在互联网的高并发场景下，MySQL单表数据量的急剧增长不仅会影响查询效率，还可能触及存储上限，这时，“分库分表”便成为了数据库优化的重要手段。简单来说，分库分表就是将一张大表根据某种规则分散到多个数据库或同一数据库的不同表中，以此来提升系统处理能力和扩展性。然而，在享受分库分表带来的性能提升的同时，如何保证数据的唯一性和主键的生成成为了一个值得探讨的问题。
一、分库分表的常见策略
垂直分库：根据业务模块将相关表分配到不同的数据库中，适合表间关联较少的场景。
水平分表：根据某一字段（通常是ID）的范围或哈希值将数据分布到多个表中，适用于单表数据量过大的情况。
本文主要聚焦于水平分表后，如何解决唯一主键的生成问题。
二、唯一主键的挑战
在未分表的情况下，MySQL的自增主键可以轻松保证全局唯一。但一旦实行分表，每个分表都需有自己的主键生成机制，如何保证这些主键在整个系统中仍然是唯一的呢？
三、解决方案探讨
分布式ID生成服务
Snowflake算法：Twitter开源的一种分布式ID生成算法，通过时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号组合生成64位整数，能确保全球唯一。适合大规模分布式系统。
UUID：虽然可以保证全局唯一，但由于其长度较长，不便于索引，且无序性可能影响性能，因此在某些场景下不是最佳选择。
第三方服务：如美团的Leaf、滴滴的TinyId等，它们提供了更高级的功能，如号段模式、雪花算法实现等，以满足不同场景的需求。
代理层处理
使用数据库中间件（如MyCAT、ShardingSphere）可以在应用层之下对SQL进行解析和路由，同时它们内置了分布式主键生成策略，如基于Snowflake算法，从而透明化解决了主键生成问题。
数据库自增ID配合步长
每个分表的自增ID起始值和步长设置不同，例如表1从1开始，每次增加1；表2从100001开始，每次增加1。这种方式简单但扩展性有限，当表数量增多时管理复杂度增加。
号段模式
号段模式是指预先向数据库申请一段自增区间，比如（10000, 20000），然后将这个区间分配给各个应用。应用在生成主键时，从这个区间中取ID，用完后再向数据库申请新的号段。这种方法简单易行，但需要保证号段分配的原子性和一致性。
基于Redis的分布式ID生成器
使用Redis的原子操作INCRBY，可以实现一个分布式ID生成器。每次请求Redis的INCRBY操作，就可以获得一个递增的ID。这种方法简单，性能好，但是需要注意Redis的高可用和持久化问题。
四、实践建议
首选分布式ID生成服务：考虑到系统的可扩展性和维护性，推荐采用Snowflake算法或成熟的第三方服务来生成全局唯一ID。这不仅解决了唯一性问题，还避免了数据库层面的复杂性。
考虑业务需求和扩展性：在选择具体方案时，要结合业务场景和未来可能的扩展需求。例如，如果业务对ID有序性有要求，则需谨慎选择。
监控与预警：无论采用哪种方案，都需要建立完善的监控体系，对ID生成服务的健康状态进行实时监控，提前预警潜在的故障点，确保系统稳定运行。
五、结语
分库分表是应对大数据量的有效策略，而解决分表后的唯一主键问题则是其实现过程中的关键一环。通过采用分布式ID生成方案，我们不仅能有效确保数据的唯一性，还能提升系统的扩展性和灵活性。在这个过程中，选择合适的技术方案并结合业务实际，是每位Java架构师需要精心考量的课题。希望本文能为你在构建高性能数据库架构的道路上提供一些实用的思路和指导。
