1. 分析并确认雪花ID重复问题的原因 雪花ID重复通常是由以下几个原因造成的: 配置错误:MyBatis-Plus的雪花ID生成器配置不正确。 多实例冲突:在分布式系统中,多个服务实例同时生成ID,且配置的数据中心ID和机器ID相同或冲突。 2. 检查MyBatis-Plus的雪花ID生成器配置是否正确 MyBatis-Plus默认使用IdWorker类来生成雪花...
#主键类型 0:"数据库ID自增", 1:"用户输入ID",2:"全局唯一ID (数字类型唯一ID)", 3:"全局唯一ID UUID"; id-type: 3 #机器 ID 部分(影响雪花ID) workerId: 1 #数据标识 ID 部分(影响雪花ID)(workerId 和 datacenterId 一起配置才能重新初始化 Sequence) datacenterId: 18 #字段策略 0:"忽略判断"...
id %= maxDatacenterId +1L; } returnid; } 通过代码可知,workerID是根据虚拟机名称生成,dataCenterId是根据mac地址生成,这2个东西部署在Docker环境中就很有可能重复。 本文不去探讨怎么解决这个问题,而是给你推荐另外一个经过优化后的雪花算法,可以非常方便集成在你项目中并替换掉Mybatis-Plus的ID生成逻辑。 概述...
mybatis-plus.global-config.worker-id: ${random.int(1,31)} 这个时候我们先看一下我们设置参数有没有生效,为了比较明显看到效果,我们直接设置worker-id为一个固定值20,再断点看一下,我们找到com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.IdWorker这个核心类,获取id的核心方法是com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit....
一、雪花算法datacenterId重复问题 华为云的服务器的/etc/hosts中都会生成一条 127.0.1.1 hostname的记录 ,导致获取network为null ,datacenterId 会取默认值1,导致重复概率大大增加。 二、idworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式统一ID生成工具
首先分析的是id生成是不是就是重复了,先关掉其中一台机器,单机跑,这个时候发现压到1000的并发都没有出现过id重复,这个说明单机情况下不存在id重复问题,说明只有集群的情况下才会出现。 再分析一下id生成的几个要素,雪花算法的核心能影响到id生成的几个因素:1.服务器时间2.workId(机器 ID 部分) ...
MyBatis-plus雪花算法实现 Mybatis-plus雪花算法核心com.baomidou.mybatisplus.core.toolkit.Sequence ,唯一标识服务节点是datacenterId + workerId 默认datacenterId算法如下: 使用MAC的后两段来计算,且默认最多有32 workId实例,这在Kubernetes集群中每次服务部署mac都会不同,极易发生从mac计算得来的workerId重复。
MyBatis-Plus作为MyBatis的增强工具,提供了内置的雪花算法作为主键生成策略。然而,在使用过程中,有时会遇到主键重复的问题。本文将分析这个问题产生的原因,并提供相应的解决方案。 问题分析: 雪花算法(Snowflake)是一种分布式ID生成策略,其目的是在分布式环境中生成全局唯一的ID。雪花算法生成的ID是一个64位的整数,由...
在MybatisPlus中,saveBatch()方法常用于批量插入数据。然而,当我们使用雪花算法(Snowflake)生成ID时,可能会遇到ID重复的问题。这是因为雪花算法生成的ID是递增的,当多线程或多次执行批量插入时,可能会出现ID冲突的情况。要解决这个问题,我们需要确保每次批量插入时,ID都是唯一的。一种方法是使用全局唯一的ID生成器,...
使用Docker 和 MyBatis Plus 实现雪花 ID 在现代的分布式系统中,唯一性标识符(如ID)是非常重要的。MyBatis Plus 是一款增强的 MyBatis 数据库操作框架,而雪花算法则是一种高效生成全局唯一ID的方法。接下来,我将指导你如何使用 Docker 部署 MyBatis Plus 以及实现雪花 ID 的生成。