DB分庫分表（2）：全局主鍵生成策略
本文將主要介紹一些常見的全局主鍵生成策略，然后重點介紹flickr使用的一種非常優秀的全局主鍵生成方案。關于分庫分表(sharding)的拆分策略和實施細則，請參考該系列的前一篇文章：DB 分庫分表(1)：拆分實施策略和示例演示
***部分：一些常見的主鍵生成策略
一旦數據庫被切分到多個物理結點上，我們將不能再依賴數據庫自身的主鍵生成機制。一方面，某個分區數據庫自生成的ID無法保證在全局上是唯一的;另一方面，應用程序在插入數據之前需要先獲得ID,以便進行SQL路由。目前幾種可行的主鍵生成策略有：
1. UUID：使用UUID作主鍵是最簡單的方案，但是缺點也是非常明顯的。由于UUID非常的長，除占用大量存儲空間外，最主要的問題是在索引上，在建立索引和基于索引進行查詢時都存在性能問題。
2. 結合數據庫維護一個Sequence表：此方案的思路也很簡單，在數據庫中建立一個Sequence表，表的結構類似于：
- CREATE TABLE `SEQUENCE` (
- `tablename` varchar(30) NOT NULL,
- `nextid` bigint(20) NOT NULL,
- PRIMARY KEY (`tablename`)
- ) ENGINE=InnoDB
每當需要為某個表的新紀錄生成ID時就從Sequence表中取出對應表的nextid,并將nextid的值加1后更新到數據庫中以備下次使用。此方案也較簡單，但缺點同樣明顯：由于所有插入任何都需要訪問該表，該表很容易成為系統性能瓶頸，同時它也存在單點問題，一旦該表數據庫失效，整個應用程序將無法工作。有人提出使用Master-Slave進行主從同步，但這也只能解決單點問題，并不能解決讀寫比為1:1的訪問壓力問題。
除此之外，還有一些方案，像對每個數據庫結點分區段劃分ID,以及網上的一些ID生成算法，因為缺少可操作性和實踐檢驗，本文并不推薦。實際上，接下來，我們要介紹的是Fickr使用的一種主鍵生成方案，這個方案是目前我所知道的***秀的一個方案，并且經受了實踐的檢驗，可以為大多數應用系統所借鑒。
第二部分：一種極為優秀的主鍵生成策略
flickr開發團隊在2010年撰文介紹了flickr使用的一種主鍵生成測策略，同時表示該方案在flickr上的實際運行效果也非常令人滿意，這個方案是我目前知道的***的方案，它與一般Sequence表方案有些類似，但卻很好地解決了性能瓶頸和單點問題，是一種非常可靠而高效的全局主鍵生成方案。
圖1. flickr采用的sharding主鍵生成方案示意圖
flickr這一方案的整體思想是：建立兩臺以上的數據庫ID生成服務器，每個服務器都有一張記錄各表當前ID的Sequence表，但是Sequence中ID增長的步長是服務器的數量，起始值依次錯開，這樣相當于把ID的生成散列到了每個服務器節點上。例如：如果我們設置兩臺數據庫ID生成服務器，那么就讓一臺的Sequence表的ID起始值為1,每次增長步長為2,另一臺的Sequence表的ID起始值為2,每次增長步長也為2，那么結果就是奇數的ID都將從***臺服務器上生成，偶數的ID都從第二臺服務器上生成，這樣就將生成ID的壓力均勻分散到兩臺服務器上，同時配合應用程序的控制，當一個服務器失效后，系統能自動切換到另一個服務器上獲取ID，從而保證了系統的容錯。
關于這個方案，有幾點細節這里再說明一下：
1. flickr的數據庫ID生成服務器是專用服務器，服務器上只有一個數據庫，數據庫中表都是用于生成Sequence的，這也是因為auto-increment-offset和auto-increment-increment這兩個數據庫變量是數據庫實例級別的變量。
2. flickr的方案中表格中的stub字段只是一個char(1) NOT NULL存根字段，并非表名，因此，一般來說，一個Sequence表只有一條紀錄，可以同時為多張表生成ID，如果需要表的ID是有連續的，需要為該表單獨建立Sequence表。
3. 方案使用了MySQL的LAST_INSERT_ID()函數，這也決定了Sequence表只能有一條記錄。
4. 使用REPLACE INTO插入數據，這是很討巧的作法，主要是希望利用mysql自身的機制生成ID,不僅是因為這樣簡單，更是因為我們需要ID按照我們設定的方式(初值和步長)來生成。
5. SELECT LAST_INSERT_ID()必須要于REPLACE INTO語句在同一個數據庫連接下才能得到剛剛插入的新ID，否則返回的值總是0
6. 該方案中Sequence表使用的是MyISAM引擎，以獲取更高的性能，注意：MyISAM引擎使用的是表級別的鎖，MyISAM對表的讀寫是串行的，因此不必擔心在并發時兩次讀取會得到同一個ID(另外，應該程序也不需要同步，每個請求的線程都會得到一個新的connection,不存在需要同步的共享資源)。經過實際對比測試，使用一樣的Sequence表進行ID生成，MyISAM引擎要比InnoDB表現高出很多!
7. 可使用純JDBC實現對Sequence表的操作，以便獲得更高的效率，實驗表明，即使只使用spring JDBC性能也不及純JDBC來得快!
實現該方案，應用程序同樣需要做一些處理，主要是兩方面的工作：
1. 自動均衡數據庫ID生成服務器的訪問
2. 確保在某個數據庫ID生成服務器失效的情況下，能將請求轉發到其他服務器上執行。
