线上突发：MySQL 自增 ID 用完，怎么办？

1. 问题背景
2. 场景复现
3. 自增id用完怎么办？
4. 总结

1. 问题背景

最近，我们在数据库巡检的时候发现了一个问题：线上的地址表自增主键用的是int类型。随着业务越做越大，数据量也越来越多，自增ID眼看就要到头了——上限是2147483647。

一旦自增ID到达上限，会发生什么呢？

2. 场景复现

为了让问题更加清晰，咱们用一个简单的Demo来验证一下。

创建表并设置自增ID接近上限

CREATE TABLE t (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
) AUTO_INCREMENT = 2147483647;

向表中插入一条数据

insert INTO t values(NULL);

执行查询语句

select * from t;

发现ID是 2147483647，成功了。
在这里插入图片描述

可再次插入数据

insert into t values(null);

在这里插入图片描述
原因很简单，int类型的自增ID上限已到，再次插入时仍尝试使用相同的值，导致主键冲突。

3. 自增id用完怎么办？

1. 方案一：更改字段类型为BIGINT

将 id 字段类型从 INT 修改为 BIGINT，这样 ID 的最大值将从 2147483647 提升到 2^63-1，大大增加了可用的 ID 范围。
执行SQL语句：ALTER TABLE table_name MODIFY id BIGINT AUTO_INCREMENT;；
优点：操作简单，不需要改业务逻辑；
缺点：如果表数据量很大，修改字段类型可能会导致性能问题，尤其是在没有停机维护的情况下，可能会影响数据库的响应速度。

2. 方案二：使用 UUID 替代自增 ID

将主键字段类型改为 CHAR(36)，然后使用 UUID() 函数生成全局唯一标识符。
执行SQL语句：ALTER TABLE your_table_name MODIFY id CHAR(36) PRIMARY KEY;；
优点：ID是全局唯一的，不用担心冲突；
缺点：存储空间增大，索引效率也稍微差一点，但一般影响不大。

3. 方式三：分布式ID生成（如 Snowflake 算法）

使用分布式 ID 生成器（如 Twitter 的 Snowflake 算法）或者借助 Redis、Zookeeper 等工具生成唯一 ID。
优点：高性能、高扩展性，特别适合大规模分布式系统。
缺点：实现起来稍微复杂一点，需要额外的工具支持。

4. 方式四：防患于未然——监控自增 ID 使用情况

提前监控：定期检查自增 ID 的使用情况，提前发现接近最大值的风险。通过定期查询最大 ID 值，可以避免最后一刻的紧急应对。
检查 SQL 很简单：

SELECT COL.TABLE_SCHEMA,COL.TABLE_NAME,COL.COLUMN_NAME,COL.DATA_TYPE,TAB.AUTO_INCREMENT 
FROM information_schema.COLUMNS COL JOIN information_schema.TABLES TAB ON COL.TABLE_NAME = TAB.TABLE_NAME 
WHERE COL.EXTRA = 'auto_increment' AND COL.DATA_TYPE = 'int' AND TAB.AUTO_INCREMENT > 1647483647;

4. 总结

自增 ID 用尽确实是个让人头疼的问题，但其实并不可怕。只要我们提前做好准备，问题就能轻松解决。具体来说：

提前搭建监控和预警机制：定期检查自增ID的使用情况，避免等到 ID 用完了才慌忙应对。一旦发现接近上限，及时采取措施，就能有效避免线上故障。
系统设计时多考虑细节：设计数据库时多考虑未来的扩展性。如果业务增长迅速，早期就可以用 BIGINT 替代 INT，或者直接考虑分布式 ID 生成方案。这样一来，未来的数据增长就不会成为问题。