这篇文章主要介绍了Mybatis-Plus默认主键策略导致自动生成19位长度主键id的坑,本文一步步给大家分享解决方法，给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
某天检查一位离职同事写的代码，发现其对应表虽然设置了AUTO_INCREMENT自增，但页面新增功能生成的数据主键id很诡异，长度达到了19位，且不是从1开始递增的——
我检查了一下，发现该表目前自增主键已经变成从1468844351843872770开始递增了——
这就很奇怪了，目前该表数据量很少，且主键是设置AUTO_INCREMENT，正常而言，应该自增id仍在1000范围内，但目前已经变成一串长数字。
底层ORM框架用的是Mybatis-Plus，我寻思了一下，这看起来像是在插入数据库就自动生成的id，导致并非默认使用MySql的自增AUTO_INCREMENT来生成id。
因此，决定一步步定位，先给Mybatis-Plus打印出sql日志，看下其insert语句是否自动生成了一个id后才插入数据库。
按照网上的教程，我在yaml文件里对应的mybatis-plus配置处设置了开启sql打印日志——
mybatis-plus: mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml configuration: log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
然而，很诡异的是，执行操作时并没有打印出sql日志，故而，某一瞬间，我忽然觉得，这群家伙可能都是互相抄的，没有验证当springboot集成了logback时，单纯这样设置并没有效果。
最后额外在yaml加了以下配置，才能正常打印MP的sql日志信息——
logging:
level:
com:
zhu:
test:
mapper: debug
接下来，验证一番后，发现，Mybatis-Plus在做insert操作时，确实自动生成一条长19的数字当做该条数据的id插入到MySql，导致虽然MySql表设置了自增，但被Mybatis-Plus生成的id为1468844351843872769所影响，导致下一条数据自动递增值变成1468844351843872770，这种过长的id值，在做索引维护时，是很影响效率，占用空间过大，故而，这个问题必须得解决。
到这里，就确定，这个长数字的id，是在代码层次就自动生成了，最后进入对应的实体类中，发现该映射数据表的id字段，并没有显示设置对应的主键生成策略。
@Data @TableName("test") public class Test extends Model implements Serializable { private Long id; ...... } Mybatis-Plus主要有以下几种主键生成策略——
@Getter public enum IdType { /** * 数据库ID自增 */ AUTO(0), /** * 该类型为未设置主键类型 */ NONE(1), /** * 用户输入ID * 该类型可以通过自己注册自动填充插件进行填充 */ INPUT(2), /* 以下3种类型、只有当插入对象ID 为空，才自动填充。 */ /** * 全局唯一ID (idWorker)，根据雪花算法生成19位数字，long类型 */ ID_WORKER(3), /** * 全局唯一ID (UUID) */ UUID(4), /** * 字符串全局唯一ID (idWorker 的字符串表示)，根据雪花算法生成19位字符串，String */ ID_WORKER_STR(5); private int key; IdType(int key) { this.key = key; } }这里验证了一下，当设置成这样时，就能正常生成数据库自增的id了，使用数据库AUTO_INCREMENT从1开始自增的效果了，当然，其实使用IdType.AUTO也是可以的——
@Data @TableName("test") public class Test extends Model implements Serializable { @TableId(value = "id", type = IdType.INPUT) private Long id; ...... } 百度网上的说法，当Mybatis-Plus实体类没有显示设置主键策略时，将默认使用雪花算法生成，也就是IdType.ID_WORKER或者IdType.ID_WORKER_STR，具体是long类型的19位还是字符串的19位，应该是根据字段定义类型来判断。
snowflake算法是Twitter开源的分布式ID生成算法，结果是一个long类型的ID 。其核心思想：使用41bit作为毫秒数，10bit作为机器的ID（5bit数据中心，5bit的机器ID），12bit作为毫秒内的流水号（意味着每个节点在每个毫秒可以产生4096个ID），最后还有一个符号位，永远是0。
接下来，先验证Mybatis-Plus默认主键策略是如何的。
Mybatis-Plus项目在启动时，会对注解实体类进行初始化，然后缓存到系统Map中。
这里，只需要关注Mybatis-Plus源码TableInfoHelper类中的initTableInfo方法即可，这个方法在项目启动时会被调用，然后初始化所有注解@TableName的实体类。与主键根据哪种策略来设置的逻辑在方法initTableFields(clazz, globalConfig, tableInfo)当中——
