发到其他服务器上执行。

  • MySQL

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