【◐系统架构】分库分表之后，id主键如何处理？

需要一个全局唯一的id来支持。

基于数据库的实现方案

数据库自增 id

每次从一个数据库中拿到自增id，再往对应的分库分表里去写入。

缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的；又或者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：你分库分表就两个原因，要不就是单库并发太高，要不就是单库数据量太大；除非是你并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，你可以用这个方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。

设置数据库 sequence 或者表自增字段步长

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。

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 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

 

参考：

• 分库分表之后，id 主键如何处理？