高并发网站如何解决数据库主键自增的时候出现重复？

这种问题应该在各种流量极大的微博，论坛，贴吧等地方都会碰到的吧！

回复内容：

全局id生成器。
我们日订单也有一万，说多不多说少不少，当然比起贴吧微博不在一个量级。
改天介绍一下

--------------------------2015/5/27
1 设置主键自增为何不可取
这样的话，数据库本身是单点，不可拆库，因为id会重复。

2 依赖数据库自增机制达到全局ID唯一
使用如下语句：
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
这样可以保证全局ID唯一，但这个Tickets64表依旧是个单点。

3 依赖数据库自增机制达到全局ID唯一并消除单点
在2的基础上，部署两个（多个）数据库实例，
设置自增步长为2（多个则为实例数），即auto-increment-increment = 2
设置auto-increment-offset分别为1,2.....
这样第一台数据库服务器的自增id为 1 3 5 7 9
第二台为2 4 6 8 10

4 解决每次请求全局ID都读库写库压力过大的问题
比如第一次启动业务服务，会请求一个唯一id为3559
如果是2、3的方法，则id为3559，这样每次都请求数据库，对数据库压力比较大
可以用3559 * 65536（举个例子，并不一定是65536）+ 内存自增变量来作为id
当内存自增变量到达65535时，从数据库重新获取一个自增id
这样即使有多台业务服务器，id也不会重复：
第一台 3559 * 65536 + 1,2,3.....65535
第二台 3560 * 65536 + 1,2,3.....65535
然后第一台到65535了，换一个数据库自增id，这时候可能是3561 * 65536 + 1,2,3....

我们目前采用4 Sharding & IDs at Instagram
里面提到instagram是怎么生成uuid的，微信朋友圈也是用类似的方法。

里面提到了这个服务 twitter/snowflake · GitHub用于生成uuid. 很多方法，举几个栗子：

1、用UUID而非自增字段。这个主要的阻碍在于编程麻烦一点，很多框架不支持，程序员的智力理解不了的也遇到过。另外UUID不可迷信，其实也有出现过UUID撞车的。
2、全局用一个唯一id生成服务，Google公开的架构文档，有介绍他们用一个单独的oracle节点生成全局唯一自增id。买个 Oracle 就为了一个 sequnece ，这脑洞也确实有点大。有钱任性。
3、用一些协商算法，保证每个节点的自增id跟别的节点不冲突。缺点是很难找到一个扩展性良好的算法。 说到GUID占用空间比较大，我也觉得的确应该找个方法弄一下，于是用Go语言写了个函数放到Github上了，etworker/idxgen · GitHub。

目的就是将每个字符的可选范围从GUID的[0-9a-z]只有16个，变成[0-9a-zA-Z_-]共64个。

权衡之后，选择了8位长度，虽然空间比GUID的小很多，但是实测效果还行，测试时候跑了几个1千万的生成，在我的破笔记本上耗时约30s，偶尔会有1次重复。如果担心唯一性的，就自己实现里面的IsUniqueIdx()函数就可以了。

对了，我把这个东西塞进Docker，部署到云雀里面了，地址是http://idxgen-etworker.alaudacn.me:49662/，刷新一次就出来一个新的ID，不妨试试。 Snowflake 主要思路就是“怎么在短时间内生成多个ID不重复”。
利用数据库写入时的自增能实现不重复，但是由于并发量过大会造成延时；
将自增的量直接写在内存或缓存中能加快生成速度，但是可能会掉电丢失，因此可以定时写入数据库中或者文件中(写入时还要对比递增中的和库中的，取大者)；
为了保险起见，防止上述情况失效，再在ID中加一个时间，现在一般也就精确到微秒吧，也就是时间(微秒级)+自增因子；
如果为了应付更大访问，或者容灾，或者分布式，再加一个机器标志位，也就是机器标志+时间(微秒级)+自增因子；
我们现在用这个方案来生成1000个/s左右并发量的ID，算是一个比较稳定安全的方案。
当然，各个位置的长度要考虑数据的量，保存的时间等。如果像淘宝这种，肯定是用户ID+购物记录ID+时间等各个组合成一个购买记录的ID的。毕竟数据量太大了 Ticket Servers: Distributed Unique Primary Keys on the Cheap 如果自增主键都能出现重复，只能说你的代码有个天大的bug。 我们基本都用guid，guid算法的实现各个版本略有不同，不过应该不用担心撞车的问题。guid就是比较占地方。 擦，解决不了就慢慢来，也不至于把所有数据库都删了啊！