背景
之前项目中的主键使用数据库自增,发现后台不太友好。之后又换成了UUID,字符串逐渐不易检索。项目使用了mybatis-plus,查阅文档发现可以使用分布式ID
开始更换
mybatis-plus 版本为3.3.1
文档地址:https://mp.baomidou.com/guide/annotation.html#tableid

<!-- mybatis-plus -->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
雪花算法简介
SnowFlake 算法,是 Twitter 开源的分布式 id 生成算法。其核心思想就是:使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛,且ID 引入了时间戳,基本上保持自增的,后面的代码中有详细的注解。
这 64 个 bit 中,其中 1 个 bit 是不用的,然后用其中的 41 bit 作为毫秒数,用 10 bit 作为工作机器 id,12 bit 作为序列号。

给大家举个例子吧,比如下面那个 64 bit 的 long 型数字:
-
第一个部分,是 1 个 bit:0,这个是无意义的。
-
第二个部分是 41 个 bit:表示的是时间戳。
-
第三个部分是 5 个 bit:表示的是机房 id,10001。
-
第四个部分是 5 个 bit:表示的是机器 id,1 1001。
-
第五个部分是 12 个 bit:表示的序号,就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号,0000 00000000。
其他可以自行查看。
源码分析
(1)问题1 注解@TableId 如何工作的
类MybatisDefaultParameterHandler方法populateKeys

获取生成器:
final IdentifierGenerator identifierGenerator =
GlobalConfigUtils.getGlobalConfig(tableInfo.getConfiguration()).getIdentifierGenerator();
判断

(2)所以你想单独使用这个雪花算法的话,可以使用下面的代码
IdentifierGenerator identifierGenerator=new DefaultIdentifierGenerator();
System.out.println(identifierGenerator.nextId(new Object()));

改造
要素1
- 类的字段的类型需要改为
String - 注解添加
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
要素2
数据库字段类型为bigint(64)
效果

本文介绍了如何将mybatis-plus的主键生成策略从数据库自增和UUID改为使用SnowFlake算法。详细分析了SnowFlake算法的原理,包括64位long型数字的各个组成部分,并提供了源码分析和改造步骤。改造主要包括修改字段类型和添加@TableId注解,最终实现分布式ID的效果。
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