项目技术点-主键生成策略 | 学习笔记

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: 快速学习 项目技术点-主键生成策略

开发者学堂课程【微服务+全栈在线教育实战项目演练(SpringCloud Alibaba+SpringBoot)项目技术点-主键生成策略】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址https://developer.aliyun.com/learning/course/667/detail/11270


项目技术点-主键生成策略


主键生成的四种方法

(1)自动增长   (AUTO INCREMENT

分表: id 1-10000   id 10001-20000  id 20001-30000

image.png

优点:

1)简单,代码方便,性能可以接受。

2)数字 ID 天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点:

1)不同数据库语法和实现不同,数据库迁移的时候或多数据库版本支持的时候需要处理。

2)在单个数据库或读写分离或一主多从的情况下,只有一个主库可以生成。有单点故障的风险。

3) 在性能达不到要求的情况下,比较难于扩展。

4)如果遇见多个系统需要合并或者涉及到数据迁移会相当痛苦。

5)分表分库的时候会有麻烦。

(2)UUID

bØc245ff-f915-4790-8b64-a5b9014bb6bd

4b4c3332-5dd8-44a8-b816-a5b9014bb6bd

58Øcd2bc-4bda-440b-a520-a5b9Ø14bb6bd

优点:每一次都生成唯一的值

缺点:排序不方便

(3)Redis 生成 ID

简介:当使用数据库来生成 ID 性能不够要求的时候,我们可以尝试使用 Redis 来生成 ID。

这主要依赖于 Redis 是单线程的,所以也可以用生成全局唯-的 ID。可以用 Redis 的原子操作 INCR 和 INCRBY 来实现。可以使用 Redis 集群来获取更高的吞吐量。

假如一个集群中有5台 Redis.可以初始化每台 Redis 的值分别是1,2,3,4,5,然后步长都是5.各个 Redis 生成的 ID 为:

A: 1,6,11,16,21

B: 2,7.12,17,22

C: 3,8,13.18,23  

D: 4.9,14,19,24  

E: 5,10,15,20,25

注:这个,随便负载到哪个机确定好,未来很难做修改。

但是3-5台服务器基本能够满足器上,都可以获得不同的 ID.但是步长和初始值一定需要事先需要了。使用 Redis 集群也可以方式单点故障的问题。

另外,比较适合使用 Redis 来生成每天从0开始的流水号。比如订单号=日期+当日自增长号。可以每天在 Redis 中生成一个 Key,使用 INCR 进行累加。

优点:

1)不依赖于数据库,灵活方便,且性能优于数据库。

2)数字 ID 天然排序,对分页或者需要排序的结果很有帮助。

缺点:

1)如果系统中没有 Redis,还需要引入新的组件,增加系统复杂度。

2) 需要编码和配置的工作量比较大。.

4.Twitter 的 snowflake 算法

简介:snowfake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法,结果是一个 long 型的 ID。

其核心思想是:

使用41bit 作为毫秒数,10bit 作为机器的 ID (5个 bit 是数据中心,5个 bit 的机器 ID) ,12bit 作为毫秒内的流水号(意味着每个节点在每毫秒可以产生4096 个 ID),最后还有一个符号位,永远是0。

例如:

@TableId(type=IdType.AUTO)

private Long id;

注://@TableId(type=IdType.ID_WORKER)//mp 自带策略,生成19位值,数字类型使用这种策略,比如 long

//@TableId(type=IdType.ID_WORKER_STR)//mp 自带策略,生成19位值,字符串类型使用这种策略

AUTO

ID _WORKER

ID _WORKER_ STR,

INPUT

NONE

UUID

AUTO:自动增长

INPUT:设置 id 值

NONE:输入

UUID:随机唯一值

ID_WORKER

ID_WORKER_STR   Mp 自带策略

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore     ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库 ECS 实例和一台目标数据库 RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
SQL 架构师 Java
SpringBoot从入门到精通(二十八) JPA 的实体映射关系,轻松一对一,一对多,多对多关系映射!
前面讲了Spring Boot 使用 JPA,实现JPA 的增、删、改、查的功能,同时也介绍了JPA的一些查询,自定义SQL查询等使用。JPA使用非常简单,功能非常强大的ORM框架,无需任何数据访问层和sql语句即可实现完整的数据操作方法。但是,之前都是介绍的单表的增删改查等操作,多表多实体的数据操作怎么实现呢?接下来聊一聊 JPA 的一对一,一对多,多对一,多对多等实体映射关系。
SpringBoot从入门到精通(二十八) JPA 的实体映射关系,轻松一对一,一对多,多对多关系映射!
|
缓存 Java 数据库连接
【SSM框架】Mybatis详解11(源码自取)之表关联关系
✨前言 上一节我们学习了入参、返回值map, 本节我们将复习表的关联关系,用一个小例子呈现。 和我一起复习下去你可以获得一个比较完美框架demo,并且深刻体会框架。 坚持到最后的源码解析你会收获更多哦,加油坚持!!!
【SSM框架】Mybatis详解11(源码自取)之表关联关系
|
SQL Java 测试技术
SpringBoot从入门到精通(二十八)JPA 的实体映射关系,一对一,一对多,多对多关系映射!
前面讲了Spring Boot 使用 JPA,实现JPA 的增、删、改、查的功能,同时也介绍了JPA的一些查询,自定义SQL查询等使用。JPA使用非常简单,功能非常强大的ORM框架,无需任何数据访问层和sql语句即可实现完整的数据操作方法。但是,之前都是介绍的单表的增删改查等操作,多表多实体的数据操作怎么实现呢?接下来聊一聊 JPA 的一对一,一对多,多对一,多对多等实体映射关系。
SpringBoot从入门到精通(二十八)JPA 的实体映射关系,一对一,一对多,多对多关系映射!
|
Java 关系型数据库 MySQL
哪吒Java技能树--MyBaits学习笔记--关联和集合对应着多对一和一对多(“最易懂得MyBatis学习”)(上)
关联和集合对应着多对一和一对多 十、多对一处理 1. 基本环境搭建 1.1 创建数据库表 1.2 导入Lombok 1.3 新建实体类Teacher,Student 1.4 建立Mapper接口 1.5建立Mapper.xml文件 1.6 在核心配置文件中绑定注册我们的Mapper接口或者文件 1.7 测试查询是否能够成功 2. 按照查询嵌套处理 3. 按照查询嵌套处理
哪吒Java技能树--MyBaits学习笔记--关联和集合对应着多对一和一对多(“最易懂得MyBatis学习”)(上)
|
SQL 机器学习/深度学习 Java
哪吒Java技能树--MyBaits学习笔记--关联和集合对应着多对一和一对多(“最易懂得MyBatis学习”)(下)
十一、一对多处理 1. 环境搭建 2. 按照结果嵌套处理 3. 按照查询嵌套处理 小结 面试高频
哪吒Java技能树--MyBaits学习笔记--关联和集合对应着多对一和一对多(“最易懂得MyBatis学习”)(下)
|
SQL XML 架构师
SpringBoot从入门到精通(十七)MyBatis系列之——创建自定义mapper 实现多表关联查询!
在实际工作中通用Mapper并不能满足所有的工作,或是某个业务需要手写 sql 语句、或是多表关联时,该怎么办呢? 这就需要额外的一些自定义的mapper 实现一些特定的功能。
SpringBoot从入门到精通(十七)MyBatis系列之——创建自定义mapper 实现多表关联查询!
|
Java 数据库连接 数据格式