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前言
网站建设定制开发在实际开发过程中，网站建设定制开发数据库自增生成Id网站建设定制开发能满足大部分的场景。
网站建设定制开发但是随着分布式应用场景的增多，网站建设定制开发表数据的增大导致分表网站建设定制开发分库的大量应用。
数据库自增主键的生成规则无法满足对应的业务场景，于是诞生了越来越多的分布式ID生成算法，其中是目前最为流行的。
今天说一下在-plus中如何使用雪花算法生成Id。
一、mybatis-plus官网
官方文档：
Git地址：
TIP⚠️：
推荐学习框架的使用的时候，都多研究下官网，获取第一手资料。
二、雪花算法实战
1.建表
DROP TABLE IF EXISTS user;CREATE TABLE user( id BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '主键ID', name VARCHAR(30) NULL DEFAULT NULL COMMENT '姓名', age INT(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '年龄', email VARCHAR(50) NULL DEFAULT NULL COMMENT '邮箱', PRIMARY KEY (id));- 1
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注意⚠️：
这里的主键字段没有配置自增生成策略，所以执行新增操作的时候，需要给id字段设置值，才能新增成功。类似如下：
INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( 123434, 'test', 13, '101@qq.com')- 1
2.新建测试工程
相关代码：
maven依赖：
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>3.5.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <scope>runtime</scope> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies>- 1
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实体User：
@Datapublic class User { private Long id; private String name; private Integer age; private String email;}- 1
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mapper：
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {}- 1
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启动类Application：
@SpringBootApplication@Slf4j@MapperScan("com.laowan.mybatis_plus.mapper")public class MybatisPlusApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MybatisPlusApplication.class, args); log.info("mybatis_plus_demo 启动成功"); }}- 1
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注意⚠️：
这里在启动类上配置了@MapperScan(“mapper接口目录”)，所以在UserMapper接口上没有添加@Mapper注解。
@Mapper配置方法：
@Mapperpublic interface UserMapper extends BaseMapper<User> {}- 1
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两者任意选择一种方式配置即可，如果都不配置，那么在执行dao层方法进行数据操作时，会出现在spring容器中找不到对应的bean的异常。
@Mapper和@MapperScan都不配置调用mapper方法时出现的异常：
Caused by: org.springframework.beans.factory.NoSuchBeanDefinitionException: No qualifying bean of type 'com.laowan.mybatis_plus.mapper.UserMapper' available: expected at least 1 bean which qualifies as autowire candidate. Dependency annotations: {@org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired(required=true)}
配置属性：
server.port=8080logging.level.com.laowan.mybatis_plus.mapper=debugspring.datasource.url = jdbc:mysql://localst:3306/seckill?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&allowMultiQueries=truespring.datasource.username = rootspring.datasource.password = 123456- 1
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3.单元测试
@SpringBootTestclass MybatisPlusApplicationTests { @Autowired private UserMapper userMapper; @Test public void testInsert() { System.out.println(("----- insert method test ------")); User user = new User(); user.setName("test"); user.setAge(13); user.setEmail("101@qq.com"); userMapper.insert(user); System.out.println(user.toString()); }- 1
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执行结果：
User(id=728666272023183375, name=test, age=13, email=101@qq.com)
多次执行，发现主键ID的确呈趋势递增，并且符合雪花算法的规范。
结论：
主键id的生成策略已经采用了雪花算法，呈趋势递增。
三、实现分析
很多人可能疑惑🤔，你这明明啥都没干，怎么就实现了雪花算法生成Id。
其实mybatis-plus已经内置雪花算法生成分布式唯一id。
在mybatis-plus特性中已经明确说明了这点。
我们可以直接在IDEA中双击shift搜索Sequence类查看其具体实现，可以发现其实现就是采用了雪花算法。
四、为什么默认就是雪花算法
实体User：
@Datapublic class User { private Long id; private String name; private Integer age; private String email;}- 1
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这里可以看到我们并没有在实体类的id上设置id生成策略。
其实mybatis-plus中默认的主键生成策略为DefaultIdentifierGenerator，里面的实现就是采用Sequence生成主键。
public class DefaultIdentifierGenerator implements IdentifierGenerator { private final Sequence sequence; public DefaultIdentifierGenerator() { this.sequence = new Sequence((InetAddress)null); } public DefaultIdentifierGenerator(InetAddress inetAddress) { this.sequence = new Sequence(inetAddress); } public DefaultIdentifierGenerator(long workerId, long dataCenterId) { this.sequence = new Sequence(workerId, dataCenterId); } public DefaultIdentifierGenerator(Sequence sequence) { this.sequence = sequence; } public Long nextId(Object entity) { return this.sequence.nextId(); }}- 1
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五、主动设置Id生成策略
可以通过mybatis-plus中的@TableId主键，主动标识主键字段，并配置主键生成策略。
@Datapublic class User { //采用IdentifierGenerator默认的实现类DefaultIdentifierGenerator生成id @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID) private Long id; private String name; private Integer age; private String email;}- 1
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六、内置的雪花算法工具类：IdWorker
在mybatis-plus中，已经内置了雪花算法的工具类IdWorker，其实现原理也是通过默认的ID生成器DefaultIdentifierGenerator来实现。
如果项目开发中需要主动去获取雪花id通过编码实现业务逻辑，可以使用其中的相关方法。
public static void main(String[] args) { // 返回值 1385106677482582018 System.out.println(IdWorker.getId()); // 返回值 "1385106677482582019" System.out.println(IdWorker.getIdStr());}- 1
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注意⚠️：
在github中有一个很流行的分布式统一ID生成框架也叫idworker，需要和mybatis-plus中自带的Idworker工具类区分开来。
idworker 是一个基于zookeeper和snowflake算法的分布式统一ID生成工具，通过zookeeper自动注册机器（最多1024台），无需手动指定workerId和dataCenterId。
idworker官网：
mybatis-plus雪花算法增强idworker：
总结
mybatis-plus已经内置了雪花算法生成分布式唯一Id，并且是默认的ID生成策略。
大家在实际项目中，可以通过在主键字段上添加@TableId注解来控制主键的生成策略。