生产系统随着业务增长总会经历一个业务量由小变大的过程，可扩展性是考量数据库系统高可用性的一个重要指标;在单表/数据库数据量过大，更新量不断飙涨时，MySQL DBA往往会对业务系统提出sharding的方案。既然要sharding，那么不可避免的要讨论到sharding key问题，在有些业务系统中，必须保证sharding key全局唯一,比如存放商品的数据库等，那么如何生成全局唯一的ID呢，下文将从DBA的角度介绍几种常见的方案。
1、使用CAS思想
什么是CAS协议
Memcached于1.2.4版本新增CAS(Check and Set)协议类同于Java并发的CAS(Compare and Swap)原子操作，处理同一item被多个线程更改过程的并发问题
CAS的基本原理
基本原理非常简单，一言以蔽之，就是“版本号”，每个存储的数据对象，都有一个版本号。
我们可以从下面的例子来理解：
不采用CAS，则有如下的情景：
•第一步，A取出数据对象X;
•第二步，B取出数据对象X;
•第三步，B修改数据对象X，并将其放入缓存;
•第四步，A修改数据对象X，并将其放入缓存。
结论：第四步中会产生数据写入冲突。
采用CAS协议，则是如下的情景。
•第一步，A取出数据对象X，并获取到CAS-ID1;
•第二步，B取出数据对象X，并获取到CAS-ID2;
•第三步，B修改数据对象X，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“一致”，就将修改后的带有CAS-ID2的X写入到缓存。
•第四步，A修改数据对象Y，在写入缓存前，检查CAS-ID与缓存空间中该数据的CAS-ID是否一致。结果是“不一致”，则拒绝写入，返回存储失败。
这样CAS协议就用了“版本号”的思想，解决了冲突问题。(乐观锁概念)
其实这里并不是严格的CAS，而是使用了比较交换原子操作的思想。
生成思路如下：每次生成全局id时，先从sequence表中获取当前的全局最大id。然后在获取的全局id上做加1操作，加1后的值更新到数据库，如加1后的值为203,表名是users，数据表结构如下：
sql语句
sql语句的 and gid 203 是为了保证并发环境下gid的值只增不减。
如果update语句的影响记录条数为0说明，已经有其他进程提前生成了203这个值，并写入了数据库。需要重复以上步骤从新生成。
代码实现如下：
2、使用全局锁
在进行并发编程时，一般都会使用锁机制。其实，全局id的生成也是解决并发问题。
生成思路如下：
在使用redis的setnx方法和memcace的add方法时，如果指定的key已经存在，则返回false。利用这个特性，实现全局锁
每次生成全局id前，先检测指定的key是否存在，如果不存在则使用redis的incr方法或者memcache的increment进行加1操作。这两个方法的返回值是加1后的值，如果存在，则程序进入循环等待状态。循环过程中不断检测key是否还存在，如果key不存在就执行上面的操作。
代码如下：
3、redis和db结合
使用redis直接操作内存，可能性能会好些。但是如果redis死掉后，如何处理呢?把以上两种方案结合，提供更好的稳定性。
代码如下：
4、Flicker的解决方案
因为mysql本身支持auto_increment操作，很自然地，我们会想到借助这个特性来实现这个功能。Flicker在解决全局ID生成方案里就采用了MySQL自增长ID的机制(auto_increment + replace into + MyISAM)。一个生成64位ID方案具体就是这样的：
先创建单独的数据库(eg:ticket)，然后创建一个表：
当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是这样的：
在我们的应用端需要做下面这两个操作，在一个事务会话里提交：
这样我们就能拿到不断增长且不重复的ID了。
到上面为止，我们只是在单台数据库上生成ID，从高可用角度考虑，
接下来就要解决单点故障问题：Flicker启用了两台数据库服务器来生成ID，
通过区分auto_increment的起始值和步长来生成奇偶数的ID。
最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。
•优点：充分借助数据库的自增ID机制，提供高可靠性，生成的ID有序。
•缺点：占用两个独立的MySQL实例，有些浪费资源，成本较高。
以上内容是小编给大家分享的Mysql全局ID生成方法，希望大家喜欢。
