数据库演进之路提到了当数据库的压力瓶颈到了，咱们能够采纳分库分表来分担数据库的压力，分库分表的状况下，主键是怎么设置的？
数据库主键自增长
失常状况下，如果每个数据库都自增长，那就会呈现多个数据库 id 反复的问题，比方下图所示，都呈现了 id 为 1，2，3 的主键。
为了防止上述的问题，咱们能够在每个数据库设置一个初始值，以及设置每次的增量，如下图所示，第一个数据库初始值是 1，增量是 3，id 就是 1，4，7。
尽管防止了 ID 反复，然而 id 的递增是没有方法保障的，比方数据库 1 的 id 是 1，4，7，10。数据库 2 的 id 是 2，5，数据库 3 的 id 是 3。而且前面如果要扩容，也是很麻烦。
既然数据库自身没方法生成 id，那咱们能够用一个专门的数据库生成自增长的 id。尽管 id 能够自增长，不反复，递增，但此时所有的压力都在生成 id 的数据库上。
为了缓解数据库的压力，能够一次性生成 N 个主键，比方 100，而后存在缓存利用中，数据库每次须要 id 的时候，去缓存利用取。
毛病就是又多了一层服务。取一个自增长 id 要缓存服务 + 数据库。
下面的主键生成用 redis 行不行？尽管 redis 速度比拟快，然而没有实时长久化，可能造成主键的反复。比方此时为 9，incr 后变成 10，而后挂了，此时还没长久化，再生成 id 的时候还是 9，而后 incr 为 10，就有两个 id 为 10 的数据。即使做了故障转移，因为是异步同步数据的，有可能数据还没到 slave，master 就挂了，此时 id 还是会反复。
除了数据库的压力，自增长的主键还可能泄露商业秘密，他人很容易拆到下一个主键是什么。
UUID
才用数据库生成主键，数据库压力就很大，那能够采纳利用来生成。比较简单的就是 UUID，性能好，不反复。毛病就是不能保障递增，而且 UUID 字符串比拟长，索引性能很差。
工夫戳
以以后毫秒作为主键，长处就是简略、递增，毛病就是可能反复。比方以后毫秒同时有 10 个并发，此时就反复了。为了缩小反复，升高到微秒级别，或者在工夫戳前面加个随机字符串，仍然有反复的危险。
snowflake
snowflake 是 twitter 开源的分布式 ID 生成算法，生成 64 位的 bit，第一位是 0，保障 id 是负数。前面 41 位是以后工夫戳的二进制模式，再前面 10 位机器码的二进制，最初 12 位是计数顺序号，记录同一毫秒内生成的数量。
比方以后工夫为 2020-01-01 00:00:00，转换工夫戳为 1577808000000，再转二进制为 10110111101011100101011110111010000000000。此时，后面 42 位为：
假如以后的机器码为 100，转为二进制为 1100100，因为不满 10 位，咱们在后面补 3 个 0，后果为 0001100100。此时，后面 52 位为：
如果同一毫秒，同一个机器的并发比拟大，此时生成的数据就有反复的，所以 snowflake 就有前面的 12 位作为计数器，比方第一个拜访的是 1，第二个拜访的是 2，假如咱们此时为以后毫秒的第 200 个获取 id 的，200 转为二进制为 11001000，补 0 后为 000011001000，此时，后面 64 位为：
如果感觉前面的 12 位不够，咱们能够压缩后面机器码的位数，这样计数顺序号的值就能够更大了。
毛病也很显著，因为这个算法是依赖工夫戳的，所以当零碎的工夫回拨的时候，就可能造成 id 的反复