官方文档：https://baomidou.com/
Git地址：https://github.com/baomidou/mybatis-plus
idworker官网：https://github.com/imadcn/idworker
TIP⚠️：推荐学习框架的时候，多研究下官网，获取第一手资料。
二、默认实现的弊端在雪花算法的实现中，需要用户指定datacenterId和workerId的值。
在分布式场景下，如果多台机器上的服务都指定相同的datacenterId和workerId，在高并发请求下，会出现Id重复的风险。
如下是一个雪花算法ID出现重复的案例：https://github.com/imadcn/idworker/issues/14
三、mybatis-plus中datacenterId和workerId的默认生成规则默认情况下，并不需要我们主动去配置datacenterId和workerId的值。mybatis-plus框架会根据应用所在服务器IP地址来生成datacenterId和workerId。
我们来看看DefaultIdentifierGenerator的构造方法：
根据ip地址初始化Sequence：
根据ip地址生成datacenterId：
根据datacenterId生成workerId：
小结：无论是用户自己指定datacenterId和workerId，还是根据IP地址自动生成datacenterId和workerId。显然在大规模的集群环境下都不利于集群的扩展和维护管理，而且容易出现datacenterId和workerId相同而导致出现id重复的问题。
那么有没有方法自动管理datacenterId和workerId的生成呢？
四、idworker介绍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。
在分布式集群中，可能需要部署的大量的机器节点。在节点少的受，可以人工维护。在量大的场景下，手动维护成本高，考虑到自动部署、运维等等问题，节点的命名，最好由系统自动维护。
节点的命名，主要是为节点进行唯一编号。主要的诉求是，不同节点的编号，是绝对的不能重复。一旦编号重复，就会导致有不同的节点碰撞，导致集群异常。
有以下两个方案，可供生成集群节点编号：（1）使用数据库的自增ID特性，用数据表，存储机器的mac地址或者ip来维护。（2）使用ZooKeeper持久顺序节点的次序特性，来维护节点的编号。
这里，我们采用第二种，通过ZooKeeper持久顺序节点特性，来配置维护节点的编号NODEID。集群节点命名服务的基本流程是：（1）启动节点服务，连接ZooKeeper， 检查命名服务根节点根节点是否存在，如果不存在就创建系统根节点。（2）在根节点下创建一个临时顺序节点，取回顺序号做节点的NODEID。如何临时节点太多，可以根据需要，删除临时节点。
由于是采用zookeeper顺序节点的特性生成datacenterId和workerId，可以天然的保证datacenterId和workerId的唯一性，减少了人工维护的弊端。
五、idworker实战其中mybatis-plus内置的ImadcnIdentifierGenerator方法，就已经提供了对idworker框架的支持。
对，你没看错，又又又是内置的，可是你却还不会用。不得不佩服mybatis-plus框架的开发者，太牛了。
查看ImadcnIdentifierGenerator的源码，可以发现里面就是通过idworker实现的。
1、引入maven依赖
2、添加zookeeper配置
3、指定mybatis-plus的id生成器
4、测试
执行单元测试：
执行结果：
Preparing: INSERT INTO user ( id, name, age, email ) VALUES ( ?, ?, ?, ? )Parameters: 728706665213329499(Long), test(String), 13(Integer), 101@qq.com(String)Updates: 1User(id=728706665213329499, name=test, age=13, email=101@qq.com)
总结本文主要介绍如何在mybatis-plus中引入idworker框架，通过zookeeper管理snowflake算法中workerId和dataCenterId`的生成，保证其唯一性，避免出现id重复的情况。
到此这篇关于mybatis-plus雪花算法增强idworker的实现的文章就介绍到这了,更多相关mybatis-plus idworker内容请搜索七叶笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持七叶笔记！
