mybatis-plus的id生成采用雪花算法id集群部署id重复问题

时间: 2024-07-04 21:00:27 浏览: 242

mybatis-plus id主键生成的坑

MyBatis-Plus 是一个基于 MyBatis 的扩展框架，它提供了一系列便捷的 CRUD 操作。在使用过程中，主键生成策略是一个常见的关注点，尤其是当出现错误时。本文将详细探讨 MyBatis-Plus 中主键生成所遇到的问题、错误原因及相应的解决方案。 MyBatis-Plus 默认的主键生成策略是 `IdType.AUTO`，这意味着它会尝试根据数据库的自增特性来生成主键。然而，当主键类型被误设为 Integer 而不是 Long 或其他能容纳更大数值的数据类型时，可能会出现异常。例如，错误信息 "Could not set property 'id' of 'class com.xxx' with value '1110423703487479810' Cause: java.lang.IllegalArgumentException:java.lang.ClassCastException@14041406" 显示，生成的 ID（1110423703487479810）超过了 Integer 的最大值，导致类型转换异常。针对这种情况，有两种主要的解决办法： 1. 修改实体类中的 id 字段类型：将 id 字段类型从 Integer 改为 Long。这样可以确保生成的长数字字符串能够正确存储。同时，需要同步修改数据库表结构，将对应的 id 字段类型调整为 BIGINT（通常为64位整数），以保证有足够的长度容纳生成的 ID。 2. 关闭 MyBatis-Plus 的自动 ID 生成功能：如果你希望使用数据库自身的自增 ID 功能，可以在实体类的 id 字段上添加 `@TableId` 注解，并将 type 设置为 `IdType.AUTO`，如下所示： ```java @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; ``` 这样，MyBatis-Plus 将不再自动生成 ID，而是依赖于数据库的 AUTO_INCREMENT 属性。 MyBatis-Plus 提供了多种 ID 生成策略，除了 AUTO，还有其他几种类型： - INPUT (1, “用户输入ID”)：用户手动输入主键值。 - ID_WORKER (2, “全局唯一ID”)：使用雪花算法生成全局唯一的长整型 ID。 - UUID (3, “全局唯一ID”)：生成 36 位的 UUID 字符串。 - NONE (4, “该类型为未设置主键类型”)：不设置主键类型，由用户自行处理。 - ID_WORKER_STR (5, “字符串全局唯一ID”)：使用雪花算法生成全局唯一的字符串 ID。选择哪种策略取决于你的业务需求。例如，如果你的系统需要分布式环境下全局唯一的 ID，那么 ID_WORKER 或 ID_WORKER_STR 可能是更好的选择。而 AUTO 适用于数据库自身支持自增 ID 的情况。总结，理解并正确配置 MyBatis-Plus 的主键生成策略至关重要，以免因类型不匹配或其他问题导致异常。确保实体类的主键类型与数据库表结构相匹配，同时根据业务场景选择合适的 ID 生成策略，将有助于避免类似“主键生成的坑”的问题。在开发过程中，及时检查日志，排查潜在错误，对于提升系统的稳定性和可维护性大有裨益。

MyBatis-Plus的ID生成策略中，如果使用的是雪花算法（Snowflake），它是Twitter开源的一种分布式ID生成方案，主要为了解决高并发下生成不重复的ID问题。在集群部署的情况下，可能会遇到ID重复的问题，因为每个节点都有自己的时间戳和序列号生成ID。解决ID重复的方法通常包括： 1. **配置全局唯一ID**: MyBatis-Plus提供了一个全局唯一ID生成器`SnowflakeIdWorker`，它会根据节点ID和毫秒数生成一个64位的ID。确保所有节点都配置相同的集群ID和序列号，这样可以保证ID的一致性。 ```java // 雪花算法配置示例 GlobalConfig global = new GlobalConfig(); global.setIdGenerator(new SnowflakeIdWorker(0, 0)); // 集群ID和序列号 ConfigUtil.initGlobal(global); ``` 2. **数据库层面的唯一索引**: 对于自增ID，可以在数据库表的主键字段上创建一个唯一索引，当插入操作发现该ID已经存在时，可以回滚事务或更新失败的记录。 3. **分布式锁**: 在高并发场景下，可能需要考虑使用分布式锁来确保同一时间只有一个节点生成新的ID，其他节点等待锁释放后才生成。 4. **分片策略**: 如果应用数据量非常大，可以考虑按照一定的规则对数据进行分片，每个分片使用独立的ID生成器，降低冲突概率。相关问题： 1. 雪花算法是如何保证ID全局唯一的？ 2. 在分布式环境中，如何配置MyBatis-Plus避免ID重复？ 3. 分布式锁如何配合雪花算法在MyBatis-Plus中使用？

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