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AI主导了棒球世界大赛的决策流程

发布时间:2021-02-05 15:14:32 所属栏目:外闻 来源:互联网
导读:我们需要一个ID的时候,向表中插入一条记录返回主键ID,但这种方式有一个比较致命的缺点,访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈,用它来实现分布式服务风险比较大,不推荐! 优点: 实现简单,ID单调自增,数值类型查询速度快 缺点: DB单点存在宕机风险,无

我们需要一个ID的时候,向表中插入一条记录返回主键ID,但这种方式有一个比较致命的缺点,访问量激增时MySQL本身就是系统的瓶颈,用它来实现分布式服务风险比较大,不推荐!

优点:

  •  实现简单,ID单调自增,数值类型查询速度快

缺点:

  •  DB单点存在宕机风险,无法扛住高并发场景

3、基于数据库集群模式

前边说了单点数据库方式不可取,那对上边的方式做一些高可用优化,换成主从模式集群。害怕一个主节点挂掉没法用,那就做双主模式集群,也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。

那这样还会有个问题,两个MySQL实例的自增ID都从1开始,会生成重复的ID怎么办?

解决方案:设置起始值和自增步长

MySQL_1 配置:
 

UUID的生成简单到只有一行代码,输出结果 c2b8c2b9e46c47e3b30dca3b0d447718,但UUID却并不适用于实际的业务需求。像用作订单号UUID这样的字符串没有丝毫的意义,看不出和订单相关的有用信息;而对于数据库来说用作业务主键ID,它不仅是太长还是字符串,存储性能差查询也很耗时,所以不推荐用作分布式ID

优点:

  •  生成足够简单,本地生成无网络消耗,具有唯一性

缺点:

  •  无序的字符串,不具备趋势自增特性
  •  没有具体的业务含义
  •  长度过长16 字节128位,36位长度的字符串,存储以及查询对MySQL的性能消耗较大,MySQL官方明确建议主键要尽量越短越好,作为数据库主键 UUID 的无序性会导致数据位置频繁变动,严重影响性能。

2、基于数据库自增ID

基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID,具体实现:需要一个单独的MySQL实例用来生成ID,建表结构如下:
 

前两天公众号有个粉丝给我留言吐槽最近面试:“四哥,年前我在公司受点委屈一冲动就裸辞了,然后现在疫情严重两个多月还没找到工作,接了几个视频面试也都没下文。好多面试官问完一个问题,紧接着说还会其他解决方法吗?能干活解决bug不就行了吗?那还得会多少种方法?”

面试官应该是对应聘者的回答不太满意,他想听到一个他认为最优的解决方案,其实这无可厚非。同样一个bug,能用一行代码解决问题的人和用十行代码解决问题的人,你会选哪个入职?显而易见的事情!所以看待问题还是要从多个角度出发,每种方法都有各自的利弊。

一、为什么要用分布式ID?

在说分布式ID的具体实现之前,我们来简单分析一下为什么用分布式ID?分布式ID应该满足哪些特征?

1、什么是分布式ID?

拿MySQL数据库举个栗子:

在我们业务数据量不大的时候,单库单表完全可以支撑现有业务,数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。

但随着数据日渐增长,主从同步也扛不住了,就需要对数据库进行分库分表,但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据,数据库的自增ID显然不能满足需求;特别一点的如订单、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。

2、那么分布式ID需要满足那些条件?

  •  全局唯一:必须保证ID是全局性唯一的,基本要求
  •  高性能:高可用低延时,ID生成响应要块,否则反倒会成为业务瓶颈
  •  高可用:100%的可用性是骗人的,但是也要无限接近于100%的可用性
  •  好接入:要秉着拿来即用的设计原则,在系统设计和实现上要尽可能的简单
  •  趋势递增:最好趋势递增,这个要求就得看具体业务场景了,一般不严格要求

二、 分布式ID都有哪些生成方式?

今天主要分析一下以下9种,分布式ID生成器方式以及优缺点:

  •  UUID
  •  数据库自增ID
  •  数据库多主模式
  •  号段模式
  •  Redis
  •  雪花算法(SnowFlake)
  •  滴滴出品(TinyID)
  •  百度 (Uidgenerator)
  •  美团(Leaf)

那么它们都是如何实现?以及各自有什么优缺点?我们往下看

(编辑:南昌站长网)

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