美团一面：为什么 MySQL 不推荐使用雪花 id 和 uuid 做主键？大部分人都会 ...

作者：Yrion
来源：https://www.cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html
在mysql中计划表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid大概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取uuid,使用uuid究竟有什么坏处？
本篇博客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

1.1：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,别的我们完全保持稳定.根据控制变量法,我们只把每个表的主键使用差别的策略生成,而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速率和查询速率：
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：

用户uuid表

随机主键表：

1.2：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划一数量的数据，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,所有的数据采取随机生成，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。

1. package com.wyq.mysqldemo;
2. import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
3. import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyAuto;
4. import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyRandom;
5. import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyUUID;
6. import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.AutoKeyTableService;
7. import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.RandomKeyTableService;
8. import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.UUIDKeyTableService;
9. import com.wyq.mysqldemo.util.JdbcTemplateService;
10. import org.junit.jupiter.api.Test;
11. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
12. import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
13. import org.springframework.util.StopWatch;
14. import java.util.List;
15. @SpringBootTest
16. class MysqlDemoApplicationTests {
18.     @Autowired
19.     private JdbcTemplateService jdbcTemplateService;
21.     @Autowired
22.     private AutoKeyTableService autoKeyTableService;
24.     @Autowired
25.     private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;
27.     @Autowired
28.     private RandomKeyTableService randomKeyTableService;
30.     @Test
31.     void testDBTime() {
33.         StopWatch stopwatch = new StopWatch("执行sql时间消耗");
35.         /**
36.          * auto_increment key任务
37.          */
38.         final String insertSql = "INSERT INTO user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?)";
40.         List<UserKeyAuto> insertData = autoKeyTableService.getInsertData();
41.         stopwatch.start("自动生成key表任务开始");
42.         long start1 = System.currentTimeMillis();
43.         if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
44.             boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql, insertData, false);
45.             System.out.println(insertResult);
46.         }
47.         long end1 = System.currentTimeMillis();
48.         System.out.println("auto key消耗的时间:" + (end1 - start1));
50.         stopwatch.stop();
52.         /**
53.          * uudID的key
54.          */
55.         final String insertSql2 = "INSERT INTO user_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
57.         List<UserKeyUUID> insertData2 = uuidKeyTableService.getInsertData();
58.         stopwatch.start("UUID的key表任务开始");
59.         long begin = System.currentTimeMillis();
60.         if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
61.             boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql2, insertData2, true);
62.             System.out.println(insertResult);
63.         }
64.         long over = System.currentTimeMillis();
65.         System.out.println("UUID key消耗的时间:" + (over - begin));
67.         stopwatch.stop();
69.         /**
70.          * 随机的long值key
71.          */
72.         final String insertSql3 = "INSERT INTO user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
73.         List<UserKeyRandom> insertData3 = randomKeyTableService.getInsertData();
74.         stopwatch.start("随机的long值key表任务开始");
75.         Long start = System.currentTimeMillis();
76.         if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) {
77.             boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql3, insertData3, true);
78.             System.out.println(insertResult);
79.         }
80.         Long end = System.currentTimeMillis();
81.         System.out.println("随机key任务消耗时间:" + (end - start));
82.         stopwatch.stop();
84.         String result = stopwatch.prettyPrint();
85.         System.out.println(result);
86.     }

复制代码

1.3：程序写入效果

user_key_auto写入效果：

user_random_key写入效果：

user_uuid表写入效果：

1.4：效率测试效果

在已有数据量为130W的时候：我们再来测试一下插入10w数据，看看会有什么效果：

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的时间又直线降落。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，在数据量较大的环境下，效坦白线下滑。那么为什么会出现如许的现象呢？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

2.1：使用自增id的内部结构

自增的主键的值是序次的,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，一旦数据按照这种序次的方式加载，主键页就会近乎于序次的记录填满，提拔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，不会为盘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
2.2:使用uuid的索引内部结构

因为uuid相对序次的自增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,而是需要为新行探求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，数据的毫无序次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，大概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，页会变得希罕并被不规则的填充，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默认的索引范例)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序次插入，并且尽可能使用单调的增加的聚簇键的值来插入新行
2.3：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环境
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门，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，假如要改善需要调优innodb_autoinc_lock_mode的配置
三：总结

本篇博客首先从开篇的提出问题,建表到使用jdbcTemplate去测试差别id的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了id的机制差别在mysql的索引结构以及优缺点，深入的解释了为何uuid和随机不重复id在数据插入中的性能消耗，具体的解释了这个问题。
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博大博识，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。
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