摘要：我们提到分布式主键ID的时候，可能都会想到UUID，比如在设计数据库主键的时候。但是可能最终都不会考虑它。但是呢，最近领导却建议说，可以考虑它作为数据库主键了，因为UUIDv7的出现~~
我们提到分布式主键ID的时候，可能都会想到UUID，比如在设计数据库主键的时候。但是可能最终都不会考虑它。但是呢，最近领导却建议说，可以考虑它作为数据库主键了，因为UUIDv7的出现~~
一、传统 UUID 作为主键的缺点
传统 UUID（尤其是 v4）的 完全随机性 是其作为数据库主键的“原罪”：
无序性 (最主要问题):
数据库索引（尤其是 B+Tree）依赖主键顺序插入新记录效率最高。UUID 随机生成，插入位置不确定，导致索引树频繁分裂和重组，大幅降低写入性能。破坏聚簇索引（如 InnoDB）的物理存储顺序，增加磁盘 I/O。范围查询和排序效率低下，性能低下。存储空间大：
占用存储空间是自增整数（如 64位 BigInt）的 2倍。
导致索引更大，占用更多内存/磁盘，缓存效率降低，查询变慢
二、UUIDv7 的核心突破：时间有序性架构设计
UUIDv7 的革新性在于将 时间戳嵌入最高有效位（Most Significant Bits），实现了全局单调递增。其 128 位结构如下：
0 1 2 3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1┌─────────────────────┬─────┬─────┬─────────────────────────────┐│ Unix毫秒时间戳 │ Ver │Var │ 随机位 ││ (48位) │(4) │(2) │ (74位) │└─────────────────────┴─────┴─────┴─────────────────────────────┘设计关键点解析：
高精度时间前缀（48位）：精确到毫秒的 Unix 时间戳，确保 ID 严格按时间递增（需 NTP 时钟同步）。尾部随机位（74位）：保证分布式唯一性，避免 v1 的 MAC 地址泄露风险。有序性如何解决性能问题？
B+树索引优化新生成的 UUIDv7 总是大于之前的值，因此被追加到索引尾部，避免中间节点分裂。
缓冲池友好顺序写入使新记录集中在少数数据页。当页写满时，数据库只需分配新页追加，减少旧页淘汰与磁盘I/O。范围查询加速时间有序性使 WHERE id > '2025-06-01' 可转化为 时间戳范围过滤，大幅降低扫描范围三、UUIDv7 和其他版本的横向对比
四、项目实战：如何使用 UUIDv7？
生成 UUIDv7import com.github.f4b6a3.uuid.UuidCreator;public class UuidUtils { public static UUID generateUuidV7 { return UuidCreator.getTimeOrdered; // 生成 UUIDv7 } // 转为数据库存储格式 public static byte toBytes(UUID uuid) { ByteBuffer bb = ByteBuffer.wrap(new byte[16]); bb.putLong(uuid.getMostSignificantBits); bb.putLong(uuid.getLeastSignificantBits); return bb.array; } // 从数据库读取转换 public static UUID fromBytes(byte bytes) { ByteBuffer bb = ByteBuffer.wrap(bytes); return new UUID(bb.getLong, bb.getLong); } }// 使用示例UUID id = UuidService.generateUuidV7;数据库作为主键CREATE TABLE users ( id BINARY(16) PRIMARY KEY, -- 二进制存储 UUID name VARCHAR(50) NOT NULL, email VARCHAR(100));插入数据库和查询// 插入数据UUID userId = UuidUtils.generateUuidV7;String sql = "INSERT INTO users (id, name) VALUES (?, ?)";try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) { ps.setBytes(1, UuidUtils.toBytes(userId)); ps.setString(2, "John Doe"); ps.executeUpdate;}// 查询数据String query = "SELECT * FROM users WHERE id = ?";try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(query)) { ps.setBytes(1, UuidUtils.toBytes(userId)); ResultSet rs = ps.executeQuery; while (rs.next) { UUID id = UuidUtils.fromBytes(rs.getBytes("id")); String name = rs.getString("name"); }}五、关于UUIDv7 常见问题解答
1、UUIDv7到底会不会重复
极低概率，可视为唯一
UUIDv7由48位毫秒级Unix时间戳（约8.5万年后才会耗尽） + 74位随机数组成，总组合数达2^122（约5.3×10^36）。即使每秒生成10亿个UUID，重复概率也远低于10^-15，理论上可忽略。
极端场景，若系统时钟回拨且在同一毫秒内生成大量UUID（超过2^74个），可能冲突，但实际中几乎不可能发生。
2、什么是时钟回拨？对UUIDv7有何影响？
原因：服务器时间因NTP同步错误、电源波动、虚拟机宿主机调整等意外回退。问题：时钟回拨后，新生成的UUIDv7时间戳可能小于前值，若回拨期间随机数碰撞则可能重复
如何解决呢？
1）预防措施：
使用冗余时钟源：如GPS+原子钟+NTP多层级同步，减少单点故障。监控时钟漂移：通过Kalman滤波等算法实时修正时间偏差。避免虚拟机时钟漂移：优先部署于物理机。2）生成时容错：
来源：dbaplus社群一点号
