mybatis plus配置主键生成策略为2,就是 使用Twitter雪花算法 生成id spring boot中配置为: GlobalConfiguration conf = new GlobalConfiguration(new LogicSqlInjector()); conf.setIdType(5); 这样生成的是long类型的,如果想把这个id 转为字符串类型,则配置主键生成策略为5就行了 https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/blob/de

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一.全局ID简介 在实际的开发中,几乎所有的业务场景产生的数据,都需要一个唯一ID作为核心标识,用来流程化管理.比如常见的: 订单:order-id,查订单详情,物流状态等: 支付:pay-id,支付状态,基于ID事务管理: 如何生成唯一标识,在普通场景下,一般的方法就可以解决,例如: import java.util.UUID; public class UuidUtil { public static String getUUid()

解决方案: 基于Redis的全局id生成策略:(推荐此方法) 基于雪花算法的全局id生成: https://www.cnblogs.com/kobe-qi/p/8761690.html 基于zookeeper的全局id生成: https://www.iyunv.com/thread-660410-1-1.html

在博客园搜素全局唯一有序ID,罗列出来的文章大致讲述了以下几个问题,常见的生成全局唯一id的常见方法 :使用数据库自动增长序列实现 : 使用UUID实现:  使用redis实现: 使用Twitter的snowflake算法实现:使用数据库+本地缓存实现.作为一个记录性质的博客,简单总结一下. 在实际的生产场景中,经常会出现如下的情况比方说订单号:D channelNo 流水号 样例PSDK1600000001, PSDK1600000002, PSDK1600000003... 这种具有业务意义

分布式环境下如何保证ID的不重复呢?一般我们可能会想到用UUID来实现嘛.但是UUID一般可以获取当前时间的毫秒数再加点随机数,但是在高并发下仍然可能重复.最重要的是,如果我要用这种UUID来生成分表的唯一ID的话,重复不谈,这种随机的字符串对于我们的innodb存储引擎的插入效率是很低的.所以我们生成的ID如果作为主键,最好有两种特性:分布式唯一和有序. 唯一性就不用说了,有序保证了对索引字段的插入的高效性.我们来具体看看ShardingJDBC的分布式ID生成策略是如何保证. snowfla

最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

JanusGraph - 分布式id的生成策略 大家好,我是洋仔,JanusGraph图解系列文章,实时更新~ 本次更新时间:2020-9-1 文章为作者跟踪源码和查看官方文档整理,如有任何问题,请联系我或在评论区指出,感激不尽! 图数据库网上资源太少,评论区评论 or 私信我,邀你加入"图库交流微信群",一起交流学习! 源码分析相关: 源码图库-一文搞定janusgraph图数据库的本地源码编译(janusgraph source code compile) 图解图库JanusGra

首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson. 在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0.雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是

一.ID生成策略配置 1.ID生成方式在xml中配置方式: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" "http://www.hibernate.org/dtd/hibernate-mapping-3.0.dtd"> <hibernate-mapping p

一.概述 hibernate中使用两种方式实现主键生成策略,分别是XML生成id和注解方式(@GeneratedValue),下面逐一进行总结. 二.XML配置方法 这种方式是在XX.hbm.xml文件中对generator进行配置,eg: <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN" &qu

前言: 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同起点,但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 比如刚开始时,我们设计某个系统的数据库时,这个数据库中会有10个表,那么我们对于每个表的内容都需要不同的ID我们就可以使用不同不长自增的形式,比如,第一张表的是1.11.21.31... 第二张表是2.12.22.32..