public synchronized static TableInfo initTableInfo(MapperBuilderAssistant builderAssistant, Class clazz) { TableInfo tableInfo = TABLE_INFO_CACHE.get(clazz.getName()); if (tableInfo != null) { if (tableInfo.getConfigMark() == null && builderAssistant != null) { tableInfo.setConfigMark(builderAssistant.getConfiguration()); } return tableInfo; } /* 没有获取到缓存信息,则初始化 */ tableInfo = new TableInfo(); GlobalConfig globalConfig; if (null != builderAssistant) { tableInfo.setCurrentNamespace(builderAssistant.getCurrentNamespace()); tableInfo.setConfigMark(builderAssistant.getConfiguration()); tableInfo.setUnderCamel(builderAssistant.getConfiguration().isMapUnderscoreToCamelCase()); globalConfig = GlobalConfigUtils.getGlobalConfig(builderAssistant.getConfiguration()); } else { // 兼容测试场景 globalConfig = GlobalConfigUtils.defaults(); } /* 初始化表名相关 */ initTableName(clazz, globalConfig, tableInfo); /* 初始化字段相关 */ initTableFields(clazz, globalConfig, tableInfo); /* 放入缓存 */ TABLE_INFO_CACHE.put(clazz.getName(), tableInfo); /* 缓存 Lambda 映射关系 */ LambdaUtils.createCache(clazz, tableInfo); return tableInfo; }在初始化字段相关的initTableFields方法里，会判断是否有@TableId 注解，如果没有，就执行initTableIdWithoutAnnotation方法，连续前文提到的，如果实体类id没有加@TableId(value = "id", type = IdType.INPUT)，那么就会取默认的主键策略。这里的判断是否有@TableId 注解，就是判断是否需要取默认的主键策略，至于具体是如何设置默认主键的，我们可以直接进入到initTableIdWithoutAnnotation方法当中。
public static void initTableFields(Class clazz, GlobalConfig globalConfig, TableInfo tableInfo) { /* 数据库全局配置 */ GlobalConfig.DbConfig dbConfig = globalConfig.getDbConfig(); List list = getAllFields(clazz); // 标记是否读取到主键 boolean isReadPK = false; // 是否存在 @TableId 注解 boolean existTableId = isExistTableId(list); List fieldList = new ArrayList<>(); for (Field field : list) { /* * 主键ID 初始化 */ if (!isReadPK) { if (existTableId) { isReadPK = initTableIdWithAnnotation(dbConfig, tableInfo, field, clazz); } else { isReadPK = initTableIdWithoutAnnotation(dbConfig, tableInfo, field, clazz); } if (isReadPK) { continue; } } ...... } ...... } initTableIdWithoutAnnotation方法——
private static final String DEFAULT_ID_NAME = "id"; /** ** 主键属性初始化 *
* * @param tableInfo 表信息 * @param field 字段 * @param clazz 实体类 * @return true 继续下一个属性判断，返回 continue; */ private static boolean initTableIdWithoutAnnotation(GlobalConfig.DbConfig dbConfig, TableInfo tableInfo, Field field, Class clazz) { //获取实体类字段名 String column = field.getName(); if (dbConfig.isCapitalMode()) { column = column.toUpperCase(); } //当字段名为id if (DEFAULT_ID_NAME.equalsIgnoreCase(column)) { if (StringUtils.isEmpty(tableInfo.getKeyColumn())) { tableInfo.setKeyRelated(checkRelated(tableInfo.isUnderCamel(), field.getName(), column)) //设置表策略 .setIdType(dbConfig.getIdType()) .setKeyColumn(column) .setKeyProperty(field.getName()) .setClazz(field.getDeclaringClass()); return true; } else { throwExceptionId(clazz); } } return false; }
Debug到这里，可以看到，如果没有 @TableId 注解显示设置主键策略情况下，默认设置的是 ID_WORKER(3)，即会根据雪花算法生成19位数字，long类型。
