数据库自增 ID
搞一个数据库，什么也不干，就用于生成主键。
你的系统里每次得到一个 id，都需要往那个专门生成主键的数据库中通过插入获取一个自增的ID，拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。
优点：方便简单。
缺点：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；但是无论如何都是基于单个数据库。
适合的场景：系统并发不大，只是因为数据量大的原因而去做的分库分表的话，可以采用这种方式。
设置数据库 sequence 或者表自增字段步长
可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。
比如说，现在有 8 个服务节点，每个服务节点使用一个 sequence 功能来产生 ID，每个 sequence 的起始 ID 不同，并且依次递增，步长都是8
适合的场景：在用户防止产生的 ID 重复时，这种方案实现起来比较简单，也能达到性能目标。但是服务节点固定，步长也固定，将来如果还要增加服务节点，就不好搞了。
UUID
优点：本地生成，不需要基于数据库；
缺点：UUID 太长了、占用空间大；作为主键性能太差：UUID 不具有有序性，会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作（连续的 ID 可以产生部分顺序写），还有，由于在写的时候不能产生有顺序的 append 操作，而需要进行 insert 操作，导致频繁的进行页分裂，性能下降明显。
适合的场景：如果你是要随机生成个什么文件名、编号之类的，你可以用 UUID，但是作为InnoDB表的主键是不能用 UUID 的。
UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf系统当前时间戳+XXX
适合的场景：一般如果用这个方案，是将当前时间戳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。
Snowflake 算法
snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为时间戳（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 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000到此这篇关于Mysql分库分表之后主键处理的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关Mysql分库分表主键内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
