mybatis-plus主鍵生成策略
MP 支持多種主鍵策略 默認是推特的“” 雪花算法“” ，也可以設(shè)置其他策略下面我演示主鍵策略使用
MP的主鍵定義在一個一個枚舉類中 源碼如下
public enum IdType {
AUTO(0),//數(shù)據(jù)庫自增 依賴數(shù)據(jù)庫
NONE(1),// 表示該類型未甚至主鍵類型 （如果沒有主鍵策略）默認根據(jù)雪花算法生成
INPUT(2),//用戶輸入ID（該類型可以通過自己注冊填充插件進行填充）
//下面這三種類型,只有當插入對象id為空時 才會自動填充。
ID_WORKER(3),//全局唯一（idWorker）數(shù)值類型
UUID(4),//全局唯一（UUID）
ID_WORKER_STR(5);//全局唯一（idWorker的字符串表示）
private final int key;
private IdType(int key) {
this.key = key;
}
public int getKey() {
return this.key;
}
}
1，局部主鍵策略實現(xiàn)
在實體類中 ID屬性加注解
@TableId(type = IdType.AUTO) 主鍵自增 數(shù)據(jù)庫中需要設(shè)置主鍵自增 private Long id; @TableId(type = IdType.NONE) 默認 跟隨全局策略走 private Long id; @TableId(type = IdType.UUID) UUID類型主鍵 private Long id; @TableId(type = IdType.ID_WORKER) 數(shù)值類型 數(shù)據(jù)庫中也必須是數(shù)值類型 否則會報錯 private Long id; @TableId(type = IdType.ID_WORKER_STR) 字符串類型 數(shù)據(jù)庫也要保證一樣字符類型 private Long id; @TableId(type = IdType.INPUT) 用戶自定義了 數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)庫保持一致就行 private Long id;
2，全局主鍵策略實現(xiàn)
需要在application.yml文件中
添加
mybatis-plus: mapper-locations: - com/mp/mapper/* global-config: db-config: id-type: uuid/none/input/id_worker/id_worker_str/auto 表示全局主鍵都采用該策略（如果全局策略和局部策略都有設(shè)置，局部策略優(yōu)先級高）
Mybatis-Plus中另外的幾種主鍵生成策略
1、分布式系統(tǒng)中主鍵的生成策略
在分布式系統(tǒng)中，常見的主鍵生成策略有以下幾種：
1.1 數(shù)據(jù)庫自增長序列或字段
最常見的方式。利用數(shù)據(jù)庫，全數(shù)據(jù)庫唯一。
優(yōu)點：
1）簡單，代碼方便，性能可以接受。
2）數(shù)字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結(jié)果很有幫助。
缺點：
1）不同數(shù)據(jù)庫語法和實現(xiàn)不同，數(shù)據(jù)庫遷移的時候或多數(shù)據(jù)庫版本支持的時候需要處理。
2）在單個數(shù)據(jù)庫或讀寫分離或一主多從的情況下，只有一個主庫可以生成。有單點故障的風險。
3）在性能達不到要求的情況下，比較難于擴展。
4）如果遇見多個系統(tǒng)需要合并或者涉及到數(shù)據(jù)遷移會相當痛苦。
5）分表分庫的時候會有麻煩。
優(yōu)化方案：
針對主庫單點，如果有多個Master庫，則每個Master庫設(shè)置的起始數(shù)字不一樣，步長一樣，可以是Master的個數(shù)。比如：Master1 生成的是 1，4，7，10，Master2生成的是2,5,8,11 Master3生成的是 3,6,9,12。這樣就可以有效生成集群中的唯一ID，也可以大大降低ID生成數(shù)據(jù)庫操作的負載。類似于Redis的生成策略
1.2 UUID
常見的方式?？梢岳脭?shù)據(jù)庫也可以利用程序生成，一般來說全球唯一。
優(yōu)點：
1）簡單，代碼方便。
2）生成ID性能非常好，基本不會有性能問題。
