Hi/Lo 算法详解 | Baeldung中文网

1. 引言

本文将深入解析 Hi/Lo 算法，它是一种常用于数据库主键生成的策略，尤其在 ORM 框架（如 Hibernate）中被广泛采用。

我们会先介绍算法的核心思想，再通过 Hibernate 的实际示例演示其工作流程，最后分析它的适用场景、优点与潜在“踩坑”点。

目标是让你不仅“知道它是什么”，还能在项目中判断：✅ 什么时候该用，❌ 什么时候该避坑。

2. Hi/Lo 算法概述

2.1 基本概念

Hi/Lo 算法的核心目标是：在不频繁访问数据库的前提下，安全地生成唯一的主键 ID。

它通过三个关键变量协作完成：

incrementSize：每批次可生成的 ID 数量，相当于“步长”。这个值一旦设定应保持不变，否则多实例环境下容易冲突。
high：来自数据库序列（sequence）的值，保证全局唯一。
low：当前批次内的递增计数器，范围是 [0, incrementSize)。

最终生成的 ID 公式为：
✅ (high - 1) * incrementSize + low + 1

生成范围是：[(high - 1) * incrementSize + 1, high * incrementSize)

举个例子，如果 high=2，incrementSize=3，那么可用 ID 范围是 [4, 6]，即 4、5、6。

⚠️ 关键点：只有当 low >= incrementSize 时，才会去数据库取下一个 high 值。这意味着大部分 ID 都是在内存中生成的，减少了数据库压力。

2.2 算法伪代码

生成下一个 ID 的步骤如下：

如果 low >= incrementSize：
- 从数据库获取新的 high 值
- 重置 low = 0
计算 ID：(high - 1) * incrementSize + low + 1
low++
返回 ID

简单粗暴地说：先“批发”一批号段，再“零售”分配。

3. 实战示例（基于 Hibernate）

我们以 Hibernate 为例，看看 Hi/Lo 是如何配置和工作的。

实体定义

@Entity
public class RestaurantOrder {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.SEQUENCE, generator = "hilo_sequence_generator")
    @GenericGenerator(
      name = "hilo_sequence_generator",
      strategy = "sequence",
      parameters = {
        @Parameter(name = "sequence_name", value = "hilo_sequence"),
        @Parameter(name = "initial_value", value = "1"),
        @Parameter(name = "increment_size", value = "3"),
        @Parameter(name = "optimizer", value = "hilo")
      }
    )
    private Long id;
}

📌 关键配置说明：

参数	说明
`strategy = "sequence"`	使用数据库序列
`optimizer = "hilo"`	启用 Hi/Lo 优化器
`increment_size = 3`	每次“批发”3个ID

持久化操作

public void persist() {
    Transaction transaction = session.beginTransaction();

    for (int i = 0; i < 9; i++) {
        session.persist(new RestaurantOrder());
        session.flush(); // 强制触发ID生成
    }

    transaction.commit();
}

我们插入 9 条记录，incrementSize=3，理论上只需要 3 次数据库调用来获取 high 值。

日志输出验证

Hibernate: call next value for hilo_sequence
org.hibernate.id.enhanced.SequenceStructure  - Sequence value obtained: 1
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 1
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 2
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 3

Hibernate: call next value for hilo_sequence
org.hibernate.id.enhanced.SequenceStructure  - Sequence value obtained: 2
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 4
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 5
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 6

Hibernate: call next value for hilo_sequence
org.hibernate.id.enhanced.SequenceStructure  - Sequence value obtained: 3
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 7
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 8
org.hibernate.event.internal.AbstractSaveEventListener  - Generated identifier: 9

✅ 完美印证：

第一次取 high=1 → ID: 1~3
第二次取 high=2 → ID: 4~6
第三次取 high=3 → ID: 7~9

整个过程仅 3 次数据库交互，高效且可控。

4. 优缺点分析

✅ 优点

减少数据库往返次数：incrementSize 越大，性能越高，尤其适合高并发场景。
适合弱网络环境：应用本地生成 ID，对数据库依赖低。
ID 趋于连续：相比 UUID，更利于数据库索引优化（B+树插入效率更高）。

❌ 缺点（踩坑预警）

ID 不连续且有空洞：如果应用重启，当前批次未用完的 ID 会丢失，造成“断号”。
多系统写入冲突风险：如果有其他服务（如脚本、第三方系统）直接往同一表插数据，并使用了自增或随机 ID，可能撞上 Hi/Lo 当前占用的号段，导致主键冲突。
难以预测下一个 ID：不适合需要“预知 ID”的业务场景（比如生成订单号前缀）。

📌 建议使用场景：

单一应用写入
高并发、低延迟要求
ID 只用于主键，不参与业务逻辑

🚫 不建议使用场景：

多个异构系统共写一张表
需要严格连续 ID（如财务流水号）
分布式 ID 已有统一方案（如 Snowflake）

5. 总结

Hi/Lo 算法是一种经典的主键生成策略，通过“号段 + 内存分配”的方式，显著降低数据库压力，提升插入性能。

在 Hibernate 中配置简单，只需设置 optimizer = "hilo" 和合适的 increment_size 即可。

但也要注意它的局限性，特别是在多系统协作或对 ID 连续性有要求的场景下，容易“踩坑”。

示例代码已整理至 GitHub：https://github.com/baeldung/tutorials/tree/master/persistence-modules/hibernate5

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