谈一谈伪雪花ID的神奇之处

2023-05-17 12:23:52

揭开伪雪花ID的奥秘：一种简单而强大的主键生成策略

伪雪花ID的兴起

在分布式系统中，生成唯一且有序的主键是一项至关重要的任务。传统雪花ID凭借其卓越的性能和可扩展性，成为了一项广受青睐的主键生成策略。然而，在某些场景下，引入额外的依赖或承担额外的成本可能并不现实。这时，伪雪花ID应运而生，它巧妙地利用了MySQL的强大功能，提供了一种简单且高效的替代方案。

伪雪花ID的原理

伪雪花ID遵循一个简洁明了的格式：<机器ID>-<时间戳>-<自增ID>。其中：

机器ID ：用于区分不同机器生成的ID，可以是机器的IP地址、主机名或其他唯一标识。
时间戳 ：使用MySQL的UNIX_TIMESTAMP()函数获取当前时间戳，确保ID的唯一性和有序性。
自增ID ：使用MySQL的AUTO_INCREMENT特性，保证在同一机器上生成的ID是唯一的。

通过将这三个元素组合在一起，伪雪花ID既能保证唯一性，又兼具时间有序性。

伪雪花ID的优缺点

优点：

简单易用 ：伪雪花ID无需借助外部服务或框架，只需使用MySQL原生功能即可生成。
性能优异 ：生成伪雪花ID只需执行一条SQL语句，速度极快。
唯一性强 ：基于时间戳和自增ID的特性，伪雪花ID在同一机器上生成时具有很强的唯一性。

缺点：

ID长度稍长 ：伪雪花ID通常为19位，比传统雪花ID的18位稍长。
分布不均匀 ：伪雪花ID的分布不均匀，同一机器上生成的ID可能会集中在某个时间段内。

伪雪花ID的实现

在MySQL中生成伪雪花ID的步骤如下：

创建伪雪花ID表 ：

CREATE TABLE `pseudo_snowflake_id` (
  `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `machine_id` BINARY(16) NOT NULL,
  `timestamp` BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE INDEX `uk_machine_id_timestamp` (`machine_id`, `timestamp`)
);

生成伪雪花ID ：

INSERT INTO `pseudo_snowflake_id` (`machine_id`, `timestamp`) VALUES (UNHEX('1234567890ABCDEF'), UNIX_TIMESTAMP());

获取刚插入的伪雪花ID ：

SELECT LAST_INSERT_ID();

伪雪花ID与传统雪花ID的对比

伪雪花ID与传统雪花ID的主要区别在于：

生成方式 ：伪雪花ID使用MySQL的自增ID和时间戳，而传统雪花ID通常依赖特定服务或框架。
ID长度 ：伪雪花ID的长度为19位，传统雪花ID的长度为18位。
分布：伪雪花ID的分布不均匀，传统雪花ID的分布相对均匀。

SQL语句

以下是生成伪雪花ID的完整SQL语句：

-- 创建伪雪花ID表
CREATE TABLE `pseudo_snowflake_id` (
  `id` BIGINT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `machine_id` BINARY(16) NOT NULL,
  `timestamp` BIGINT UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE INDEX `uk_machine_id_timestamp` (`machine_id`, `timestamp`)
);

-- 生成伪雪花ID
INSERT INTO `pseudo_snowflake_id` (`machine_id`, `timestamp`) VALUES (UNHEX('1234567890ABCDEF'), UNIX_TIMESTAMP());

-- 获取刚插入的伪雪花ID
SELECT LAST_INSERT_ID();

示例代码

以下Python代码演示了如何在程序中生成伪雪花ID：

import mysql.connector

def generate_pseudo_snowflake_id():
    """
    生成伪雪花ID

    Returns:
        伪雪花ID
    """

    # 连接数据库
    connection = mysql.connector.connect(
        host="localhost",
        user="root",
        password="password",
        database="pseudo_snowflake_id",
    )

    # 创建游标
    cursor = connection.cursor()

    # 生成伪雪花ID
    sql = "INSERT INTO `pseudo_snowflake_id` (`machine_id`, `timestamp`) VALUES (%s, UNIX_TIMESTAMP());"
    machine_id = "1234567890ABCDEF"
    cursor.execute(sql, (machine_id,))

    # 获取刚插入的伪雪花ID
    sql = "SELECT LAST_INSERT_ID();"
    cursor.execute(sql)
    result = cursor.fetchone()

    # 关闭游标和连接
    cursor.close()
    connection.close()

    return result[0]

# 生成伪雪花ID
pseudo_snowflake_id = generate_pseudo_snowflake_id()

# 打印伪雪花ID
print(pseudo_snowflake_id)

常见问题解答

伪雪花ID的性能如何？
伪雪花ID的性能优异，因为它只执行一条SQL语句。在高并发场景下，它可以轻松处理大量的ID生成请求。
伪雪花ID的分布为什么不均匀？
伪雪花ID的分布不均匀是因为它依赖于机器的自增ID，同一机器上生成的ID可能会集中在某个时间段内。
伪雪花ID的ID长度是否会影响它的性能？
ID长度的增加会略微降低插入操作的性能，但对整体性能的影响可以忽略不计。
伪雪花ID是否适用于所有场景？
伪雪花ID非常适合需要简单、快速且唯一的主键生成场景，但在需要均匀分布或极高并发量的情况下，传统雪花ID可能是一个更好的选择。
如何确保伪雪花ID的唯一性？
伪雪花ID的唯一性由时间戳和自增ID的组合保证。即使在同一机器上，在同一时间戳内生成的ID也是唯一的。