Mybatis Plus使用ID Worker生成的主键ID重复问题解决方案

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在使用Mybatis Plus和ID Worker时,可能会遇到主键ID重复问题。这通常由并发冲突、数据库主键设置或ID Worker配置错误引起。解决方案包括检查主键字段类型和自增属性、确认ID Worker配置唯一性、考虑增加序列号位数或使用其他分布式ID生成器如Snowflake。正确配置能确保在高并发环境下生成唯一主键。

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在使用Mybatis Plus进行数据库操作时,我们通常会使用ID Worker算法来生成唯一的主键ID。然而,有时候我们可能会遇到ID Worker生成的主键ID重复的问题。本文将介绍如何解决这个问题。

问题背景
ID Worker是一种分布式全局唯一ID生成算法,它可以在分布式系统中生成唯一的主键ID。它的工作原理是将一个64位的长整型ID分为多个部分,其中包括时间戳、数据中心ID、机器ID和序列号。通过这种方式,ID Worker可以保证生成的ID在全局范围内是唯一的。

然而,在使用Mybatis Plus的过程中,有时候我们会发现生成的主键ID重复了。这可能是因为在高并发的情况下,多个线程同时生成ID时出现了冲突。

解决方案
要解决ID Worker生成的主键ID重复问题,可以参考以下步骤:

  1. 检查数据库表的主键ID字段类型是否正确。主键字段应该使用长整型(Long)类型,以适应ID Worker生成的64位ID。

  2. 检查数据库表的主键ID字段是否设置为自增长(AUTO_INCREMENT)。如果主键字段被设置为自增长,那么数据库会自动为每条记录分配一个唯一的ID,这可能导致ID Worker生成的ID与数据库分配的ID冲突。确保将主键字段的自增长属性移除。

  3. 检查ID Worker的配置是否正确。在使用Mybatis Plus时,我们通常会配置I

### MyBatisPlus 分布式环境 ASSIGN_ID 重复冲突解决方案 在分布式环境中使用 `ASSIGN_ID` 策略时,可能会遇到 ID 重复问题。这主要是由于多个节点在同一时间生成相同的自增 ID 所致。为了有效解决这个问题,可以采取以下几种方法: #### 配置全局唯一 ID 生产器 通过配置全局唯一的 ID 工作者(ID Worker),可以在不同服务实例之间分配不同的数据中心 ID 和机器 ID 来确保生成ID 是唯一的[^3]。 ```yaml mybatis-plus: global-config: db-config: id-type: assign_id ``` #### 使用雪花算法(Snowflake Algorithm) 雪花算法是一种广泛使用的分布式 ID 生成算法,它能够保证全球范围内的唯一性,并且具有良好的性能表现。可以通过引入第三方库来实现这一功能,例如 Twitter 的 SnowFlake 或者其他开源项目提供的类似工具。 #### 调整序列号长度 对于高并发场景下的 ID 冲突问题,增加序列号部分的位数可以帮助缓解因短时间内大量请求造成的碰撞风险。具体来说就是调整 workerIdBits、datacenterIdBits 参数以扩展可用编号空间[^4]。 #### 数据库层面处理 当应用层面上难以完全杜绝 ID 冲突的情况下,在数据库端设置唯一约束并捕获异常重试也是一种可行的办法。这种方式虽然增加了额外开销但是能作为最后一道防线防止脏数据写入表中[^2]。 ```java try { // 尝试执行插入操作... } catch (DuplicateKeyException e) { log.warn("Insert failed due to duplicate key, retrying..."); // 处理逻辑,比如重新生成一个新的主键值再尝试一次 } ```
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