背景

上一篇 mybatis的分布式主键冲突 中，我提到，解决方式有两种，第二种就是修改默认的雪花算法实现方式，让机器标志不重复。

1，分析idworker类

如下图所示，idworker类有一个initSequence方法，而雪花算法的机器标志就是由里面的两个参数workerId, datacenterId来组成的。所以，我们只需要自定义workerId, datacenterId这两个值，保证他们不完全一样，那么机器标志就不会重复了。

2，自定义workerId, datacenterId

我们是在mybatisplus的配置类加载后去定义我们的workerId, datacenterId的值的。需要借助redis和redisson分布式锁。原理就是workerId, datacenterId会逐个递增，直到两个值都最大，然后都归零，重新开始。只要服务数量不大于900多，理论上重启就不会重复。而，事实上，我们的服务也就只有不到20个。所以这个方案是比较合适，并且简单的。

@Configuration
@EnableTransactionManagement
@MapperScan("com.yundasys.tms.*.*.mappers")
@Slf4j
public class MybatisPlusConfig {

    @Autowired
    private TmsRedisUtils tmsRedisUtils;

    @Autowired
    private RedissonClient redisson;

    /**
     * 更换默认的idWorker
     */
    @PostConstruct
    public void changeIdWorker(){
        RLock lock = redisson.getLock(RedisKeyConstant.TMS_REDIS_LOCK_PREFIX + "id:worker");
        try{
            lock.lock();
            long workId = 0;
            long dataId;
            while(true){
                //redis中取值
                String workIdStr = tmsRedisUtils.get(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT);
                if(workIdStr != null){
                    workId = Long.parseLong(workIdStr);
                }
                //判断值
                dataId = tmsRedisUtils.incr(RedisKeyConstant.TMS_DATA_INCREMENT, 1);
                if(dataId > 30){
                    tmsRedisUtils.set(RedisKeyConstant.TMS_DATA_INCREMENT,0);
                    workId = tmsRedisUtils.incr(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT, 1);
                    if(workId > 30){
                        tmsRedisUtils.set(RedisKeyConstant.TMS_WORK_INCREMENT,0);
                    }
                    continue;
                }
                break;
            }
            log.info("changeIdWorker workId:{},dataId:{}",workId,dataId);
            IdWorker.initSequence(workId,dataId);
        }finally{
            lock.unlock();
        }
    }
}

总结

这只是提供一种实现的方式。当然，也可以有其他的实现方式，比如 上上一篇mysql和redis实现自定义序号生成