作者：贲绍华
爱可生研发中心工程师，负责项目的需求与维护工作。其他身份：柯基铲屎官。
当我们使用 MySQL 进行数据存储时，一般会为一张表设置一个自增主键，当有数据行插入时，该主键字段则会根据步长与偏移量增长（默认每次+1）。
下文以 Innodb 引擎为主进行介绍，使用自增主键的好处有很多，如：索引空间占比小、范围查询与排序都友好、避免像 UUID 这样随机字符串带来的页分裂问题等…
一、自增ID是如何分配的？
1.1 计数器的初始化
当我们对该表设置了自增主键之后，则会在该表上产生一个计数器，用于为自增列分配 ID 。
自增的值并不是保存在表结构信息内的，对于不同的版本它们有如下的区别：
1.1.1 MySQL 8.0 版本之前（重启后可能会产生变化）：
计数器的值存储在内存中的，重启后丢弃，下一次将读取最大的一个自增ID往后继续发号。
1.1.2 MySQL 8.0版本（重启后保持不变）：
计数器的值将会持久化到磁盘。在每次发号时都将写入 Redolog ，并在每个 Checkpoint 都进行保存，重启时候使用 Redolog 恢复重启之前的值。
1.2 数据的插入形式
1.2.1 Simple Inserts（简单插入）：
可以预先确定插入行数的语句（像简单 insert 的语句包含多个 value 这种情况也是属于简单插入，因为在进行插入时就已经可以确定行数了）
1.2.2 Bulk Inserts（大量插入）：
预先不知道要插入的行数的语句（包括 INSERT … SELECT, REPLACE … SELECT 和 LOAD DATA 语句，但不包括 plain INSERT ）
1.3 AUTO-INC 表级锁
如果一个事务正在向表中插入值，则会产生表级的共享锁，以便当前事务插入的行接收连续的主键值。
1.3.1 加锁策略：
当处于[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]时，每次访问计数器时都会加上一个名为 AUTO-INC 的表级锁
1.3.2 释放策略：
传统模式：锁只持有到该语句执行结束，注意是语句结束，不是事务结束
连续模式：批量插入时锁持有到该语句执行结束，简单插入时锁持有到申请完自增ID后即释放，不直到语句完成
1.4 计数器的三种模式（innodb_autoinc_lock_mode）
通过调整 innodb_autoinc_lock_mode 配置项，可以定义 AUTO-INC 锁的模式，不同的模式对应的策略与锁的粒度也将不同。
当使用基于 Binlog 的复制场景时，对于 statement（SBR）同步模式下只有[ 传统模式 ]与[ 连续模式 ]能保证语句的正确性。
基于 row（RBR）行复制的情况下任何配置模式都可以。
1.4.1 传统模式 [ innodb_autoinc_lock_mode = 0 ]
执行语句时加 AUTO-INC 表级锁，执行完毕后释放
1.4.2 连续模式 [ innodb_autoinc_lock_mode = 1 ] [ 8.0版本之前为默认 ]
针对 Bulk Inserts 时才会采用 AUTO-INC 锁，而针对 Simple Inserts 时，则采用了一种新的轻量级的互斥锁来分配 auto_increment 列的值。
该模式下可以保证同一条 insert 语句中新插入的自增 ID 都是连续的，但如果前一个事务 rollback 丢弃了一部分 ID 的话也会存在后续 ID 出现间隔的情况。
1.4.3 混合模式 [ innodb_autoinc_lock_mode = 2 ] [ 8.0版本为默认 ]
来一个分配一个，不会产生 AUTO-INC 表级锁 ，仅仅会锁住分配 ID 的过程。
由于锁的粒度减少，多条语句在插入时进行锁竞争，自增长的值可能不是连续的。
且当 Binlog 模式为 statement（SBR）时自增 ID 不能保证数据的正确性
1.5 自增 ID 一定就是连续吗？
不一定，业务也不应该过分依赖 MySQL 自增 ID 的连续性，在以下三种情况下，并不能保证自增 ID 的连续性：
