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王思彤 发布的文章

接手了一个项目,项目中所有表主键都是uuid,我表示一脸懵逼,最后找到这篇文章做总结,提前说一下,uuid没有任何存在的必要,只不过是万千程序员们在追求结果的途中绕的弯路而已.

    以下这篇在csdn上有黄杉写的文章,充分的说明了这一点.并且用实际业务数据,有代表性

测试缘由

一个开发同事做了一个框架,里面主键是uuid,我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键,自增主键效率高,他说不一定高,我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的,为了拿实际的案例来说服他,所以准备做一个详细的测试。

作为互联网公司,一定有用户表,而且用户表UC_USER基本会有百万记录,所以在这个表基础上准测试数据来进行测试。

     测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试,当然可能不太完善,欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或者测试sql语句。

1、准备表以及数据
UC_USER,自增ID为主键,表结构类似如下:
CREATE TABLE UC_USER (
ID bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
USER_NAME varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
USER_PWD varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
BIRTHDAY datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
NAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
USER_ICON varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
SEX char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男,2:女,3:保密',
NICKNAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
STAT varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态,01:正常,02:冻结',
USER_MALL bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
LAST_LOGIN_DATE datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
LAST_LOGIN_IP varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
SRC_OPEN_USER_ID bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
EMAIL varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
MOBILE varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
IS_DEL char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
IS_EMAIL_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
IS_PHONE_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
CREATER bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
CREATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
UPDATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
PWD_INTENSITY char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
MOBILE_TGC char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
MAC char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
SOURCE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
ACTIVATE char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活,1:激活,0:未激活',
ACTIVATE_TYPE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型,0:自动,1:手动',
PRIMARY KEY (ID),
UNIQUE KEY USER_NAME (USER_NAME),
KEY MOBILE (MOBILE),
KEY IDX_MOBILE_TGC (MOBILE_TGC,ID),
KEY IDX_EMAIL (EMAIL,ID),
KEY IDX_CREATE_DATE (CREATE_DATE,ID),
KEY IDX_UPDATE_DATE (UPDATE_DATE)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=7122681 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表'

UC_USER_PK_VARCHAR表,字符串ID为主键,采用uuid
CREATE TABLE UC_USER_PK_VARCHAR_1 (
ID varchar(36) CHARACTER SET utf8mb4 NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '主键',
USER_NAME varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '用户名',
USER_PWD varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '密码',
BIRTHDAY datetime DEFAULT NULL COMMENT '生日',
NAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
USER_ICON varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '头像图片',
SEX char(1) DEFAULT NULL COMMENT '性别, 1:男,2:女,3:保密',
NICKNAME varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
STAT varchar(10) DEFAULT NULL COMMENT '用户状态,01:正常,02:冻结',
USER_MALL bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '当前所属MALL',
LAST_LOGIN_DATE datetime DEFAULT NULL COMMENT '最后登录时间',
LAST_LOGIN_IP varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '最后登录IP',
SRC_OPEN_USER_ID bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '来源的联合登录',
EMAIL varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '邮箱',
MOBILE varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
IS_DEL char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否删除',
IS_EMAIL_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定邮箱',
IS_PHONE_CONFIRMED char(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否绑定手机',
CREATER bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
CREATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '注册时间',
UPDATE_DATE datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改日期',
PWD_INTENSITY char(1) DEFAULT NULL COMMENT '密码强度',
MOBILE_TGC char(64) DEFAULT NULL COMMENT '手机登录标识',
MAC char(64) DEFAULT NULL COMMENT 'mac地址',
SOURCE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '1:WEB,2:IOS,3:ANDROID,4:WIFI,5:管理系统, 0:未知',
ACTIVATE char(1) DEFAULT '1' COMMENT '激活,1:激活,0:未激活',
ACTIVATE_TYPE char(1) DEFAULT '0' COMMENT '激活类型,0:自动,1:手动',
PRIMARY KEY (ID),
UNIQUE KEY USER_NAME (USER_NAME),
KEY MOBILE (MOBILE),
KEY IDX_MOBILE_TGC (MOBILE_TGC,ID),
KEY IDX_EMAIL (EMAIL,ID),
KEY IDX_CREATE_DATE (CREATE_DATE,ID),
KEY IDX_UPDATE_DATE (UPDATE_DATE)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='用户表';

