面试题
分库分表之后，id 主键如何处理？
面试官心理分析
其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是分成多个表之后，每个表都是从 1 开始累加，那肯定不对啊，需要一个全局唯一的 id 来支持。所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题。
面试题剖析
数据库自增 id
这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。
这个方案的好处就是方便简单，谁都会用；缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的；如果你硬是要改进一下，那么就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。
UUID
好处就是本地生成，不要基于数据库来了；不好之处就是，UUID 太长了，作为主键性能太差了，另外 UUID 不具有有序性，会造成 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作，频繁修改树结构，从而导致性能下降。
UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf获取系统当前时间
这个就是获取当前时间即可，但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个是肯定不合适的。基本就不用考虑了。
snowflake 算法
snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，就是把一个 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。
1 bit：不用，为啥呢？因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2^41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示69年的时间。
10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10台机器上哪，也就是1024台机器。但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2^5个机房（32个机房），每个机房里可以代表 2^5 个机器（32台机器）。
12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
public class IdWorker {
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence;
public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
// sanity check for workerId
// 这儿不就检查了一下，要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32，不能小于0
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
System.out.printf(
"worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
// 这个是二进制运算，就是 5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 这个是一个意思，就是 5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId() {
return workerId;
}
public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
}
public long getTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public synchronized long nextId() {
// 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(String.format(
"Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字
// 无论你传递多少进来，这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;
// 这儿就是将时间戳左移，放到 41 bit那儿；
// 将机房 id左移放到 5 bit那儿；
// 将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit；
// 最后拼接起来成一个 64 bit的二进制数字，转换成 10 进制就是个 long 型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
}
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
// ---------------测试---------------
public static void main(String[] args) {
IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
for (int i = 0; i < 30; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
}
}怎么说呢，大概这个意思吧，就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳，就这意思；然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id（但是最大只能是 32 以内），另外 5 bit 是你传递进来的机器 id（但是最大只能是 32 以内），剩下的那个 12 bit序列号，就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内，那么会把顺序给你累加，最多在 4096 个序号以内。
所以你自己利用这个工具类，自己搞一个服务，然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西，刚开始这个机房的这个机器的序号就是 0。然后每次接收到一个请求，说这个机房的这个机器要生成一个 id，你就找到对应的 Worker 生成。
利用这个 snowflake 算法，你可以开发自己公司的服务，甚至对于机房 id 和机器 id，反正给你预留了 5 bit + 5 bit，你换成别的有业务含义的东西也可以的。
这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的，所以你要真是搞分布式 id 生成，如果是高并发啥的，那么用这个应该性能比较好，一般每秒几万并发的场景，也足够你用了。
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