首先说一下背景,目前笔者的工作是物联网方面的,设备有对应的智慧运营平台,平台开发中建表的主键用的是Mybatis plus默认的雪花算法来生成的,也就是分布式系统比较常用的雪花ID,技术栈就是常用的Spring boot+Spring could Alibaba,json工具用的是FastJson。

  在开发的过程中遇到了一个问题:前端接收到的数据在回传给后端的时候ID总是不对,仔细排查发现,前端接收到的数据的ID末尾两到三位数字都变成了0。雪花ID的长度是19位数字,系统在bean中的ID用的是Long类型,数据库建表用的是bigint,接收雪花ID自然没有问题,但是前端的number类型只能接收16位数字,准确的说是:2的53次方减1,即为9007199254740991,所以回传的ID不对是数字精度丢失的原因造成的。

  知道了原因,解决方案也很简单,后端传给前端时把ID转换位字符串类型,前端接收字符串就不会丢失精度了,前端把ID回传给后端的时候,Spring的反序列化会自动为我们转成Long类型,这么一来就解决问题了。针对这一思路,楼主想到了两种解决方案。

1、@JsonSerialize注解

  JsonSerialize注解可以帮我们实现字段值的序列化和反序列话,@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class),代码如下:

public class Device{

    @ApiModelProperty(value = "物联终端id")
@TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
@JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class)
private Long deviceId; ...
}

  在需要解决数字过长的字段上添加sonSerialize注解就可以完美解决这一问题,但是开发的时候一定要注意,万一漏掉很容易踩坑,所以在员工培训的时候一定要有所交待。

2、过滤器

  过滤器是一种一劳永逸的方法,笔者的项目引入的是fastjson依赖,fastjson可以通过SerializeFilters定制序列化,非常方便,先上代码:

package com.johanChan.app.config;

import com.alibaba.fastjson.serializer.SerializerFeature;
import com.alibaba.fastjson.serializer.ValueFilter;
import com.alibaba.fastjson.support.config.FastJsonConfig;
import com.alibaba.fastjson.support.spring.FastJsonHttpMessageConverter;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.boot.autoconfigure.http.HttpMessageConverters;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.http.converter.HttpMessageConverter; import java.util.ArrayList;
import java.util.List; /**
* @author JohanChan
* @ProjectName Demo
* @Description 与前端交互时对实体类中Long类型的ID字段序列号
* @time 2021/6/23 11:30
*/
@Configuration
public class CustomFastJsonHttpMessageConverter {
@Bean
public HttpMessageConverters fastJsonHttpMessageConverters() {
FastJsonHttpMessageConverter fastConverter = new FastJsonHttpMessageConverter();
FastJsonConfig fastJsonConfig = new FastJsonConfig(); List<SerializerFeature> list = new ArrayList<>();
list.add(SerializerFeature.PrettyFormat);
list.add(SerializerFeature.WriteMapNullValue);
list.add(SerializerFeature.WriteNullStringAsEmpty);
list.add(SerializerFeature.WriteNullListAsEmpty);
list.add(SerializerFeature.QuoteFieldNames);
list.add(SerializerFeature.WriteDateUseDateFormat);
list.add(SerializerFeature.DisableCircularReferenceDetect);
list.add(SerializerFeature.WriteBigDecimalAsPlain); fastJsonConfig.setSerializerFeatures(list.toArray(new SerializerFeature[list.size()])); fastConverter.setFastJsonConfig(fastJsonConfig);
HttpMessageConverter<?> converter = fastConverter;
fastJsonConfig.setSerializeFilters(new ValueFilter() {
@Override
public Object process(Object object, String name, Object value) {
/*if ((StringUtils.endsWith(name, "Id") || StringUtils.equals(name,"id")) && value != null
&& value.getClass() == Long.class) {*/
if (value != null && value.getClass() == Long.class ) {
Long v = (Long) value;
if (v.toString().length() > 15) {
return String.valueOf(value);
}
}
return value;
}
});
return new HttpMessageConverters(converter);
}
}

  在ValueFilter中自定义规则,long类型的变量值如果超过15位数则转化成字符串,前端的number类型可以接收16位数字,为什么不用16位判断呢?前面已经说过,前端虽然可以接收16位的数字,但最大是9007199254740991,如果用16位做判断,就会有漏网之鱼了。这种方法省心省力,基本上开发人员不需要再注意这种数字过大的问题,但是使用的时候也要有所考量,根据实际业务考虑系统中有没有其他需求需要用较长的数字,统一用过滤器会不会受到影响。

雪花算法ID在前端丢失精度解决方案的更多相关文章

  1. 完美解决方案-雪花算法ID到前端之后精度丢失问题

    最近公司的一个项目组要把以前的单体应用进行为服务拆分,表的ID主键使用Mybatis plus默认 的雪花算法来生成. 快下班的时候,小伙伴跑过来找我,:"快给我看看这问题,卡这卡了小半天了 ...