2、500W数据测试
2.1 录入500W数据,自增ID节省一半磁盘空间
确定两个表数据量

自增id为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER;
count(1)
5720112

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;
count(1)
5720112

1 row in set (1.91 sec)

占据的空间容量来看,自增ID比UUID小一半左右。
主键类型
数据文件大小
占据容量
自增ID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 2.5G Aug 11 18:29 UC_USER.ibd
2.5 G
UUID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 5.4G Aug 15 15:11 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd
5.4 G

2.2 单个数据走索引查询,自增id和uuid相差不大
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.118

UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.117

自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE IN( '14782121512','13761460105');
0.049
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE IN('14782121512','13761460105');
0.040

自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:36' ;
0.139
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:43' ;
0.126

2.3 范围like查询,自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

(1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
1.784
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
3.196

(2)日期范围查询20条数据,自增ID稍微弱于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.601
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.543

(3)范围查询200条数据,自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
2.314
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
3.229

范围查询总数量,自增ID要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
0.514
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
1.092

PS:在有缓存的情况下,两者执行效率没有相差很小。

2.4 写入测试,自增ID是UUID的4倍
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

自增ID
UPDATE test.UC_USER t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
1.419
UUID
UPDATE test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
5.639

自增ID
INSERT INTO test.UC_USER( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT NULL, CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.105
UUID
INSERT INTO test.UC_USER_PK_VARCHAR_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT UUID(), CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.424

2.5、备份和恢复,自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

Mysqldump备份
自增ID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_500> UC_USER_500.sql
28.59秒
UUID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_500> UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql
31.08秒

MySQL恢复
自增ID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_500.sql
7m36.601s
UUID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_PK_VARCHAR_500.sql
9m42.472s

3、500W总结
在500W记录表的测试下:
(1) 普通单条或者20条左右的记录检索,uuid为主键的相差不大几乎效率相同;
(2) 但是范围查询特别是上百成千条的记录查询,自增id的效率要大于uuid;
(3) 在范围查询做统计汇总的时候,自增id的效率要大于uuid;
(4) 在存储上面,自增id所占的存储空间是uuid的1/2;
(5) 在备份恢复上,自增ID主键稍微优于UUID。

4、1000W数据测试
4.1 录入1000W数据记录,看存储空间

自增id为主键的表

mysql> use test;
Database changed

mysql> select count(1) from UC_USER_1;
count(1)
10698102

1 row in set (27.42 sec)

uuid为主键的表

mysql> select count(1) from UC_USER_PK_VARCHAR_1;
count(1)
10698102

1 row in set (0.00 sec)

mysql>

占据的空间容量来看,自增ID比UUID小一半左右:
主键类型
数据文件大小
占据容量
自增ID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 4.2G Aug 20 23:08 UC_USER_1.ibd
4.2 G
UUID
-rw-rw---- 1 mysql mysql 8.8G Aug 20 18:20 UC_USER_PK_VARCHAR_1.ibd
8.8 G

4.2 单个数据走索引查询,自增id和 uuid效率比是:(2~3):1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

单条记录查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.069
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE ='14782121512';
0.274

小范围查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.MOBILE IN( '14782121512','13761460105');
0.050
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE IN('14782121512','13761460105');
0.151

根据日期查询
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:36' ;
0.269
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE='2013-11-24 10:26:43' ;
0.810

4.3 范围like查询,自增ID性能优于UUID,比值(1.5~2):1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

(1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
2.398
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.MOBILE LIKE '147%' LIMIT 1000;
5.872

(2)日期范围查询20条数据,自增ID稍微弱于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
0.765
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-08-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 20;
1.090

(3)范围查询200条数据,自增ID性能要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
1.569
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ORDER BY t.UPDATE_DATE DESC LIMIT 200;
2.597

范围查询总数量,自增ID要好于UUID
自增ID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
1.129
UUID
SELECT SQL_NO_CACHE COUNT(1) FROM test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t WHERE t.CREATE_DATE > '2016-07-01 10:26:36' ;
2.302

4.4 写入测试,自增ID比UUID效率高,比值(3~10):1
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

