干货分享：MTDDL—美团点评分布式数据访问层中间件

众所周知，分库分表首先要解决的就是分布式唯一主键的问题，业界也有很多相关方案：

综上，方案3的缺点可以通过一些手段避免，但其他方案的缺点不好处理，所以选择第3种方案。目前该方案已由美团点评技术工程部实现——分布式ID生成系统Leaf，MTDDL集成了此功能。

分布式ID生成系统Leaf

美团点评分布式ID生成系统Leaf，其实是一种基于DB的Ticket服务，通过一张通用的Ticket表来实现分布式ID的持久化，执行update更新语句来获取一批Ticket，这些获取到的Ticket会在内存中进行分配，分配完之后再从DB获取下一批Ticket。整体架构图如下：

每个业务tag对应一条DB记录，DB MaxID字段记录当前该Tag已分配出去的最大ID值。

IDGenerator服务启动之初向DB申请一个号段，传入号段长度如 genStep = 10000，DB事务置 MaxID = MaxID + genStep，DB设置成功代表号段分配成功。每次IDGenerator号段分配都通过原子加的方式，待分配完毕后重新申请新号段。

唯一主键生成算法扩展

MTDDL不仅集成了Leaf算法，还支持唯一主键算法的扩展，通过新增唯一主键生成策略类实现IDGenStrategy接口即可。IDGenStrategy接口包含两个方法：getIDGenType用来指定唯一主键生成策略，getId用来实现具体的唯一主键生成算法。其类图如下：

分库分表

在动态数据源AOP的基础上扩展出分库分表AOP，通过分库分表ShardHandle类实现分库分表数据源路由及分表计算。ShardHandle关联了分库分表上下文ShardContext类，而ShardContext封装了所有的分库分表算法。其类图如下：

分库分表流程图如下：

分库分表取模算法

分库分表目前默认使用的是取模算法，分表算法为 (#shard_key % (group_shard_num * table_shard_num))，分库算法为 (#shard_key % (group_shard_num * table_shard_num)) / table_shard_num，其中group_shard_num为分库个数，table_shard_num为每个库的分表个数。

（编辑：西安站长网）

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