  2. Long类型转json时前端js丢失精度解决方案

    一.问题背景 Java后端开发过程中,尤其是id字段,因数值太大,通过json形式传输到前端后,在js解析时,会丢失精度. 如果对精度丢失没有什么概念,可以看一个知乎的帖子,来感受一下:https:/ ...

  3. mybatis plus 主键生成 Twitter雪花算法 id 及修改id为字符型

    mybatis plus配置主键生成策略为2,就是 使用Twitter雪花算法 生成id spring boot中配置为: GlobalConfiguration conf = new GlobalC ...

  4. JS 浮点数运算丢失精度解决方案

    除法 function accDiv(arg1,arg2){ var t1=0,t2=0,r1,r2; try{t1=arg1.toString().split(".")[1].l ...

  5. 分布式ID的雪花算法及坑

    分布式ID生成是目前系统的常见刚需,其中以Twitter的雪花算法(Snowflake)比较知名,有Java等各种语言的版本及各种改进版本,能生成满足分布式ID,返回ID为Long长整数 但是这里有一 ...

  6. 前端Long类型丢失精度问题

    有时候后端向前端传输Long类型,数字过长会出现丢失精度的问题 比如后端传来的是这样一个长数字串 那么前端的弹窗显示的是 ![](https://img2022.cnblogs.com/blog/22 ...

  7. 第2-2-4章 常见组件与中台化-常用组件服务介绍-分布式ID-附Snowflake雪花算法的代码实现

    目录 2.3 分布式ID 2.3.1 功能概述 2.3.2 应用场景 2.3.3 使用说明 2.3.4 项目截图 2.3.5 Snowflake雪花算法的代码实现 2.3 分布式ID 2.3.1 功能 ...

  8. Long类型参数传到前端精度丢失的解决方案

        由于公司数据库表的id是利用雪花算法生成的,所以实体类里面定义的数据类型为Long.但是这个数据传到前端时,发生了精度丢失的现象.本文记录了从java后端的角度如何解决这个精度丢失的问题,便于 ...

  9. 使用雪花算法为分布式下全局ID、订单号等简单解决方案考虑到时钟回拨

    1.snowflake简介         互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同 ...

随机推荐

  1. 一、.Net Core 依赖注入详解及Autofac使用

    .NET中的依赖注入实际上帮助我们解耦了我们的代码,是控制反转和依赖反转原则的具体实现. .Net Core的依赖注入的好处: 1. application 更稳定,容易维护和演化: 2. 实现细节的 ...

  2. 编译aarch64 Linux内核并基于qemu运行

    核心流程 首先,本文主要讲述如何编译Linux内核并在qemu虚拟机上运行.这里针对的架构是aarch64. 本文的实验平台是Ubuntu 16.04. 为了达成目标,我们需要有qemu.buildr ...

  3. Redisson 分布式锁源码 09:RedLock 红锁的故事

    前言 RedLock 红锁,是分布式锁中必须要了解的一个概念. 所以本文会先介绍什么是 RedLock,当大家对 RedLock 有一个基本的了解.然后再看 Redisson 中是如何实现 RedLo ...

  4. hdu 2092 整数解(一元二次方程解)

    题目: 思路: 1.两个整数的和和积容易联想到一元二次方程的两个根,只要证明有两个解,并都是整数就打印出Yes,否则打印出No 2.最后判断那步,为什么只需要判断一个整数存在就够了,因为和是整数,一个 ...

  5. ROS2学习之旅(21)——创建一个动作服务和客户节点(C++)

    动作是ROS中的一种异步通信形式,动作客户端向动作服务器发送目标请求,目标服务器向操作客户端发送目标反馈和结果.本文基于前一篇自定义动作博文. 1.创建一个action_turtorials_cpp包 ...

  6. CF1458D Flip and Reverse[题解]

    Flip and Reverse 题目大意 给定一个 \(01\) 字符串,有机会进行若干次操作,对于每一次操作: 选择该字符串的子串,要求是该子串内包含数量相同的 \(0\) , \(1\) 字符. ...

  7. C语言:进制转化

    16进制数4321转10进制:原来方法 =4*16^3+3*16^2+2*16^1+1*16^0 =4*16^3+3*16^2+2*16^1+1 =16*(4*16^2+3*16^1+2)+1 =16 ...

  8. C语言:冒泡排序例子

    //冒泡排序 //14个数字排序:14个数的组合:14*13/2=91次 理论上比较91次 ,实际只有39次进行了变量交换 #include <stdio.h> void bubble_s ...

  9. 锐捷RG-S2951G-EV3 ACL 禁止端口

    (config)ip access-list extended 199 (config)10 deny tcp any any eq 2425 (config)20 deny udp any any ...

  10. SLAM的数学基础(1):什么是方差,有什么意义?

    小红班上有两组同学的数学考试分数为: 第一组:小红:100分,小明:60分,小宇:20分 第二组:小蓝:70分,小华:60分,小杰:50分 那么很容易算出,第一组的平均分是60分,第二组的平均分也是6 ...