1.5.1 插入时的其他唯一索引冲突
假设已存在数据{1,张三}，且张三所属的字段设置了唯一主键
此时再次插入{null,张三}时候，主键冲突插入失败，但表的计数器已由2变成了3
当下次插入{null,李四}的时候最终入库的会变成{3,李四}
1.5.2 事务回滚
在一个事务里进行数据的插入，但最后并没提交，而是执行了 Rollback 。那么计数器已递增的 ID 是不会返还的，而是被直接丢弃。
1.5.3 发生 Bulk Inserts（大量插入）时
发生大量插入时可能会出现自增 ID 并不是连续的情况
二、自增 ID 用完了该怎么办？
当我们为表设置了自增主键后，自增 ID 的范围则与主键的数据类型长度相关。
如果没有一张表里没有设置任何主键，则会自动生成一个隐性的6字节的 row_id 作为主键，它的取值范围为 0 到 2^48-1。
row_id 是由一个全局的 dict_sys.row_id 参数进行维护的，所有没有主键的表都会用上它（并不是每一个表单独占一份 row_id list ）
那么针对这两种主键，则会有以下两种情况发生：
2.1 当自增主键用完了：
当自增 ID 到达上限后，受到主键数据类型的影响，计数器发放的下一个 ID 也是当前这个 Max ID ，当执行语句时则会提示主键冲突。
1062 - Duplicate entry ‘4294967295’ for key ‘PRIMARY’
建议根据业务合理规划，在进行表设计时就选择适合的数据类型。
当然也可以直接选择 Bigint 类型，它的取值范围是无符号情况下：0到 2^64–1（18446744073709551615）
这里并不是指 bigint 类型一定不会用完，毕竟一个有范围的持续增长的值一定会有溢出的时候，只是说一般场景下它都是足够使用的。
一秒增加的记录数 | 大约多少年后才会用完 |
1/秒 | 584942417355 年 |
1万/秒 | 58494241 年 |
100万/秒 | 584942 年 |
1亿/秒 | 5849 年 |
2.2 当 row_id 用完了
当 row_id 使用完后则又会从 0 开始发放，此时新插入的数据将覆盖回 row_id=0 的数据行。
由于它并不产生错误，还会造成数据的覆盖写。所以我们平时还是尽量给表都设置一个合理的主键才是。
三、自增 ID 的暴露导致被爬虫恶意遍历该怎么办？
在实际业务场景中，ID 常常需要返回给客户端用来进行相关业务操作。
假如我们有个 userinfo?uid=? 的 API 接口，而用户 ID 是自增的，这时会发生什么？
该接口通过简单的尝试就可以暴露出真实的业务用户总数，可以很方便的使用爬虫从1开始递增获取数据信息。
那么有的同学说，我既想使用自增 ID 带来的好处，也不想承受这种比较常见的问题，那该怎么办呢？
3.1 自增 ID 输入输出前进行转义
在输出或者获取前对指定字段进行可逆的转义操作
优点：实现起来比较简单，无论单体业务或者分布式应用都无需考虑对数据源的解析，只需在客户端实现自己的转义与解析方法即可；
缺点：业务入侵较大，且需要前后端各个合作方确认统一的标准；如果转义方法有调整，变更影响面也会很大；字符串长度会随ID长度而变化，使用空位填充也会特别明显；
3.2 Snowflake 花算法：
优点：由于采用了时间戳进行 ID 生成，该 ID 是有序的，对范围查询与排序都比较友好；
缺点：需要保证发号节点的高可用性；另外由于生成时依赖时间戳，需要考虑时钟回拨与时钟同步的问题；
3.3 使用 HashMap 进行映射：
维护一份 ID 与 hash 的映射字典，它可以存在于客户端本身，也可以依赖其他如 Redis 、ETCD 之类的组件
优点：hash 长度不会随着 ID 长度或值的变化而变化；可以根据已有的 hash code 来造布隆过滤器；
缺点：业务入侵较大，查询时同样需要先根据 hash key 找到对应的 ID 值；需要考虑选择合适的 hash 算法以及解决 hash 冲突或扩容的问题。