背景
上一篇 mybatis的分布式主键冲突 中,我提到,解决方式有两种,第二种就是修改默认的雪花算法实现方式,让机器标志不重复。
1,分析idworker类
如下图所示,idworker类有一个initSequence方法,而雪花算法的机器标志就是由里面的两个参数workerId, datacenterId来组成的。所以,我们只需要自定义workerId, datacenterId这两个值,保证他们不完全一样,那么机器标志就不会重复了。
2,自定义workerId, datacenterId
我们是在mybatisplus的配置类加载后去定义我们的workerId, datacenterId的值的。需要借助redis和redisson分布式锁。原理就是workerId, datacenterId会逐个递增,直到两个值都最大,然后都归零,重新开始。只要服务数量不大于900多,理论上重启就不会重复。而,事实上,我们的服务也就只有不到20个。所以这个方案是比较合适,并且简单的。
@Configuration
@EnableTransactionManagement
@MapperScan("com.yundasys.tms.*.*.mappers")
@Slf4j
public class MybatisPlusConfig {
@Autowired
private TmsRedisUtils tmsRedisUtils;
@Autowired
private RedissonClient redisson;
/**
* 更换默认的idWorker
*/
@PostConstruct
public void changeIdWorker(){
RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyConstant.TMS_REDIS_LOCK_PREFIX + "id:worker");
try{
lock.lock();
long workId = 0;
long dataId;
while(true){
//redis中取值
String workIdStr = tmsRedisUtils.get(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT);
if(workIdStr != null){
workId = Long.parseLong(workIdStr);
}
//判断值
dataId = tmsRedisUtils.incr(RedisKeyConstant.TMS_DATA_INCREMENT, 1);
if(dataId > 30){
tmsRedisUtils.set(RedisKeyConstant.TMS_DATA_INCREMENT,0);
workId = tmsRedisUtils.incr(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT, 1);
if(workId > 30){
tmsRedisUtils.set(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT,0);
}
continue;
}
break;
}
log.info("changeIdWorker workId:{},dataId:{}",workId,dataId);
IdWorker.initSequence(workId,dataId);
}finally{
lock.unlock();
}
}
}
总结
这只是提供一种实现的方式。当然,也可以有其他的实现方式,比如 上上一篇mysql和redis实现自定义序号生成