公众号：Java小咖秀，网站：[javaxks.com](https://www.javaxks.com)
作者 : Yrion ,链接: cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html
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, 其它我们完全保持不变. 根据控制变量法, 我们只把每个表的主键使用不同的策略生成, 而其他的字段完全一样，然后测试一下表的插入速度和查询速度：
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同等数量的数据，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, 所有的数据采用随机生成，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。
package com.wyq.mysqldemo;import cn.hutool.core.collection.CollectionUtil;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyAuto;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyRandom;import com.wyq.mysqldemo.databaseobject.UserKeyUUID;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.AutoKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.RandomKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.diffkeytest.UUIDKeyTableService;import com.wyq.mysqldemo.util.JdbcTemplateService;import org.junit.jupiter.api.Test;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import org.springframework.util.StopWatch;import java.util.List;@SpringBootTest class MysqlDemoApplicationTests {
@Autowired private JdbcTemplateService jdbcTemplateService;
@Autowired private AutoKeyTableService autoKeyTableService;
@Autowired private UUIDKeyTableService uuidKeyTableService;
@Autowired private RandomKeyTableService randomKeyTableService;
@Test void testDBTime() {
StopWatch stopwatch = new StopWatch("执行sql时间消耗"); /** * auto_increment key任务 */ final String insertSql = "INSERT INTO user_key_auto(user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?)";
List<UserKeyAuto> insertData = autoKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start("自动生成key表任务开始"); long start1 = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql, insertData, false); System.out.println(insertResult); } long end1 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("auto key消耗的时间:" + (end1 - start1));
stopwatch.stop(); /** * uudID的key */ final String insertSql2 = "INSERT INTO user_uuid(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)";
List<UserKeyUUID> insertData2 = uuidKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start("UUID的key表任务开始"); long begin = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql2, insertData2, true); System.out.println(insertResult); } long over = System.currentTimeMillis(); System.out.println("UUID key消耗的时间:" + (over - begin));
stopwatch.stop(); /** * 随机的long值key */ final String insertSql3 = "INSERT INTO user_random_key(id,user_id,user_name,sex,address,city,email,state) VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)"; List<UserKeyRandom> insertData3 = randomKeyTableService.getInsertData(); stopwatch.start("随机的long值key表任务开始"); Long start = System.currentTimeMillis(); if (CollectionUtil.isNotEmpty(insertData)) { boolean insertResult = jdbcTemplateService.insert(insertSql3, insertData3, true); System.out.println(insertResult); } Long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("随机key任务消耗时间:" + (end - start)); stopwatch.stop();
String result = stopwatch.prettyPrint(); System.out.println(result); }
复制代码
1.3 程序写入结果
userkeyauto 写入结果：
userrandomkey 写入结果：
user_uuid 表写入结果：
1.4 效率测试结果
在已有数据量为 130W 的时候：我们再来测试一下插入 10w 数据，看看会有什么结果：
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 的时间又直线下降。时间占用量总体可以打出的效率排名为：autokey>randomkey>uuid,uuid 的效率最低，在数据量较大的情况下，效率直线下滑。那么为什么会出现这样的现象呢？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
自增的主键的值是顺序的, 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，一旦数据按照这种顺序的方式加载，主键页就会近乎于顺序的记录填满，提升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，不会为计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 相对顺序的自增 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, 而是需要为新行寻找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，数据的毫无顺序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，或者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，页会变得稀疏并被不规则的填充，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 默认的索引类型) 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顺序插入，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情况
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点，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：Autoincrement 的锁争抢问题，如果要改善需要调优 innodbautoinclockmode 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 去测试不同 id 的生成策略在大数据量的数据插入表现，然后分析了 id 的机制不同在 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损耗，详细的解释了这个问题。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 博大精深，内部还有很多值得优化的点需要我们学习。
附：本篇博客 demo 地址：https://gitee.com/Yrion/mysqlIdDemo
评论