生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程，可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大，更新量不断飙涨时，MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案。既然要sharding，那么不可避免的要讨论到sharding key问题，在有些业务系统中，必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等，那么如何生成全局唯一的ID呢，下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案。

1、使用CAS思想

什么是CAS协议 

Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作，处理同一item被多个线程更改过程的并发问题

CAS的基本原理

基本原理非常简单，一言以蔽之，就是“版本号”，每个存储的数据对象，都有一个版本号。

我们可以从下面的例子来理解：

不采用CAS，则有如下的情景：

• 第一步，A取出数据对象X；
• 第二步，B取出数据对象X；
• 第三步，B修改数据对象X，并将其放入缓存；
• 第四步，A修改数据对象X，并将其放入缓存。

结论：第四步中会产生数据写入冲突。

采用CAS协议，则是如下的情景。

• 第一步，A取出数据对象X，并获取到CAS-ID1；
• 第二步，B取出数据对象X，并获取到CAS-ID2；
• 第三步，B修改数据对象X，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“一致”，就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
• 第四步，A修改数据对象Y，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”，则拒绝写入，返回存储失败。

这样CAS协议就用了“版本号”的思想，解决了冲突问题。（乐观锁概念）

其实这里并不是严格的CAS，而是使用了比较交换原子操作的思想。

生成思路如下：每次生成全局id时，先从sequence表中获取当前的全局最大id。然后在获取的全局id上做加1操作，加1后的值更新到数据库，如加1后的值为203,表名是users，数据表结构如下：

CREATE TABLE `SEQUENCE` (    `name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '分表的表名',    `gid` bigint(20) NOT NULL COMMENT '最大全局id',    PRIMARY KEY (`name`)) ENGINE=innodb

sql语句

update sequence set gid = 203 where name = 'users' and gid < 203;

sql语句的 and gid < 203 是为了保证并发环境下gid的值只增不减。

如果update语句的影响记录条数为0说明，已经有其他进程提前生成了203这个值，并写入了数据库。需要重复以上步骤从新生成。

代码实现如下：

//$name 表名function next_id_db($name){    //获取数据库全局sequence对象    $seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();    $threshold = 100; //最大尝试次数    for($i = 0; $i < $threshold; $i++){        $last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id        $id = $last_id +1;        $ret = $seq_dao->set_seq_id($name, $id);        if($ret){            return $id;            break;        }    }    return false;}

2、使用全局锁

在进行并发编程时，一般都会使用锁机制。其实，全局id的生成也是解决并发问题。

生成思路如下：

在使用redis的setnx方法和memcace的add方法时，如果指定的key已经存在，则返回false。利用这个特性，实现全局锁

每次生成全局id前，先检测指定的key是否存在，如果不存在则使用redis的incr方法或者memcache的increment进行加1操作。这两个方法的返回值是加1后的值，如果存在，则程序进入循环等待状态。循环过程中不断检测key是否还存在，如果key不存在就执行上面的操作。

代码如下：

//使用redis实现//$name 为 逻辑表名function next_id_redis($name){    $redis = Wk_Redis_Util::getRedis();//获取redis对象    $seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();//获取存储全局id数据表对象    if(!is_object($redis)){        throw new Exception("fail to create redis object");    }    $max_times = 10; //最大执行次数 避免redis不可用的时候 进入死循环    while(1){        $i++;        //检测key是否存在，相当于检测锁是否存在        $ret = $redis->setnx("sequence_{$name}_flag",time());        if($ret){            break;        }        if($i > $max_times){            break;        }        $time = $redis->get("sequence_{$name}_flag");        if(is_numeric($time) && time() - $time > 1){//如果循环等待时间大于1秒，则不再等待。            break;        }    }    $id = $redis->incr("sequence_{$name}");    //如果操作失败，则从sequence表中获取全局id并加载到redis    if (intval($id) === 1 or $id === false) {        $last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id        if(!is_numeric($last_id)){            throw new Exception("fail to get id from db");        }        $ret = $redis->set("sequence_{$name}",$last_id);        if($ret == false){            throw new Exception("fail to set redis key [ sequence_{$name} ]");        }        $id = $redis->incr("sequence_{$name}");        if(!is_numeric($id)){            throw new Exception("fail to incr redis key [ sequence_{$name} ]");        }    }    $seq_dao->set_seq_id($name, $id);//把生成的全局id写入数据表sequence    $redis->delete("sequence_{$name}_flag");//删除key，相当于释放锁    $db = null;    return $id;}

3、redis和db结合

使用redis直接操作内存，可能性能会好些。但是如果redis死掉后，如何处理呢？把以上两种方案结合，提供更好的稳定性。

代码如下：

function next_id($name){    try{        return $this->next_id_redis($name);    }    catch(Exception $e){        return $this->next_id_db($name);    }}

4、Flicker的解决方案

因为mysql本身支持auto_increment操作，很自然地，我们会想到借助这个特性来实现这个功能。Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制（auto_increment + replace into + MyISAM）。一个生成64位ID方案具体就是这样的：

先创建单独的数据库(eg:ticket)，然后创建一个表：

CREATE TABLE Tickets64 (            id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,            stub char(1) NOT NULL default '',            PRIMARY KEY  (id),            UNIQUE KEY stub (stub)    ) ENGINE=MyISAM

当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是这样的：

+-------------------+------+| id                | stub |+-------------------+------+| 72157623227190423 |    a |+-------------------+------+

在我们的应用端需要做下面这两个操作，在一个事务会话里提交：

REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');SELECT LAST_INSERT_ID();

这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。

到上面为止，我们只是在单台数据库上生成ID，从高可用角度考虑，

接下来就要解决单点故障问题：Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID，

通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。

TicketServer1:auto-increment-increment = 2auto-increment-offset = 1TicketServer2:auto-increment-increment = 2auto-increment-offset = 2

最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。

• 优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。
• 缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。

参考：

http://code.flickr.net/2010/02/08/ticket-servers-distributed-unique-primary-keys-on-the-cheap/

http://segmentfault.com/a/1190000004090537