关于时间戳(timestamp)的映射,通常在Java实体类(Entity)中,我们会使用时间相关的类,如java.util.Date、java.sql.Timestamp、java.time.LocalDateTime等来表示时间戳。 在MyBatis-Plus中,你不需要显式地指定如何映射这些类型,因为MyBatis已经提供了相应的类型处理器(TypeHandler)来处理这些常见的Java类型与数据库类型...
数据库表对应字段的类型应该是DateTime或者timestamp 我需要在插入或更新数据时,为create_time字段自动生成时间戳 只需下面两步即可完成: 1.在pojo类中,需要生成时间戳的字段上设置如下两个注解 //字段 字段添加填充内容@TableField(value = "create_time",fill =FieldFill.INSERT_UPDATE)@JsonFormat(pattern = "y...
数据库中的时间戳,可以通过注解来实现 @JsonFormat(timezone = "GMT+8",pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") @DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-dd HH:mm:ss") @ApiModelProperty(value = "录入时间") private java.util.Date createTime; 1. 2. 3. 4. 设置时间 info.setNeighbourhoodId(neighbourhoodP...
其中,时间戳占41位,可以精确到毫秒级别;机器ID占10位,可以支持1024台机器;序列号占12位,可以支持每台机器每毫秒产生4096个ID。因此,雪花算法可以在分布式系统中生成唯一的ID,保证ID的唯一性和有序性,同时也支持高并发的ID生成需求。 小结 本文主要介绍了MP的主键生成策略,在实际项目常见的是: (1)AUTO:数据库 ...
在实际开发中,我们希望所有的创建时间(create_time)和更新时间(update_time)都是自动完成,不需要人为去修改和维护 实现方法有如下两种: 方法一:数据库级别(数据库增加default字段) 方法二:代码级别 编写时间戳自动填充注解 import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler; ...
数据库的业务id添加了唯一索引,当并发量上来时生产环境偶尔会出现此列的值重复问题,这是因为生成id时发成了重复现象,采取的是mybatis-plus的雪花算法策略,雪花算法这里就不细说了,大致由4部分组成时间戳、datacenterId、wokerId、自增序列。datacenterId和wokerId需要我们自己去设置,如果没有设置那么mybatis-plus会自...
1. 在初始化方法中,获取当前时间戳getNewestTimestamp以后将其左移12位,留出了序列号的位置。 2. 而Long类型转化成二进制以后是64位,前11位不使用,中间的41位代表时间戳,后面的12位代表序列号。 最高11位在初始化时就直接确定好,之后不再变化,核心代码如下: ...
在实际开发中,我们希望所有的创建时间(create_time)和更新时间(update_time)都是自动完成,不需要人为去修改和维护 实现方法有如下两种: 方法一:数据库级别(数据库增加default字段) 方法二:代码级别 编写时间戳自动填充注解 importcom.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;importlombok.extern.slf4j.Slf...
雪花算法主要是利用时间的单调递增特性,并且与操作系统的时间戳时刻绑定,一旦出现时间“回退”,则打破了时间 “单调递增”这个前提,所以可能会出现重复。 而在改良后的Seata方案中,其ID格式是这样的。 图片 通过观察Seata代码,我们可以发现它只是简单地调整了节点ID和时间戳的位置。那么这样做的目的是什么呢?
雪花算法(Snowflake):雪花算法是Twitter开源的分布式ID生成算法。它使用一个64位的整数来表示唯一标识符,其中包括一个时间戳和一些节点信息。雪花算法的优点是生成的标识符比较短,可以在分布式系统中安全使用,但是它的缺点是需要维护节点信息,同时需要考虑时间戳的溢出问题 ...