为什么MySQL不推荐使用雪花 id 和 uuid 做主键?
测试
1:建表
要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,user_uuid,user_random_key,分别表示自动增长的主键,uuid作为主键,随机key作为主键,其它我们完全保持不变.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用不同的策略生成,而其他的字段完全一样,然后测试一下表的插入速度和查询速度。注:这里的随机key其实是指用雪花算法算出来的前后不红唇苦连续不重复无规律的id:一串18位长度的long值
2:使用spring的jdbcTemplate来实现测试:
技术框架:springboot+jdbcTemplate+junit+hutool,程序的原理就是连接自己的测试数据库,然后在相同的环境下写入同等数量的数据,来分析一下insert插入的时间来进行综合其效率,为了做到最真实的效果,所有的数据采用随机生成,比如名字、邮箱、地址都是随机生成。
3:程序写入结果
user_key_auto写入结果:
user_random_key写入结果:
user_uuid表写入结果:
4:效率测试结果
在已有数据量为130W的时候:我们再来测试一下插入10w数据,看看会有什么结果:
可以看出在数据量100W左右的时候,uuid的插入效率垫底,并且在已有130W的数据时,uuid插入时间又直线下降。时间占用量总体可以打出的效率排名为:auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低,在数据量较大的情况下,效率直线下滑。
原因剖析
2.1:使用自增id的内部结构
自增的主键的值是顺序的,所以Innodb把每一条记录都存储在一条记录的后面。当达到页面的最大填充因子时候(innodb默认的最大填充因子是页大小的15/16,会留出1/16的空间留作以后的 修改):
①下一条记录就会写入新的页中,一旦数据按照这种顺序的方式加载,主键页就会近乎于顺序的记录填满,提升了页面的最大填充率,不会有页的浪费
②新插入的行一定会在原有的最大数据行下一行,mysql定位和寻址很快,不会为计算新行的位置而做出额外的消耗
③减少了页分裂和碎片的产生
2.2:使用uuid的索引内部结构
因为uuid相对顺序的自增id来说是毫无规律可言的,新行的值不一定要比之前的主键的值要大,所以innodb无法做到总是把新行插入到索引的最后,而是需要为新行寻找新的合适的位置从而来分配新的空间。这个过程需要做很多额外的操作,数据的毫无顺序会导致数据分布散乱,将会导致以下的问题:
①:写入的目标页很可能已经刷新到磁盘上并且从缓存上移除,或者还没有被加载到缓存中,innodb在插入之前不得不先找到并从磁盘读取目标页到内存中,这将导致大量的随机IO
②:因为写入是乱序的,innodb不得不频繁的做页分裂操作,以便为新的行分配空间,页分裂导致移动大量的数据,一次插入最少需要修改三个页以上
③:由于频繁的页分裂,页会变得稀疏并被不规则的填充,最终会导致数据会有碎片
在把随机值(uuid和雪花id)载入到聚簇索引(innodb默认的索引类型)以后,有时候会需要做一次OPTIMEIZE TABLE来重建表并优化页的填充,这将又需要一定的时间消耗。
结论:使用innodb应该尽可能的按主键的自增顺序插入,并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行
2.3:使用自增id的缺点
那么使用自增的id就完全没有坏处了吗?并不是,自增id也会存在以下几点问题:
①:别人一旦爬取你的数据库,就可以根据数据库的自增id获取到你的业务增长信息,很容易分析出你的经营情况
②:对于高并发的负载,innodb在按主键进行插入的时候会造成明显的锁争用,主键的上界会成为争抢的热点,因为所有的插入都发生在这里,并发插入会导致间隙锁竞争
③:Auto_Increment锁机制会造成自增锁的抢夺,有一定的性能损失
附:Auto_increment的锁争抢问题,如果要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode的配置
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