用雪花id和uuid做MySQL主键，被领导怼了

Yrion 2023-07-10 09:38:59

 

在 MySQL中设计表的时候， MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id（long形且唯一），而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？今天我们就来分析这个问题，探讨一下内部的原因。

 

 

一、MySQL和程序实例

 

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、前后不连续、不重复无规律的id：一串18位长度的long值。

 

id自动生成表：

 

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用户uuid表：

 

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随机主键表：

 

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光有理论不行，直接上程序，使用spring的jdbcTemplate来实现增查测试：

 

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，程序已上传自gitee，地址在文底。

 

 

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package com.wyq.mysqldemo;import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyAuto;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyRandom;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyUUID;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.AutoKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.RandomKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.UUIDKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.util.JdbcTemplateService;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import org.springframework.util.StopWatch;import java.util.List;
@SpringBootTestclass MysqlDemoApplicationTests {
    @Autowired    private JdbcTemplateService jdbcTemplateService;
    @Autowired    private AutoKeyTableService autoKeyTableService;
    @Autowired    private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;
    @Autowired    private RandomKeyTableService randomKeyTableService;

    @Test    void testDBTime() {
        StopWatch stopwatch = new StopWatch("执行sql时间消耗");

        /**         * auto_increment key任务         */        final String insertSql = "INSERT INTO user_key_auto(user_id，user_name，sex，address，city，email，state) VALUES(?，?，?，?，?，?，?)";
        List<UserKeyAuto> insertData = autoKeyTableService.getInsertData();        stopwatch.start("自动生成key表任务开始");        long start1 = System.currentTimeMillis();        if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {            boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql， insertData， false);            System.out.println(insertResult);        }        long end1 = System.currentTimeMillis();        System.out.println("auto key消耗的时间:" + (end1 - start1));
        stopwatch.stop();        /**         * uudID的key         */        final String insertSql2 = "INSERT INTO user_uuid(id，user_id，user_name，sex，address，city，email，state) VALUES(?，?，?，?，?，?，?，?)";
        List<UserKeyUUID> insertData2 = uuidKeyTableService.getInsertData();        stopwatch.start("UUID的key表任务开始");        long begin = System.currentTimeMillis();        if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {            boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql2， insertData2， true);            System.out.println(insertResult);        }        long over = System.currentTimeMillis();        System.out.println("UUID key消耗的时间:" + (over - begin));
        stopwatch.stop();

        /**         * 随机的long值key         */        final String insertSql3 = "INSERT INTO user_random_key(id，user_id，user_name，sex，address，city，email，state) VALUES(?，?，?，?，?，?，?，?)";        List<UserKeyRandom> insertData3 = randomKeyTableService.getInsertData();        stopwatch.start("随机的long值key表任务开始");        Long start = System.currentTimeMillis();        if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {            boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql3， insertData3， true);            System.out.println(insertResult);        }        Long end = System.currentTimeMillis();        System.out.println("随机key任务消耗时间:" + (end - start));        stopwatch.stop();

        String result = stopwatch.prettyPrint();        System.out.println(result);    }

 

 
程序写入结果

 

user_key_auto写入结果：

 

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user_random_key写入结果：

 

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user_uuid表写入结果： 

 

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效率测试结果

 

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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：

 

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可以看出在数据量100W左右的时候，uuid的插入效率垫底，并且在后序增加了130W的数据，uudi的时间又直线下降。

 

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。

 

那么为什么会出现这样的现象呢？带着疑问，我们来探讨一下这个问题。

 

二、使用uuid和自增id的索引结构对比

 

 
1. 使用自增id的内部结构

 

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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.使用uuid的索引内部结构

 

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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。

 

 
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。

 

三、总结

 

本文首先从开篇提出问题，建表到使用jdbcTemplate去测试不同id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制不同在mysql的索引结构以及优缺点，深入解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能损耗。在实际的开发中还是根据mysql的官方推荐最好使用自增id，mysql博大精深，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。

 

本文demo地址：

https://gitee.com/Yrion/mysqlIdDemo

 

作者丨Yrion
来源丨https://www.cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html
dbaplus社群欢迎广大技术人员投稿，投稿邮箱：editor@dbaplus.cn

 

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