修改一天的记录
自增ID
UPDATE test.UC_USER_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
2.685
UUID
UPDATE test.UC_USER_PK_VARCHAR_1 t SET t.MOBILE_TGC='T2' WHERE t.CREATE_DATE > '2016-05-03 10:26:36' AND t.CREATE_DATE <'2016-05-04 00:00:00' ;
26.521

录入数据
自增ID
INSERT INTO test.UC_USER_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT NULL, CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
0.534
UUID
INSERT INTO test.UC_USER_PK_VARCHAR_1( ID, USER_NAME, USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, MOBILE, IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE ) SELECT UUID(), CONCAT('110',USER_NAME,8), USER_PWD, BIRTHDAY, NAME, USER_ICON, SEX, NICKNAME, STAT, USER_MALL, LAST_LOGIN_DATE, LAST_LOGIN_IP, SRC_OPEN_USER_ID, EMAIL, CONCAT('110',TRIM(MOBILE)), IS_DEL, IS_EMAIL_CONFIRMED, IS_PHONE_CONFIRMED, CREATER, CREATE_DATE, UPDATE_DATE, PWD_INTENSITY, MOBILE_TGC, MAC, SOURCE, ACTIVATE, ACTIVATE_TYPE FROM test.UC_USER_1 LIMIT 100;
1.716

4.5、备份和恢复,自增ID性能优于UUID
主键类型
SQL语句
执行时间 (秒)

Mysqldump备份
自增ID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_1> UC_USER_1.sql
0m50.548s
UUID
time mysqldump -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test UC_USER_PK_VARCHAR_1> UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql
0m58.590s

MySQL恢复
自增ID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_1.sql
17m30.822s
UUID
time mysql -utim -ptimgood -h192.168.121.63 test < UC_USER_PK_VARCHAR_1.sql
23m6.360s

5、1000W总结
在1000W记录表的测试下:
(1)普通单条或者20条左右的记录检索,自增主键效率是uuid主键的2到3倍;
(2)但是范围查询特别是上百成千条的记录查询,自增id的效率要大于uuid;
(3)在范围查询做统计汇总的时候,自增id主键的效率是uuid主键1.5到2倍;
(4)在存储上面,自增id所占的存储空间是uuid的1/2;
(5)在写入上面,自增ID主键的效率是UUID主键的3到10倍,相差比较明显,特别是update小范围之内的数据上面。
(6)在备份恢复上,自增ID主键稍微优于UUID。

6、MySQL分布式架构的取舍
分布式架构,意味着需要多个实例中保持一个表的主键的唯一性。这个时候普通的单表自增ID主键就不太合适,因为多个mysql实例上会遇到主键全局唯一性问题。

6.1、自增ID主键+步长,适合中等规模的分布式场景

     在每个集群节点组的master上面,设置(auto_increment_increment),让目前每个集群的起始点错开 1,步长选择大于将来基本不可能达到的切分集群数,达到将 ID 相对分段的效果来满足全局唯一的效果。

优点是:实现简单,后期维护简单,对应用透明。

缺点是:第一次设置相对较为复杂,因为要针对未来业务的发展而计算好足够的步长;

规划:
比如计划总共N个节点组,那么第i个节点组的my.cnf的配置为:
auto_increment_offset i
auto_increment_increment N

假如规划48个节点组,N为48,现在配置第8个节点组,这个i为8,第8个节点组的my.cnf里面的配置为:
auto_increment_offset 8
auto_increment_increment 48

6.2、UUID,适合小规模的分布式环境

     对于InnoDB这种聚集主键类型的引擎来说,数据会按照主键进行排序,由于UUID的无序性,InnoDB会产生巨大的IO压力,而且由于索引和数据存储在一起,字符串做主键会造成存储空间增大一倍。

在存储和检索的时候,innodb会对主键进行物理排序,这对auto_increment_int是个好消息,因为后一次插入的主键位置总是在最后。但是对uuid来说,这却是个坏消息,因为uuid是杂乱无章的,每次插入的主键位置是不确定的,可能在开头,也可能在中间,在进行主键物理排序的时候,势必会造成大量的 IO操作影响效率,在数据量不停增长的时候,特别是数据量上了千万记录的时候,读写性能下降的非常厉害。

