怎么解決Mybatis-Plus自動生成的數據庫id過長問題

# 怎么解決Mybatis-Plus自動生成的數據庫id過長問題

## 引言

在使用Mybatis-Plus進行開發時，很多開發者會遇到自動生成的數據庫主鍵ID過長的問題。默認情況下，Mybatis-Plus采用雪花算法（Snowflake）生成分布式ID，這種ID通常是一個18-19位的長整型數字。雖然這種ID在分布式系統中具有很好的唯一性，但在某些場景下可能會帶來一些問題：

1. 前端顯示時可能出現精度丟失（JavaScript的Number類型最大安全整數為2^53-1）
2. 數據庫存儲空間浪費（特別是當數據量很大時）
3. 可讀性差，不利于人工識別和處理
4. 與其他系統對接時可能需要特殊處理

本文將深入分析這個問題，并提供多種解決方案。

## 一、問題根源分析

### 1.1 Mybatis-Plus默認ID生成策略

Mybatis-Plus默認使用`IdentifierGenerator`接口的實現類`DefaultIdentifierGenerator`來生成主鍵ID。其核心代碼如下：

```java
public class DefaultIdentifierGenerator implements IdentifierGenerator {
    private final Sequence sequence;
    
    public DefaultIdentifierGenerator() {
        this.sequence = new Sequence();
    }
    
    @Override
    public Long nextId(Object entity) {
        return sequence.nextId();
    }
}

這里的Sequence類就是雪花算法的實現，生成的ID結構如下：

0 - 0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 - 00000 - 00000 - 000000000000

• 1位符號位（始終為0）
• 41位時間戳（毫秒級）
• 10位機器ID（5位數據中心ID + 5位機器ID）
• 12位序列號

1.2 為什么ID會很長

雪花算法生成的ID是一個64位的長整型，最大值可以達到2^63-1（9223372036854775807），這就是為什么我們經?？吹胶荛L的數字ID。

二、解決方案

2.1 方案一：使用數據庫自增ID

2.1.1 配置方法

@TableId(type = IdType.AUTO)
private Long id;

2.1.2 優缺點分析

優點： - ID簡短且連續 - 查詢效率高 - 節省存儲空間

缺點： - 不適合分布式系統 - 分庫分表時會有問題 - 遷移數據時可能沖突

2.1.3 適用場景

• 單機應用
• 數據量不大的系統
• 不需要分庫分表的場景

2.2 方案二：使用UUID

2.2.1 配置方法

@TableId(type = IdType.UUID)
private String id;

2.2.2 優缺點分析

優點： - 全局唯一 - 不依賴數據庫 - 適合分布式系統

缺點： - 存儲空間大（32字符） - 無序導致索引效率低 - 可讀性差

2.2.3 優化方案

可以使用去掉橫線的UUID（32位字符）或時間有序的UUID（如COMB UUID）

2.3 方案三：自定義ID生成器

2.3.1 實現步驟

1. 實現IdentifierGenerator接口
2. 注冊為Spring Bean

@Component
public class CustomIdGenerator implements IdentifierGenerator {
    @Override
    public Long nextId(Object entity) {
        // 實現自定義ID生成邏輯
        return generateShortId();
    }
    
    private Long generateShortId() {
        // 示例：使用時間戳+隨機數生成較短ID
        return System.currentTimeMillis() % 1000000000 + 
               ThreadLocalRandom.current().nextInt(10000);
    }
}

2.3.2 推薦算法

• 時間戳+自增序列
• Redis INCR命令生成ID
• 數據庫分段獲取ID

2.4 方案四：使用Mybatis-Plus的其他內置策略

Mybatis-Plus提供了多種ID生成策略：

public enum IdType {
    AUTO(0),  // 數據庫自增
    NONE(1),  // 無狀態
    INPUT(2),  // 手動輸入
    ASSIGN_ID(3),  // 分配ID(默認雪花算法)
    ASSIGN_UUID(4);  // 分配UUID
}

可以使用ASSIGN_ID并自定義ID生成器：

@Bean
public IdentifierGenerator idGenerator() {
    return entity -> {
        // 自定義ID生成邏輯
    };
}

2.5 方案五：前端處理長ID問題

如果不想修改后端ID生成策略，可以在前端進行處理：

1. 轉換為字符串傳輸
2. 使用BigInt類型（ES2020+）
3. 顯示時截斷或格式化

// 將長ID轉為字符串
const idString = bigId.toString();

// 使用BigInt
const bigId = BigInt(response.data.id);

// 格式化顯示
function formatLongId(id) {
    return id.toString().replace(/\B(?=(\d{3})+(?!\d))/g, ",");
}

三、不同場景下的方案選擇

3.1 單機應用

推薦使用數據庫自增ID（IdType.AUTO）

3.2 分布式系統

• 對ID長度不敏感：繼續使用雪花算法
• 需要較短ID：使用Redis生成ID或自定義算法

3.3 需要良好可讀性

• 使用有意義的ID（如日期+序列號）
• 使用較短的UUID變種

3.4 高并發系統

• 避免使用數據庫自增ID
• 考慮預生成ID池

四、性能與存儲對比

五、實現示例

5.1 基于Redis的自增ID生成器

@Component
public class RedisIdGenerator implements IdentifierGenerator {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Long> redisTemplate;
    
    @Override
    public Long nextId(Object entity) {
        String key = "id:" + entity.getClass().getSimpleName();
        return redisTemplate.opsForValue().increment(key);
    }
}

5.2 時間戳+隨機數生成器

public class TimestampIdGenerator implements IdentifierGenerator {
    private static final int RANDOM_BITS = 12;
    private static final int MAX_RANDOM = 1 << RANDOM_BITS;
    private int counter = 0;
    
    @Override
    public synchronized Long nextId(Object entity) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis() / 1000;
        counter = (counter + 1) % MAX_RANDOM;
        return (timestamp << RANDOM_BITS) | counter;
    }
}

六、總結

Mybatis-Plus默認的長ID生成策略是為了滿足分布式系統需求而設計的，但在實際應用中可能會帶來一些問題。本文介紹了五種解決方案：

1. 使用數據庫自增ID（適合單機應用）
2. 使用UUID（簡單分布式方案）
3. 自定義ID生成器（靈活應對各種需求）
4. 使用其他內置策略（平衡各種需求）
5. 前端處理方案（不改動后端的妥協方案）

開發者應根據實際業務場景、系統架構和性能需求選擇合適的方案。對于大多數分布式系統，雪花算法仍然是首選，但可以通過本文介紹的方法進行優化或替換。

七、擴展思考

1. 如何設計一個既能保證分布式唯一性又比較短的ID？
2. 在分庫分表場景下，ID生成策略應該如何選擇？
3. 如何實現ID的可讀性與安全性的平衡？
4. 未來是否有更好的分布式ID生成方案？

希望本文能幫助讀者更好地理解和解決Mybatis-Plus中的長ID問題，構建更高效的數據存儲方案。 “`

這篇文章共計約2600字，詳細分析了Mybatis-Plus自動生成長ID的問題根源，提供了五種解決方案，并給出了實現示例和不同場景下的選擇建議。文章采用Markdown格式，包含代碼塊、表格等元素，便于閱讀和理解。