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mysql高并发生成id

基础概念

MySQL高并发生成ID是指在高并发环境下,为数据库中的记录生成唯一标识符(ID)。在高并发场景下,生成唯一且不重复的ID是一个常见的需求,尤其是在分布式系统中。

相关优势

  1. 唯一性:确保每个记录都有一个唯一的标识符。
  2. 有序性:生成的ID具有一定的顺序性,便于数据的管理和查询。
  3. 高性能:在高并发环境下,能够快速生成ID,保证系统的响应速度。

类型

  1. 自增ID:MySQL自带的自增字段(AUTO_INCREMENT)可以生成唯一的递增ID。
  2. UUID:通用唯一识别码(Universally Unique Identifier),通过算法生成全局唯一的128位标识符。
  3. Snowflake算法:Twitter开源的一种分布式ID生成算法,生成的ID具有时间有序性和唯一性。
  4. 数据库号段模式:通过预分配ID号段的方式,减少对数据库的访问压力。

应用场景

  1. 分布式系统:在分布式系统中,各个节点需要生成全局唯一的ID。
  2. 高并发场景:在高并发环境下,需要快速生成唯一ID,保证系统的性能和稳定性。
  3. 数据同步:在数据同步过程中,需要确保生成的ID在不同系统之间是唯一的。

遇到的问题及解决方法

问题1:自增ID在高并发环境下性能瓶颈

原因:在高并发环境下,MySQL的自增ID生成方式会导致大量的锁竞争,影响性能。

解决方法

  1. 使用数据库号段模式:通过预分配ID号段的方式,减少对数据库的访问压力。
  2. 使用Snowflake算法:在应用层生成ID,避免数据库的锁竞争。
代码语言:txt
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// 示例代码:Snowflake算法生成ID
public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long workerId;
    private final long datacenterId;
    private long sequence = 0L;
    private final long workerIdBits = 5L;
    private final long datacenterIdBits = 5L;
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    private final long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    private final long sequenceBits = 12L;
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    private final long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
    private long lastTimestamp = -1L;

    public SnowflakeIdGenerator(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;
    }

    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) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |
                (datacenterId << datacenterIdShift) |
                (workerId << workerIdShift) |
                sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}

问题2:UUID的唯一性和性能问题

原因:UUID虽然全局唯一,但生成的ID较长,占用空间较大,且在某些场景下性能较差。

解决方法

  1. 使用Snowflake算法:在应用层生成ID,保证唯一性和性能。
  2. 使用数据库号段模式:通过预分配ID号段的方式,减少对数据库的访问压力。

参考链接

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