优点:搭建比较简单,不需要为主键唯一性的处理。
缺点:占用两倍的存储空间(在云上光存储一块就要多花2倍的钱),后期读写性能下降厉害。

6.3、雪花算法自造全局自增ID,适合大数据环境的分布式场景
由twitter公布的开源的分布式id算法snowflake(Java版本)

IdWorker.java:

package com.demo.elk;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class IdWorker {

 protected static final Logger LOG =  LoggerFactory.getLogger(IdWorker.class);

 private long workerId;
 private long datacenterId;
 private long sequence = 0L;

 private long twepoch = 1288834974657L;

 private long workerIdBits = 5L;
 private long datacenterIdBits = 5L;
 private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
 private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
 private long sequenceBits = 12L;

 private long workerIdShift = sequenceBits;
 private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
 private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits +  datacenterIdBits;
 private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

 private long lastTimestamp = -1L;

 public IdWorker(long workerId, long datacenterId) {
     // sanity check for workerId
     if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
        throw new  IllegalArgumentException(String.format("worker Id can't be greater than  %d or less than 0", maxWorkerId));
     }
     if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
         throw new  IllegalArgumentException(String.format("datacenter Id can't be greater  than %d or less than 0", maxDatacenterId));
     }
     this.workerId = workerId;
     this.datacenterId = datacenterId;
     LOG.info(String.format("worker starting. timestamp left shift %d,   datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid   %d", timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits,   workerId));
 }

 public synchronized long nextId() {
     long timestamp = timeGen();

     if (timestamp < lastTimestamp) {
         LOG.error(String.format("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.",  lastTimestamp));
        throw new  RuntimeException(String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d  milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
     }

     if (lastTimestamp == timestamp) {
        sequence = (sequence + 1) &  sequenceMask;
        if (sequence == 0) {
            timestamp =  tilNextMillis(lastTimestamp);
        }
     } else {
        sequence = 0L;
     }

     lastTimestamp = timestamp;

     return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) |   (datacenterId << datacenterIdShift) | (workerId << workerIdShift)  | sequence;
}

 protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
     long timestamp = timeGen();
     while (timestamp <= lastTimestamp) {
        timestamp = timeGen();
     }
     return timestamp;
 }

 protected long timeGen() {
     return  System.currentTimeMillis();
 }

}

测试生成ID的测试类,IdWorkerTest.java:
package com.demo.elk;

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

public class IdWorkerTest {

      
 static class IdWorkThread implements Runnable {
     private Set<Long> set;
     private IdWorker idWorker;

     public IdWorkThread(Set<Long> set, IdWorker idWorker) {
        this.set = set;
        this.idWorker = idWorker;
     }

     public void run() {
        while (true) {
             long id =  idWorker.nextId();
             System.out.println("             real id:" + id);
            if (!set.add(id)) {
                 System.out.println("duplicate:" + id);
            }
        }
     }
 }

 public static void main(String[] args) {
     Set<Long> set = new HashSet<Long>();
     final IdWorker idWorker1 = new IdWorker(0, 0);
     final IdWorker idWorker2 = new IdWorker(1, 0);
     Thread t1 = new Thread(new IdWorkThread(set, idWorker1));
    Thread t2 = new Thread(new  IdWorkThread(set, idWorker2));
     t1.setDaemon(true);
     t2.setDaemon(true);
     t1.start();
     t2.start();
     try {
        Thread.sleep(30000);
     } catch (InterruptedException e) {
         e.printStackTrace();
     }
 }

}

7,总结
(1)单实例或者单节点组:
经过500W、1000W的单机表测试,自增ID相对UUID来说,自增ID主键性能高于UUID,磁盘存储费用比UUID节省一半的钱。所以在单实例上或者单节点组上,使用自增ID作为首选主键。

(2)分布式架构场景:

     20个节点组下的小型规模的分布式场景,为了快速实现部署,可以采用多花存储费用、牺牲部分性能而使用UUID主键快速部署;

     20到200个节点组的中等规模的分布式场景,可以采用自增ID+步长的较快速方案。

     200以上节点组的大数据下的分布式场景,可以借鉴类似twitter雪花算法构造的全局自增ID作为主键。

上架项目过程
打开 php.ini 搜索 display_errors,把 Off 修改为 On就开启了 php 错误提示 。
lnmp 的 php.ini 位置在/usr/local/php/etc/php.ini
display_errors = Off
//修改为↓↓↓↓↓↓↓
display_errors = On

