用UUID-V7替换UUID-V4 提高MySQL数据库性能

用UUID-V7替换UUID-V4 提高MySQL数据库性能

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Mylqs/article/details/144278218

UUID（通用唯一识别码）在分布式系统中被广泛用作唯一标识符，但在高并发场景下，UUID V4的随机性可能导致数据库性能问题。本文将探讨UUID V4和UUID V7的区别，并说明如何通过升级到UUID V7来优化MySQL数据库的性能。

背景知识

UUID-V4

• 生成方式

• UUIDv4 是通过完全随机数生成器生成的。

• 基本特性

• 取值范围：128 位中，122 位为随机数，每个十六进制字符取值范围为 0 至 f。

• 存储形式：可存储为字符串（36 字符，包括破折号）或直接以 16 字节的二进制形式存储，后者节省空间且效率更高。

• 唯一性保障：UUIDv4 的唯一性非常可靠，重复概率极低。理论上，UUIDv4 的总可能组合数约为 2^122，即 5.3×10^36。在分布式系统中，即使生成数十亿个 UUID，冲突的概率也微乎其微。

UUID-V7

• 生成方式

• UUIDv7 是基于时间戳驱动生成的，同时保留了一部分随机数。

• 前 48 位嵌入了毫秒级的 Unix 时间戳，后续部分为随机数。

• 基本特性

• 时间排序：由于时间戳的单调递增特性，UUIDv7 生成的值具备天然的顺序性，非常适合日志、事件流等需要时间排序的场景。

• 存储形式：与 UUIDv4 相同，可以存储为字符串或二进制形式。

• 随机性：时间戳之外的部分仍保留 80 位随机数，以确保唯一性。

核心对比表

用UUID-V7替换UUID-V4 提高数据库性能

了解MySQL B+ 树

• MySQL 中的主键索引（特别是 InnoDB 存储引擎）使用 B+ 树作为数据结构。
• B+ 树是一种平衡树，数据节点之间按顺序排列，叶子节点形成一个链表，便于范围查询。
• 插入数据时，新数据需要根据键值找到其在 B+ 树中的合适位置，然后插入。

使用UUID-V4产生的问题

在数据库设计中，主键（尤其是在 InnoDB 中）通常是聚簇索引的一部分，这意味着表中的数据是按照主键的顺序物理存储的。主键的顺序性对性能有直接影响，尤其是在频繁插入数据时。

1. 缺乏顺序性

UUID V4 是随机的，每次插入都会在 B+ 树的随机位置插入新的节点。与自增主键（顺序递增）不同，随机插入无法利用 B+ 树的局部性优势。

• 定位成本高：
• 随机插入时，数据库需要先在 B+ 树中找到合适的位置。这需要从根节点遍历到叶子节点，导致更多的索引页被频繁访问。
• 数据局部性丧失：
• 顺序插入时，数据和索引通常集中在最近的节点，能充分利用缓存和磁盘的预读功能。
• 随机插入时，数据可能分布在不同的节点上，导致更多的磁盘 I/O，无法利用缓存优势。

2. 频繁的树节点分裂

在使用 B+ 树作为索引结构时，频繁的树节点分裂会影响性能，尤其是在高频插入的场景中。为了理解这一问题，我们需要先了解 B+ 树的基本结构和分裂机制。

B+ 树的基本结构

1. 节点结构：

• 内部节点：包含键值和指向子节点的指针。用于在树中导航，帮助定位数据。
• 叶子节点：存储实际的数据（或者指向数据的指针）。叶子节点之间通过链表连接，方便范围查询。
• 根节点：是 B+ 树的起始点，所有的查询操作都从根节点开始。

2. 页的大小：

• 每个节点（内部节点或叶子节点）都有固定的大小（例如 16KB），这意味着每个节点可以存储一定数量的键值对或指针。

树节点的分裂

B+ 树在插入数据时，需要保证树的平衡性。当插入一个新元素时，首先要找到正确的叶子节点位置。假设该叶子节点有足够的空间来存放新数据，那么就直接插入到该节点中。如果该节点已满，必须进行节点分裂。

• 分裂过程：当一个节点（比如叶子节点）已满时，B+ 树会将该节点的一部分数据（一般是一半）移到一个新的节点中，并将新节点的最小键值（对于叶子节点来说是新的最小值）上升到父节点。如果父节点也满了，那么它同样会分裂，直到根节点可能也会分裂，这就导致了树的高度增长。

3. 脏页刷盘增加

• 脏页定义：数据库将数据存储在数据页中，每个数据页是一定大小的磁盘块（如 MySQL InnoDB 默认 16KB）。当数据页被加载到内存缓冲池后，如果在内存中被修改，而还未同步写入磁盘，则这个数据页称为“脏页”。
• 脏页刷盘：为了保持数据的持久性和一致性，数据库需要将脏页定期写回磁盘，这一过程被称为“脏页刷盘”。
• 脏页刷盘增加的性能影响：
• 磁盘 I/O 增加：脏页刷盘需要将内存中的数据写入磁盘，而磁盘写操作相对耗时，频繁的写入会导致磁盘 I/O 饱和。尤其是对于机械硬盘（HDD）或非优化的存储系统，性能下降更加显著。
• 数据库延迟增大：当脏页刷盘频繁时，写入操作会因等待磁盘写入完成而阻塞，导致事务响应时间增加。

如何升级UUID-V7

安装支持 UUID v7 的库，可以选择以下库之一：

• uuid-creator：一个常用的 UUID 库，支持 UUID v7 和其他版本。
• java-uuid-generator：一个更强大的库，支持多种UUID 版本。

例如，在 Maven 中添加 uuid-creator 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.fasterxml.uuid</groupId>
    <artifactId>java-uuid-generator</artifactId>
    <version>4.0.1</version>
</dependency>

然后使用如下方式生成 UUID v7：

import com.fasterxml.uuid.Generators;
import com.fasterxml.uuid.impl.TimeBasedGenerator;

public class UUIDGeneration {
    public static void main(String[] args) {
        TimeBasedGenerator generator = Generators.timeBasedGenerator();
        System.out.println(generator.generate());
    }
}

总结

使用 UUID v7 代替 UUID v4 的主要原因是为了在高频数据插入场景中提升性能，同时保留全局唯一性和兼容性，并且增加了对数据的时间语义支持。