主键生成策略 系统唯一ID是我们在设计一个系统的时候常常会遇见的问题,下面介绍一些常见的ID生成策略. Sequence ID UUID GUID COMB Snowflake 最开始的自增ID为了实现分库分别的需求,会在自增的前提下,使用不同步长(例如DB1 生成1,4,7,10,DB2生成2,5,8,11,DB3生成3,6,9,12),但需要做数据库拓展时,极其麻烦. 相比自增ID,UUID生成唯一主键更加方便(数据量非常大的情况下,存在重复的可能),但由于UUID的无序性,性能不如自增ID

一 对象关系数据库映射之Id 被映射的类必须定义相应数据库表主键字段.大多数类有一个JavaBeans风格的属性, 为每个实例包括唯一的标识. <id> 元素定义了该属性到数据库表主键字段的映射. <id name="propertyName" type="typename" column="column_name" unsaved-value="null|any|none|undefined|id_value&quo

Snowflake算法 ID生成 http://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 使用UUID或者GUID产生的ID没有规则 Snowflake算法是Twitter的工程师为实现递增而不重复的ID实现的 从图上看除了第一位不可用之外其它三组均可浮动站位,据说前41位就可以支撑到2088年,10位的可支持1023台机器,最后12位序列号可以在1毫秒内产生4095个自增的ID. 数据中主键有多种方式:数据库自增.程序生成.程序生成一般

本文来自融云技术团队原创分享,原文发布于“融云全球互联网通信云”公众号,原题<如何实现分布式场景下唯一 ID 生成?>,即时通讯网收录时有部分改动. 1.引言 对于IM应用来说,消息ID(或称序列号)是个看似不起眼,但非常重要的东西之一. 消息ID的使用贯穿了IM技术逻辑的方方面面,比如: 1)聊天消息的顺序保证: 2)聊天消息QoS送达保证机制时的去重: 3)特定聊天消息的精确查找和匹配: 4)聊天消息的已读未读处理: 5)聊天消息的送达回执: 6)群聊消息的扩散读拉取标记: 7)... .

import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 * <p>Title: IDUtils</p> * <p>Description: </p> * <p>Company: www.itcast.com</p> * @author    zz * @date 2015年7月22日下午2:32:10 * @version 1.0 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */

package com.taotao.utils; import java.util.Random; /** * 各种id生成策略 */ public class IDUtils { /** * 图片名生成 */ public static String genImageName() { //取当前时间的长整形值包含毫秒 long millis = System.currentTimeMillis(); //long millis = System.nanoTime(); //加上三位随机数 R

业务ID 生成策略,从技术上说,基本要借助一个集中式的引擎来帮忙实现. 为了扩大业务ID生成策略的并发问题,还有更为技巧性的提升. 先来介绍普遍的分布式ID生成策略: 1. 利用DB的自增主键 这里又有两种做法,一种是 单独创建一个只有自增主键的表,来负责主键自增,业务表从这里取得自增的主键返回给业务主键生成组件使用. 另外一种: 业务中不使用DB的自增主键, 自增主键仅存在DB层面,并增加业务主键字段,并加以约束.这种比较常见. 通常的步骤为: A. Create table `tbl_biz

Hibernate 加载数据 有get,跟Load 1.懒加载: 使用session.load(type,id)获取对象,并不读取数据库,只有在使用返回对象值才正真去查询数据库. @Test public void test1() { Session session = null; try { session = HibernateUtil.getSessionFactory().openSession(); User user=(User)session.load(User.class, 13

尊重原创:http://tendyming.iteye.com/blog/2024985 JPA ID生成策略 @Table Table用来定义entity主表的name,catalog,schema等属性. 属性说明: name:表名 catalog:对应关系数据库中的catalog schema:对应关系数据库中的schema UniqueConstraints:定义一个UniqueConstraint数组,指定需要建唯一约束的列.UniqueConstraint定义在Table或Secon

在电商项目中,图片名.商品ID都要唯一且方便存储,于是记录下这两个ID生成策略的方法,以便日后项目再有需要.具体代码如下 import java.util.Random; /** * 图片名生成 */ public static String genImageName() { //取当前时间的长整形值包含毫秒 long millis = System.currentTimeMillis();//加上三位随机数 Random random = new Random(); int end3 = ra