MySQL分库分表会带来哪些问题？

当需要全局唯一的64位ID时，执行：

REPLACE INTO sequence (stub) VALUES ('a');  
SELECT LAST_INSERT_ID();  

这两条语句是Connection级别的，select last_insert_id() 必须与 replace into 在同一数据库连接下才能得到刚刚插入的新ID。

使用replace into代替insert into好处是避免了表行数过大，不需要另外定期清理。

此方案较为简单，但缺点也明显：存在单点问题，强依赖DB，当DB异常时，整个系统都不可用。配置主从可以增加可用性，但当主库挂了，主从切换时，数据一致性在特殊情况下难以保证。另外性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。

flickr团队使用的一种主键生成策略，与上面的sequence表方案类似，但更好的解决了单点和性能瓶颈的问题。

这一方案的整体思想是：建立2个以上的全局ID生成的服务器，每个服务器上只部署一个数据库，每个库有一张sequence表用于记录当前全局ID。表中ID增长的步长是库的数量，起始值依次错开，这样能将ID的生成散列到各个数据库上。如下图所示：

由两个数据库服务器生成ID，设置不同的auto_increment值。第一台sequence的起始值为1，每次步长增长2，另一台的sequence起始值为2，每次步长增长也是2。结果第一台生成的ID都是奇数(1, 3, 5, 7 ...)，第二台生成的ID都是偶数(2, 4, 6, 8 ...)。

这种方案将生成ID的压力均匀分布在两台机器上。同时提供了系统容错，第一台出现了错误，可以自动切换到第二台机器上获取ID。但有以下几个缺点：系统添加机器，水平扩展时较复杂;每次获取ID都要读写一次DB，DB的压力还是很大，只能靠堆机器来提升性能。

可以基于flickr的方案继续优化，使用批量的方式降低数据库的写压力，每次获取一段区间的ID号段，用完之后再去数据库获取，可以大大减轻数据库的压力。如下图所示：

还是使用两台DB保证可用性，数据库中只存储当前的最大ID。ID生成服务每次批量拉取6个ID，先将max_id修改为5，当应用访问ID生成服务时，就不需要访问数据库，从号段缓存中依次派发0~5的ID。当这些ID发完后，再将max_id修改为11，下次就能派发6~11的ID。于是，数据库的压力降低为原来的1/6。

3)Snowflake分布式自增ID算法

Twitter的snowflake算法解决了分布式系统生成全局ID的需求，生成64位的Long型数字，组成部分：

• 第一位未使用
• 接下来41位是毫秒级时间，41位的长度可以表示69年的时间
• 5位datacenterId，5位workerId。10位的长度最多支持部署1024个节点
• 最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列

这样的好处是：毫秒数在高位，生成的ID整体上按时间趋势递增;不依赖第三方系统，稳定性和效率较高，理论上QPS约为409.6w/s(1000*2^12)，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞;可根据自身业务灵活分配bit位。

不足就在于：强依赖机器时钟，如果时钟回拨，则可能导致生成ID重复。

综上

结合数据库和snowflake的唯一ID方案，可以参考业界较为成熟的解法：Leaf——美团点评分布式ID生成系统，并考虑到了高可用、容灾、分布式下时钟等问题。

5、数据迁移、扩容问题

当业务高速发展，面临性能和存储的瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片(一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W)

如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片，则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。

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（编辑：晋中站长网）

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