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。
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
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：
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。
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：
CREATE TABLE `SEQUENCE` (
`name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '分表的表名',
`gid` bigint(20) NOT NULL COMMENT '最大全局id',
PRIMARY KEY (`name`)
) ENGINE=innodbsql语句
update sequence set gid = 203 where name = 'users' and gid < 203;
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：
//$name 表名
function next_id_db($name){
//获取数据库全局sequence对象
$seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();
$threshold = 100; //最大尝试次数
for($i = 0; $i < $threshold; $i++){
$last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id
$id = $last_id +1;
$ret = $seq_dao->set_seq_id($name, $id);
if($ret){
return $id;
break;
}
}
return false;
}在进行并发编程时，一般都会使用锁机制。其实，全局id的生成也是解决并发问题。
生成思路如下：
在使用redis的setnx方法和memcace的add方法时，如果指定的key已经存在，则返回false。利用这个特性，实现全局锁
每次生成全局id前，先检测指定的key是否存在，如果不存在则使用redis的incr方法或者memcache的increment进行加1操作。这两个方法的返回值是加1后的值，如果存在，则程序进入循环等待状态。循环过程中不断检测key是否还存在，如果key不存在就执行上面的操作。
代码如下：
//使用redis实现
//$name 为 逻辑表名
function next_id_redis($name){
$redis = Wk_Redis_Util::getRedis();//获取redis对象
$seq_dao = Wk_Sequence_Dao_Sequence::getInstance();//获取存储全局id数据表对象
if(!is_object($redis)){
throw new Exception("fail to create redis object");
}
$max_times = 10; //最大执行次数 避免redis不可用的时候 进入死循环
while(1){
$i++;
//检测key是否存在，相当于检测锁是否存在
$ret = $redis->setnx("sequence_{$name}_flag",time());
if($ret){
break;
}
if($i > $max_times){
break;
}
$time = $redis->get("sequence_{$name}_flag");
if(is_numeric($time) && time() - $time > 1){//如果循环等待时间大于1秒，则不再等待。
break;
}
}
$id = $redis->incr("sequence_{$name}");
//如果操作失败，则从sequence表中获取全局id并加载到redis
if (intval($id) === 1 or $id === false) {
$last_id = $seq_dao->get_seq_id($name);//从数据库获取全局id
if(!is_numeric($last_id)){
throw new Exception("fail to get id from db");
}
$ret = $redis->set("sequence_{$name}",$last_id);
if($ret == false){
throw new Exception("fail to set redis key [ sequence_{$name} ]");
}
$id = $redis->incr("sequence_{$name}");
if(!is_numeric($id)){
throw new Exception("fail to incr redis key [ sequence_{$name} ]");
}
}
$seq_dao->set_seq_id($name, $id);//把生成的全局id写入数据表sequence
$redis->delete("sequence_{$name}_flag");//删除key，相当于释放锁
$db = null;
return $id;
}使用redis直接操作内存，可能性能会好些。但是如果redis死掉后，如何处理呢？把以上两种方案结合，提供更好的稳定性。
代码如下：
function next_id($name){
try{
return $this->next_id_redis($name);
}
catch(Exception $e){
return $this->next_id_db($name);
}
}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：
CREATE TABLE Tickets64 (
id bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
stub char(1) NOT NULL default '',
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY stub (stub)
) ENGINE=MyISAM当我们插入记录后，执行SELECT * from Tickets64，查询结果就是这样的：
+-------------------+------+ | id | stub | +-------------------+------+ | 72157623227190423 | a | +-------------------+------+
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：
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();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。
TicketServer1: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 1 TicketServer2: auto-increment-increment = 2 auto-increment-offset = 2
最后，在客户端只需要通过轮询方式取ID就可以了。
参考：
http://code.flickr.net/2010/02/08/ticket-servers-distributed-unique-primary-keys-on-the-cheap/
http://segmentfault.com/a/1190000004090537
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
