丹凤千字科普：滴滴打人内置Mod菜单最新版（详细资料介绍）
大家好，我是小富。在深入探索分布式数据库系统的过程中，我对《ShardingSphere 5.x 分库分表原理与实战》系列课程进行了详细研究。本篇文章将聚焦于分布式ID在分库分表中的作用以及如何使用。ShardingSphere-jdbc已经为我们提供了多种分布式主键ID生成策略。接下来，我将逐一介绍这些策略的优缺点，并探讨它们在实际应用中的场景和效果。
为什么我们需要使用分布式主键ID？在传统的单库单表结构中，我们可以使用自增主键来保证数据的唯一性。在分库分表的情况下，每个表的默认自增步长为1，这导致各个库、表之间可能存在重叠的主键范围，从而使得主键字段失去其唯一性的意义。为了解决这一问题，我们需要引入专门的分布式ID生成器来生成全局唯一的ID，并将其作为每条记录的主键，以确保全局唯一性。通过这种方式，我们可以有效地避免数据冲突和重复插入的问题，从而保障系统的正常运行。
接下来，让我们关注内置算法。在ShardingSphere 5.X版本后，其框架内部的主键生成策略方案得到了进一步的丰富。除了之前提供的UUID和Snowflake策略外，现在又陆续提供了NanoID、CosId、CosId-Snowflake三种策略。
在创建分片表时，我们不再需要为主键字段设置自增AUTO_INCREMENT。在插入数据时应避免为主键字段赋值，否则会覆盖主键策略生成的ID。例如，在创建名为`t_order`的表时，我们不需要再为主键字段设置自增值。
对于UUID策略，虽然它具有全球唯一性，但由于其无序性，会导致频繁的页和数据碎片化问题，从而影响存储和查询性能。UUID字符串类型比数字类型占用更多的存储空间，对存储和查询性能造成较大的消耗。虽然UUID可以作为解决方案之一，但在某些情况下可能并不是最佳选择。
至于NanoID，它是类似UUID的轻量级库生成的字符串ID，长度较短。其缺点与UUID类似，仍然存在着数据无序性和存储消耗问题。不推荐将它们作为主键ID。
雪花算法（Snowflake）是比较主流的分布式ID生成方案。ShardingSphere中的雪花算法生成的是Long类型的ID，通常作为默认的主键生成策略使用。内置的雪花算法生成的ID主要由时间戳、工作机器ID和工作序列号三部分组成。它处理了时钟回拨等问题，并提供了三个可配置属性：worker-id、max-vibration-offset和max-tolerate-time-difference-milliseconds。若使用此算法生成值作为分片值，建议合理配置这些属性以获得最佳性能和数据分布。
CosId是一个高性能的分布式ID生成器框架。它提供了三种算法：SnowflakeId、SegmentId和SegmentChainId。CosId框架内的算法也处理了时钟回拨等问题，并提供了id-name和as-string两个可配置属性。在使用CosId算法时，需要根据实际需求选择合适的算法和配置属性。最后要注意一点：在ShardingSphere的某些版本中（如提到的5.2.0版本），CosId算法可能处于不可用状态或存在兼容性问题，需要进行进一步的验证或等待官方修复。在实际应用中需要根据具体情况选择是否使用以及如何进行配置和使用优化。在进行配置时务必注意版本兼容性以及根据实际业务需求选择合适的配置参数以充分发挥其性能优势和数据一致性保障作用同时也能提高系统的可用性和稳定性小富的技术站提供了更多关于分布式数据库和ShardingSphere的深入学习和实践资源供大家参考和学习。算法类型：COSID_SNOWFLAKE算法简介及自定义分布式主键生成策略
在Spring框架集成的ShardingSphere分布式数据库中，我们常常会需要处理分布式主键的生成问题。ShardingSphere提供了多种内置的主键生成策略，其中就包括COSID_SNOWFLAKE算法。但为了满足特定的业务需求，我们可能需要自定义分布式主键生成策略。下面我们将详细介绍如何实现这一过程。
ShardingSphere内置的COSID_SNOWFLAKE算法简介
COSID_SNOWFLAKE是ShardingSphere提供的一种分布式ID生成算法，它基于的Snowflake算法进行实现。这种算法能够确保生成的ID是全局唯一的，并且具有有序性。在配置中，我们可以指定算法的参数，如起始时间戳等。
自定义分布式主键生成策略
为了满足特定的业务需求，ShardingSphere也支持我们自定义分布式主键生成策略。要实现自定义的主键生成算法，首先需要实现KeyGenerateAlgorithm接口，并实现其中的四个方法。其中，getType()方法用于指定自定义算法的类型，generateKey()方法则是生成主键的核心逻辑所在。
示例代码如下：
java
@Data
@Slf4j
public class SequenceAlgorithms implements KeyGenerateAlgorithm {
// 指定自定义算法的类型
@Override
public String getType() {
return "custom";
}
// 生成主键的核心逻辑
@Override
public Comparable generateKey() {
// 根据业务需求选择合适的主键生成算法，如美团的Leaf、滴滴的TinyId等
return null;
}
// 获取算法的属性配置
@Override
public Properties getProps() {
return null;
}
// 初始化主键生成算法所需的资源或配置
@Override
public void init(Properties properties) {
// 初始化逻辑
}
SPI注册及配置使用
通过SPI（Service Provider Interface）方式加载自定义的主键算法，需要在resource/META-INF/services目录下创建一个文件，文件名为org.apache.shardingsphere.sharding.spi.KeyGenerateAlgorithm，并将自定义主键算法的完整类路径放入文件内。在系统启动时，会自动加载该文件，完成主键算法的注册和加载。
配置示例：
在Spring的配置文件中，我们可以像使用其他算法一样使用自定义算法。只需将自定义算法的类型"custom"配置到对应的keyGeneratorName中即可。例如：
spring: shardingsphere: rules: sharding: key-generators: 分布式序列算法配置 custom-id-gen: type: custom props: 算法的配置参数 tables: t_order: 逻辑表名称 actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_order_${0..2} 数据节点：数据库.分片表 key-generate-strategy: 分布式主键生成策略 column: id keyGeneratorName: custom-id-gen 插入操作时，debug查看将进入自定义的主键算法内。 总结 我们介绍了ShardingSphere的内置主键生成策略以及如何自定义主键生成策略。市面上有许多优秀的分布式ID框架都可以整合到ShardingSphere中，但具体选择何种策略取决于自身的业务需求。关于分布式ID生成器的更多细节和选择，可以参考相关文档和资料。 案例GitHub地址： /your-repo/your-project/tree/master/shardingsphere-sequence-algorithm 。
