對(duì)于SnowFlake你又了解多少？
前言
SnowFlake的出現(xiàn)來源于國(guó)家大氣研究中心查爾斯·奈特稱發(fā)現(xiàn)，一般的雪花大約由10^19個(gè)水分子組成，在雪花形成過程中，會(huì)形成不同的結(jié)構(gòu)分支，所以在自然中不存在兩片完全一樣的雪花，這個(gè)有趣的觀察啟發(fā)了Twitter開源的snowflake分布式ID生成算法。
?snowflake算法能夠保證在分布式系統(tǒng)中生成的ID是獨(dú)一無二的
需要選擇合適的方案去應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，以應(yīng)對(duì)逐漸增長(zhǎng)的訪問壓力和數(shù)據(jù)量。
?數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)展方式主要包括：業(yè)務(wù)分庫(kù)、主從復(fù)制，數(shù)據(jù)庫(kù)分表。
數(shù)據(jù)庫(kù)分表
將不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，能夠支撐百萬甚至千萬用戶規(guī)模的業(yè)務(wù)，但如果業(yè)務(wù)?繼續(xù)發(fā)展，同一業(yè)務(wù)的單表數(shù)據(jù)也會(huì)達(dá)到單臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的處理瓶頸。
?例如，淘寶的幾億用戶數(shù)據(jù)， 如果全部存放在一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的一張表中，肯定是無法滿足性能要求的，此時(shí)就需要對(duì)單表數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分。
單表數(shù)據(jù)拆分有兩種方式：垂直分表和水平分表。
示意圖如上
垂直分表
?垂直分表適合將表中某些不常用且占了大量空間的列拆分出去。
?例如，前面示意圖中的 nickname 和 description 字段，假設(shè)我們是一個(gè)婚戀網(wǎng)站，用戶在篩選其他用 戶的時(shí)候，主要用 age 和 sex 兩個(gè)字段進(jìn)行查詢，而 nickname 和 description 兩個(gè)字段主要用于展 示，一般不會(huì)在業(yè)務(wù)查詢中用到。
? description 本身又比較長(zhǎng)，所以我們可以將這兩個(gè)字段獨(dú)立到另外 一張表中，這樣在查詢 age 和 sex 時(shí)，就能帶來一定的性能提升。
水平分表
水平分表適合表行數(shù)特別大的表，有的公司要求單表行數(shù)超過?5000 萬就必須進(jìn)行分表，這個(gè)數(shù)字可以 作為參考，但并不是絕對(duì)標(biāo)準(zhǔn)，關(guān)鍵還是要看表的訪問性能。對(duì)于一些比較復(fù)雜的表，可能超過 1000 萬就要分表了；而對(duì)于一些簡(jiǎn)單的表，即使存儲(chǔ)數(shù)據(jù)超過 1 億行，也可以不分表。
但不管怎樣，當(dāng)看到表的數(shù)據(jù)量達(dá)到千萬級(jí)別時(shí)，作為架構(gòu)師就要警覺起來，因?yàn)檫@很可能是架構(gòu)的性?能瓶頸或者隱患。
水平分表相比垂直分表，會(huì)引入更多的復(fù)雜性，例如要求全局唯一的數(shù)據(jù)id該如何處理
主鍵自增
以最常見的用戶 ID 為例，可以按照 1000000 的范圍大小進(jìn)行分段，1 ~ 999999 放到表 1中， 1000000 ~ 1999999 放到表2中，以此類推。
復(fù)雜點(diǎn)：分段大小的選取。分段太小會(huì)導(dǎo)致切分后子表數(shù)量過多，增加維護(hù)復(fù)雜度；分段太大可能會(huì)?導(dǎo)致單表依然存在性能問題，一般建議分段大小在 100 萬至 2000 萬之間，具體需要根據(jù)業(yè)務(wù)選取合適 的分段大小。
優(yōu)點(diǎn)：可以隨著數(shù)據(jù)的增加平滑地?cái)U(kuò)充新的表。例如，現(xiàn)在的用戶是 100 萬，如果增加到 1000 萬， 只需要增加新的表就可以了，原有的數(shù)據(jù)不需要?jiǎng)印?br/>
缺點(diǎn)：分布不均勻。假如按照 1000 萬來進(jìn)行分表，有可能某個(gè)分段實(shí)際存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量只有 1 條，而 另外一個(gè)分段實(shí)際存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量有 1000 萬條。
?取模
同樣以用戶 ID 為例，假如我們一開始就規(guī)劃了 10 個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表，可以簡(jiǎn)單地用 user_id % 10 的值來 表示數(shù)據(jù)所屬的數(shù)據(jù)庫(kù)表編號(hào)，ID 為 985 的用戶放到編號(hào)為 5 的子表中，ID 為 10086 的用戶放到編號(hào) 為 6 的子表中。
復(fù)雜點(diǎn)：初始表數(shù)量的確定。表數(shù)量太多維護(hù)比較麻煩，表數(shù)量太少又可能導(dǎo)致單表性能存在問題。
優(yōu)點(diǎn)：表分布比較均勻。
缺點(diǎn)：擴(kuò)充新的表很麻煩，所有數(shù)據(jù)都要重分布。
總結(jié)?
雪花算法是由Twitter公布的分布式主鍵生成算法，它能夠保證不同表的主鍵的不重復(fù)性，以及相同表的 主鍵的有序性。
關(guān)于雪花算法，本期就講到這里
下期還會(huì)繼續(xù)發(fā)布好文章給大家學(xué)習(xí)
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