自增主键 无依赖方案：如何实现无依赖的自增主键，不用redis做自增主键

🚀 自增主键 | 无依赖方案：不用Redis也能玩转自增ID

场景引入：
小明最近在开发一个用户系统，需要为每个新用户分配唯一的ID，他听说Redis的自增命令很方便，但团队暂时没有Redis环境😅，难道没有Redis就搞不定自增主键了？别急，今天我们就来聊聊完全不依赖Redis的自增主键实现方案！

🔍 为什么需要自增主键？

自增主键（Auto Increment ID）是数据库中的常客，它的核心优势：

• 简单易用：无需手动计算，系统自动分配
• 保证唯一：避免主键冲突的噩梦
• 天然排序：ID越大通常代表数据越新

但传统方案（如MySQL的AUTO_INCREMENT）在分布式系统中可能遇到瓶颈，这时候就需要一些"骚操作"了💡

🛠️ 无Redis的五大自增方案

方案1：数据库原生自增（单机版）

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100)
);

适用场景：单机服务、小型项目
优点：简单到哭😭，数据库自带功能
缺点：分库分表时可能重复（不同库的自增序列独立）

方案2：数据库序列（Oracle/PostgreSQL）

PostgreSQL玩家可以这样玩：

CREATE SEQUENCE user_id_seq START 1;
INSERT INTO users VALUES (nextval('user_id_seq'), '小明');

优点：比单纯的自增列更灵活
缺点：MySQL不支持（但可以用函数模拟）

方案3：UUID（非自增但唯一）

String uuid = UUID.randomUUID().toString(); // 输出类似 "f47ac10b-58cc-4372-a567-0e02b2c3d479"

优点：全球唯一，分布式友好
缺点：

• 太长（36字符）存储占空间
• 无序插入可能导致B+树频繁分裂🌳

方案4：雪花算法（Snowflake）

2025年依然流行的分布式ID方案：

0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 00001 | 000000000000
↑      ↑                        ↑               ↑       ↑      ↑  
符号位  时间戳（41位）           数据中心ID      机器ID   序列号

Java实现片段：

long id = ((timestamp << 22) | (datacenterId << 17) | (machineId << 12) | sequence);

优点：

• 分布式系统绝对可用
• 自带时间戳信息（可反推创建时间）
  缺点：需要维护机器ID配置

方案5：数据库分段缓存（美团Leaf方案精简版）

1. 创建ID分配表：

   CREATE TABLE id_segments (
    biz_tag VARCHAR(128) PRIMARY KEY,
    max_id BIGINT NOT NULL,
    step INT NOT NULL
   );

2. 服务启动时批量获取ID段（如1-1000），内存中自增
3. 用完再申请下一个区间

优点：减少数据库访问压力
缺点：服务重启可能导致ID段浪费

💡 方案选型建议

🚨 避坑指南

1. 不要用时间戳直接当ID！并发时可能重复
2. 自增ID暴露给前端要谨慎：连续ID可能被爬虫利用
3. 分库分表时：优先考虑雪花算法或业务字段拼接（如用户ID=分库编号+自增ID）

没有Redis？完全不是问题！从单机的AUTO_INCREMENT到分布式的雪花算法，选择适合你业务场景的方案即可，2025年的今天，我们有了更多轻量级的选择，关键是要理解每种方案的适用边界。

下次遇到自增主键需求时，不妨自信地说："这次我们不用Redis！" 💪

（本文技术方案参考2025年8月主流数据库文档及开源项目实践）