//memcache

'memcache_option' => array(

'host' => '127.0.0.1',
'port' => '11211',
'expire' => 0,
'prefix' => 'pyh_',
//'length' => '',
//'timeout' => '60*20',
//'persistent' => '',

),
控制器
Cache::set($old_token['token'],$old_token['token']);//设置
$cache = Cache::get($old_token['token']);//获取
Cache::rm($old_token['token'],0); //删除

在Thinkphp5中,C函数变为了config()函数,读取配置项时使用一致
配置项的位置发生了变化,
王思彤博客
confing是配置文件, database是数据库配置文件, 自动加载,模块有区分请输入图片描述

<?php
/**

  • Created by PhpStorm.
  • User: 普宜合
  • Date: 2017/11/15
  • Time: 16:22
    */

namespace appapicontroller;

use thinkcontroller;
use thinkDb;必须使用Db

class CheckUser
{

protected $user;
public function __construct()
{
    $this->user = Db::table('user');

}

}

<p>导航文档需要三个目录,分别是sample,navigator,redirect.在开发工具中,首先要在app.json配置项中配置这三个目录,
一开始我是这么配置的
{
"pages":[
"pages/index/index",
"pages/logs/logs",
"pages/redirect/redirect",
"pages/navigate/navigate",
"pages/sample/sample"
],
"window":{
"backgroundTextStyle":"light",
"navigationBarBackgroundColor": "#fff",
"navigationBarTitleText": "WeChat",
"navigationBarTextStyle":"black"
}
}
但是出现了bug,提示未找到 app.json 中的定义的 pages "pages/redirect/redirect" 对应的 WXML 文件
开发工具是会自动生成app.json配置过的目录的
可出现了现在的这种原因.我就开始实验,最终的结果让我很吃惊
"pages":[
"pages/redirect/redirect"
],
如果只配置一个还是不可以
然后我ctrl+z返回 再运行居然就有了.这小程序什么逻辑啊!根本不知道他这开发工具什么bug.
所以暂时建议不要利用小程序自动创建目录, 手动创建比较舒服</p>

由于涉及到侵权,请广大TP用户购买https://www.kancloud.cn/thinkphp/thinkphp5_quickstart/145250
TP快速入门手册进行学习,本博客只供个人记录学习使用

Thinkphp5中只有一种URL模式:
http://domainName/index.php/模块/控制器/操作
在初次使用Thinkphp5时首先打开application/config.php文件,并且打开调试模式
// 应用调试模式
'app_debug' => true,
这样我们对报错信息就有了一个初步的认识,接下来地址栏输入
http://localhost/Thinkphp5Text/public/
Thinkphp5的入口文件写在了public中,是为了保障系统的安全性,建议不要自做聪明修改源码.当然也是可以修改到根目录下的.
实际上打开的url就是如下
http://localhost/Thinkphp5Text/public/index.php/index/index
然后我们打开application/index/controller/index.php王思彤博客
请输入图片描述

//倒入excel表格
function import_excel($file){

// 判断文件是什么格式
$type = pathinfo($file);
$type = strtolower($type["extension"]);
$type=$type==='csv' ? $type : 'Excel5';
ini_set('max_execution_time', '0');
Vendor('PHPExcel.PHPExcel');
// 判断使用哪种格式
$objReader = PHPExcel_IOFactory::createReader($type);
$objPHPExcel = $objReader->load($file);
$sheet = $objPHPExcel->getSheet(0);
// 取得总行数
$highestRow = $sheet->getHighestRow();
// 取得总列数
$highestColumn = $sheet->getHighestColumn();
//循环读取excel文件,读取一条,插入一条
$data=array();
//从第一行开始读取数据
for($j=1;$j<=$highestRow;$j++){
    //从A列读取数据
    for($k='A';$k<=$highestColumn;$k++){
        // 读取单元格
        $data[$j][]=$objPHPExcel->getActiveSheet()->getCell("$k$j")->getCalculatedValue();

//如果读取单元格用getValue()是不能读出fx公式计算的值的所以尽量多用getCalculatedValue()

    }
}
return $data;

}