【分布式利器：分布式ID】2、数据库自增ID实战：单库+多库分表方案 - 实践

系列导读

上一篇我们搞懂了分布式ID的核心要求和单机自增ID的局限性。对于低中并发场景（如内部管理系统、日均订单1万以下），最简洁的方案是“数据库自增ID改造”——无需引入中间件，直接基于MySQL的自增特性实现分布式ID。

本文详解单库和多库分表的实现方案，附完整SQL，帮你快速落地。

一、适用场景

• 低中并发（QPS≤1万）；
• 业务简单，不想引入Redis、中间件等复杂组件；
• 需ID有序（支持分页查询、排序）；
• 代表业务：内部OA系统、小型电商订单、客户管理系统（CRM）。

二、方案1：单库自增ID（最快落地）

1. 核心原理

用一台“专门生成ID的数据库”，创建一个ID生成表，通过MySQL的AUTO_INCREMENT特性生成全局唯一ID。所有业务服务需要ID时，向这台数据库插入数据，获取自增ID。

2. 实战SQL（MySQL）

2.1 创建ID生成表

-- 全局ID生成表（按业务类型分表，避免不同业务ID冲突）
CREATE TABLE `id_generator` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '全局唯一ID',
`biz_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务类型（如order、user、pay）',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_biz_type` (`biz_type`) COMMENT '同一业务类型只能有一条记录，用于获取下一个ID'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='全局ID生成表';

2.2 插入初始数据（按业务类型初始化）

-- 初始化订单、用户、支付3类业务的ID记录
INSERT INTO `id_generator` (`biz_type`, `create_time`) VALUES
('order', NOW()),
('user', NOW()),
('pay', NOW());

2.3 获取分布式ID（Java代码示例）

通过“更新+查询”获取自增ID，确保原子性：

@Service
public class IdGeneratorService {
@Autowired
private JdbcTemplate jdbcTemplate;
// 获取指定业务的分布式ID
public Long getDistributedId(String bizType) {
// 1. 更新记录，自增ID（MySQL AUTO_INCREMENT自动生效）
String updateSql = "UPDATE id_generator SET create_time = NOW() WHERE biz_type = ?";
int affected = jdbcTemplate.update(updateSql, bizType);
if (affected == 0) {
throw new RuntimeException("业务类型" + bizType + "未初始化");
}
// 2. 查询自增后的ID
String selectSql = "SELECT id FROM id_generator WHERE biz_type = ?";
return jdbcTemplate.queryForObject(selectSql, Long.class, bizType);
}
}

2.4 调用示例

// 获取订单ID
Long orderId = idGeneratorService.getDistributedId("order");
System.out.println("生成订单ID：" + orderId); // 输出：1、2、3...（全局唯一）

3. 优点&缺点

• 优点：实现最简单，无需中间件；ID有序，支持排序；开发成本低；
• 缺点：单数据库瓶颈（QPS上限约1万）；数据库宕机后无法生成ID（可用性低）。

三、方案2：多库分表自增ID（解决单库瓶颈）

1. 核心原理

部署多台ID生成数据库（如3台），每台数据库的自增ID设置“不同起始值+相同步长”，避免重复。例如：

• 库1：起始值=1，步长=3 → 生成ID：1、4、7、10…；
• 库2：起始值=2，步长=3 → 生成ID：2、5、8、11…；
• 库3：起始值=3，步长=3 → 生成ID：3、6、9、12…；
• 全局ID无重复，且有序递增。

2. 实战SQL（3台MySQL数据库配置）

2.1 库1配置（起始值1，步长3）

-- 创建ID生成表（库1）
CREATE TABLE `id_generator` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '全局唯一ID',
`biz_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_biz_type` (`biz_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
-- 设置自增步长（需修改MySQL配置，或执行以下SQL）
SET GLOBAL auto_increment_increment = 3; -- 步长=3
SET GLOBAL auto_increment_offset = 1;   -- 起始值=1

2.2 库2配置（起始值2，步长3）

CREATE TABLE `id_generator` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '全局唯一ID',
`biz_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_biz_type` (`biz_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
SET GLOBAL auto_increment_increment = 3;
SET GLOBAL auto_increment_offset = 2;

2.3 库3配置（起始值3，步长3）

CREATE TABLE `id_generator` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '全局唯一ID',
`biz_type` varchar(32) NOT NULL COMMENT '业务类型',
`create_time` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_biz_type` (`biz_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
SET GLOBAL auto_increment_increment = 3;
SET GLOBAL auto_increment_offset = 3;

2.4 负载均衡获取ID（Java代码）

通过轮询或随机选择ID生成库，避免单库压力：

@Service
public class MultiDbIdGeneratorService {
// 3台ID生成库的JdbcTemplate
@Autowired
private List<JdbcTemplate> jdbcTemplateList;
  private AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);
  // 轮询选择ID生成库
  public Long getDistributedId(String bizType) {
  // 轮询索引（0→1→2→0...）
  int dbIndex = index.getAndIncrement() % jdbcTemplateList.size();
  JdbcTemplate jdbcTemplate = jdbcTemplateList.get(dbIndex);
  // 执行更新+查询（逻辑同单库方案）
  String updateSql = "UPDATE id_generator SET create_time = NOW() WHERE biz_type = ?";
  jdbcTemplate.update(updateSql, bizType);
  String selectSql = "SELECT id FROM id_generator WHERE biz_type = ?";
  return jdbcTemplate.queryForObject(selectSql, Long.class, bizType);
  }
  }

3. 优点&缺点

• 优点：解决单库瓶颈（3台库QPS可达3万+）；ID有序；扩展简单（新增库时设置起始值=库数量+1，步长=库数量）；
• 缺点：需协调数据库起始值和步长（扩容时复杂）；依赖数据库高可用（需主从复制，避免单库宕机）；主从同步延迟可能导致ID重复。

四、避坑指南：2个关键问题的解决方案

1. 主从同步延迟导致的ID重复

• 问题：主库生成ID后，同步到从库前主库宕机，从库提升为主库后，会重新生成相同ID；
• 解决方案：
  • 只从主库获取ID（不访问从库）；
  • 数据库部署主从+哨兵，快速切换主库，减少同步延迟窗口；
  • 给ID加前缀（如库1ID前缀=100，库2=200），彻底避免重复。

2. 数据库扩容时的步长调整

• 问题：新增第4台库，原步长=3，需调整所有库的步长=4，风险高；
• 解决方案：
  • 提前规划库数量（如按10台库设计，步长=10，初始只部署3台，剩余库预留起始值）；
  • 新增库时，只调整新增库的起始值（如第4台起始值=4，步长=4），原库不变（1、4、7… → 仍按步长3生成，与新库ID不冲突）。

实战Tips

1. 单库方案适合日均订单≤1万的场景，多库方案适合日均订单≤10万的场景；
2. 生产环境中，ID生成库需部署主从，确保高可用；
3. 避免用ID生成库存储业务数据，只用于生成ID，减少数据库压力。

下一篇预告

数据库自增ID适合低中并发，但高并发场景（如秒杀每秒10万+ID）会出现数据库瓶颈。
下一篇我们拆解“号段模式”——数据库+本地缓存的优化方案，QPS可达10万+，是中高并发场景的首选！
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