可以进一步发现，这里的 dbConfig是GlobalConfig.DbConfig实例，进入到DbConfig类，可以看到原来实体类映射的数据库设置在这里，主键类型默认是IdType.ID_WORKER。
@Data public static class DbConfig { /** * 数据库类型 */ private DbType dbType = DbType.OTHER; /** * 主键类型（默认 ID_WORKER） */ private IdType idType = IdType.ID_WORKER; /** * 表名前缀 */ private String tablePrefix; /** * 表名、是否使用下划线命名（默认 true:默认数据库表下划线命名） */ private boolean tableUnderline = true; /** * String 类型字段 LIKE */ private boolean columnLike = false; /** * 大写命名 */ private boolean capitalMode = false; /** * 表关键词 key 生成器 */ private IKeyGenerator keyGenerator; /** * 逻辑删除全局值（默认 1、表示已删除） */ private String logicDeleteValue = "1"; /** * 逻辑未删除全局值（默认 0、表示未删除） */ private String logicNotDeleteValue = "0"; /** * 字段验证策略 */ private FieldStrategy fieldStrategy = FieldStrategy.NOT_NULL; }至于如何生成雪花算法id，这里就不一一详细介绍，具体逻辑是在MybatisDefaultParameterHandler类populateKeys方法里，核心代码如下——
protected static Object populateKeys(MetaObjectHandler metaObjectHandler, TableInfo tableInfo, MappedStatement ms, Object parameterObject, boolean isInsert) { if (null == tableInfo) { /* 不处理 */ return parameterObject; } /* 自定义元对象填充控制器 */ MetaObject metaObject = ms.getConfiguration().newMetaObject(parameterObject); // 填充主键 if (isInsert && !StringUtils.isEmpty(tableInfo.getKeyProperty()) && null != tableInfo.getIdType() && tableInfo.getIdType().getKey() >= 3) { Object idValue = metaObject.getValue(tableInfo.getKeyProperty()); /* 自定义 ID */ if (StringUtils.checkValNull(idValue)) { if (tableInfo.getIdType() == IdType.ID_WORKER) { metaObject.setValue(tableInfo.getKeyProperty(), IdWorker.getId()); } else if (tableInfo.getIdType() == IdType.ID_WORKER_STR) { metaObject.setValue(tableInfo.getKeyProperty(), IdWorker.getIdStr()); } else if (tableInfo.getIdType() == IdType.UUID) { metaObject.setValue(tableInfo.getKeyProperty(), IdWorker.get32UUID()); } } } ...... }前边提到，默认的主键策略是IdType.ID_WORKER，这里有一个判断tableInfo.getIdType() == IdType.ID_WORKER，对代码Debug可以看到，metaObject的setValue(tableInfo.getKeyProperty(), IdWorker.getId())代码的作用，是对注解id进行了值填充。
填充的值为IdWorker.getId()返回的1468970800437465089，刚好是19位长度，这就意味着，这里产生的id值，就是我们最后要找的。
IdWorker.getId()实现本质，正好是基于Snowflake实现64位自增ID算法，而Snowflake，正是引用了雪花算法——
/** ** 高效GUID产生算法(sequence),基于Snowflake实现64位自增ID算法。
* * @author hubin * @since 2016-08-01 */ public class IdWorker { /** * 主机和进程的机器码 */ private static final Sequence WORKER = new Sequence(); public static long getId() { return WORKER.nextId(); } public static String getIdStr() { return String.valueOf(WORKER.nextId()); } /** *
* 优化开源项目 http://git.oschina.net/yu120/sequence ** 获取去掉"-" UUID *
*/ public static synchronized String get32UUID() { return UUID.randomUUID().toString().replace(StringPool.DASH, StringPool.EMPTY); } }
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