3）全球唯一，在遇見數(shù)據(jù)遷移，系統(tǒng)數(shù)據(jù)合并，或者數(shù)據(jù)庫變更等情況下，可以從容應(yīng)對。
缺點：
1）沒有排序，無法保證趨勢遞增。
2）UUID往往是使用字符串存儲，查詢的效率比較低。
3）存儲空間比較大，如果是海量數(shù)據(jù)庫，就需要考慮存儲量的問題。
4）傳輸數(shù)據(jù)量大
5）可讀性差
1.3 UUID to Int64
UUID的變種：解決了UUID可讀性差和無序的問題
1.4 Redis生成ID
當使用數(shù)據(jù)庫來生成ID性能不夠要求的時候，我們可以嘗試使用Redis來生成ID。這主要依賴于Redis是單線程的，所以也可以用生成全局唯一的ID。可以用Redis的原子操作 INCR和INCRBY來實現(xiàn)。
可以使用Redis集群來獲取更高的吞吐量。假如一個集群中有5臺Redis?？梢猿跏蓟颗_Redis的值分別是1,2,3,4,5，然后步長都是5。各個Redis生成的ID為：
A：1,6,11,16,21
B：2,7,12,17,22
C：3,8,13,18,23
D：4,9,14,19,24
E：5,10,15,20,25
這個，隨便負載到哪個機確定好，未來很難做修改。但是3-5臺服務(wù)器基本能夠滿足器上，都可以獲得不同的ID。但是步長和初始值一定需要事先需要了。使用Redis集群也可以方式單點故障的問題。
另外，比較適合使用Redis來生成每天從0開始的流水號。比如訂單號=日期+當日自增長號?？梢悦刻煸赗edis中生成一個Key，使用INCR進行累加。
優(yōu)點：
1）不依賴于數(shù)據(jù)庫，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫。
2）數(shù)字ID天然排序，對分頁或者需要排序的結(jié)果很有幫助。
缺點：
1）如果系統(tǒng)中沒有Redis，還需要引入新的組件，增加系統(tǒng)復(fù)雜度。
2）需要編碼和配置的工作量比較大。
1.5 Twitter的snowflake算法 （雪花算法）
snowflake是Twitter開源的分布式ID生成算法，結(jié)果是一個long型的ID。其核心思想是：使用41bit作為毫秒數(shù)，10bit作為機器的ID（5個bit是數(shù)據(jù)中心，5個bit的機器ID），12bit作為毫秒內(nèi)的流水號（意味著每個節(jié)點在每毫秒可以產(chǎn)生 4096 個 ID），最后還有一個符號位，永遠是0。具體實現(xiàn)的代碼可以參看https://github.com/twitter/snowflake。
snowflake算法可以根據(jù)自身項目的需要進行一定的修改。比如估算未來的數(shù)據(jù)中心個數(shù)，每個數(shù)據(jù)中心的機器數(shù)以及統(tǒng)一毫秒可以能的并發(fā)數(shù)來調(diào)整在算法中所需要的bit數(shù)。
優(yōu)點：
1）不依賴于數(shù)據(jù)庫，靈活方便，且性能優(yōu)于數(shù)據(jù)庫。
2）ID按照時間在單機上是遞增的。
缺點：
1）在單機上是遞增的，但是由于涉及到分布式環(huán)境，每臺機器上的時鐘不可能完全同步，也許有時候也會出現(xiàn)不是全局遞增的情況。
MP中的ID_WORKER就是使用的這種算法
1.6 zookeeper生成唯一ID
zookeeper主要通過其znode數(shù)據(jù)版本來生成序列號，可以生成32位和64位的數(shù)據(jù)版本號，客戶端可以使用這個版本號來作為唯一的序列號。
很少會使用zookeeper來生成唯一ID。主要是由于需要依賴zookeeper，并且是多步調(diào)用API，如果在競爭較大的情況下，需要考慮使用分布式鎖。因此，性能在高并發(fā)的分布式環(huán)境下，也不甚理想。
1.7 MongoDB的ObjectId
MongoDB的ObjectId和snowflake算法類似。它設(shè)計成輕量型的，不同的機器都能用全局唯一的同種方法方便地生成它。MongoDB 從一開始就設(shè)計用來作為分布式數(shù)據(jù)庫，處理多個節(jié)點是一個核心要求。使其在分片環(huán)境中要容易生成得多。
到此這篇關(guān)于mybatis-plus主鍵生成策略的文章就介紹到這了,更多相關(guān)mybatis-plus 主鍵內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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