原因:前端js对Long类型支持的精度不够,导致后端使用的Long传到前端丢失精度,比如现在分布式id生成算法"雪花算法"在使用中就会出现问题. 解决方式: 1.后端的Long类型的id转用String存储,不推荐,失去了其Long类型本身的意义. 2.在Long类型字段上使用注解标明序列化方式,代码量不大的情况可以考虑 @JsonSerialize(using = ToStringSerializer.class) private Long id;

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!".连拉带拽,连哄带骗的把我拉到他的电脑前面.这位小伙伴在我看来技术不算是大牛,但经验也很丰富了.他都卡了半天的问题,应该不是小问题,如果我一时半会搞不定,真的是耽误我下班了,所以我很不情愿的在他的位置坐了下来. 一.现象是这样的 下面我把异常的现象给大家描述一下,小伙伴建了一张表,表的主键是id

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

    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,便于自己后续查阅. 一.问题的描述     前端通过ajax请求后端接口,返回json数据,然后将数据渲染到一个表格中.突然发现表格中id这一列出现了精度丢失的现象,这精度丢失是由前端引起的. 二.问题的解决 (1)提出方案     在后端代码中将Long类型改为String类型即可,但是由于采用的Sp

使用了HuTool这个雪花算法后,会出现丢失精度的问题 hutool算法使用地址 对于一些大的业务表,自增主键这里 接口层得注意下是否会产生大数值 设计接口的时候采用String类型. 在项目中,我们可能采取bigint作为数据库主键,Java类中我们一般采用Long类型来映射.对于大数值比如1218106361019314176,数据在服务端好好的,到了前端会发现变成1218106361019314200,造成精度丢失,这样显然是有问题的. 解决办法: 我们只需要配置一下json配置即可,把所

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 GlobalConfiguration(new LogicSqlInjector()); conf.setIdType(5); 这样生成的是long类型的,如果想把这个id 转为字符串类型,则配置主键生成策略为5就行了 https://gitee.com/baomidou/mybatis-plus/blob/de

1.前言 对于Long 类型的数据,如果我们在Controller层通过@ResponseBody将返回数据自动转换成json时,不做任何处理,而直接传给前端的话,在Long长度大于17位时会出现精度丢失的问题. 至于为啥丢失,我们在此处不探讨. 如图所示:后端返回数据如下: 而前端接收的数据时就丢失了精度 2.简单分析 首先,我们分析一下@ResponseBody是怎样将一个普通的对象转换成Json对象返回. @responseBody注解的作用是将controller的方法返回的对象通过适当

问题描述 后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440 相关概念 javaScript 的最大安全值:Number.MAX_SAFE_INTEGER 是一个值为 9007199254740991 的常量.因为 javaScript的数字存储使用了 IEEE 754 中规定的 双精度浮点数 数据类型,而这一数据类型能够安全存储 -(2^53 - 1) 到 2

在很多项目中,都采用的前后端分离的方式进行开发,经常遇到后台的long精度的数据到前端丢失不准确,显示效果为long类型(19位)的后几位为000,此时需要对long的字段进行设置,改变默认的返回类型,由long类型改变为string类型.所以需要全局自定义修改long类型的返回类型 using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; namespace NetCore3WebApiTemplate.

公司一部分数据是存在elasticsearch里面的,但里面的ID设计得特别长,我是打算把ID号考出来,用jmeter批量 删除的,但复制粘贴到excel里,ID就会精度丢失. 后来找到一个办法,解决excel精度丢失的问题 1.将excel所有的列都设置为文本格式 2.在es里ctrl+a,ctrl+c 复制所有 3.在excel 粘贴这个地方点击这个 粘贴后效果,没有精度丢失的问题了.可以直接把这一列拷出来了

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 功能概述 ID,全称Identifier,中文翻译为标识符,是用来唯一标识对象或记录的符号.比如我们每个人都有自己的身份证号,这个就是我们的标识符,有了这个唯一标识,就能快速识别出每一个人. 在计算机世界里,复杂的分布式系统中,经常需要对大量的数据.消息.HTTP 请求等进行唯一标识.比如对于分微服务架

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 但是这里有一个坑,雪花算法产生的长整数的精度可能超过javascript能表达的精度,这会导致js获取的id与雪花算法算出来的id不一致,如雪花算法得到的是36594866121080832,但是因为javascript丢失精度后只获取到36594866121080830, 这会导致对数据的所有操作都失效. 解

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://www.zhihu.com/question/34564427?sort=created 二.解决思路 将id字段序列化为json时,转换为字符串类型,前端传输到后端,反序列化时,再重新转换为Long. 三.具体实现 在dto所在项目中,新建一个helper包(名字自定义,也可以放现有包里).PS

比雪花算法更好用的ID生成算法(单机或分布式唯一ID) 转载及版权声明 本人从未在博客园之外的网站,发表过本算法长文,其它网站所现文章,均属他人拷贝之作. 所有拷贝之作,均须保留项目开源链接,否则禁止转载. 拷贝之作,内容难免过期,当前页面才有最新内容. 算法介绍 一个全新的雪花漂移算法,生成的ID更短.速度更快. 核心在于缩短ID长度的同时,具有极高瞬时并发处理量(保守值 50W/0.1s). 原生支持 C#/Java/Go/Rust/C 等语言,并由 Rust 提供 PHP.Python.N

今天开发遇到个问题,Java后端的Long类型数据,传到前端会出现精度丢失,如:164379764419858435,前端会变成164379764419858430.在浏览器中做测试可知,这就是一个精度丢失的问题. 解决思路是:后台传到前台时,Long类型数据,转为String类型. 1. 可以直接操作传回的对象数据,toString()该long类型数据. 2. 如果使用Jackson注解,我们也可以用@JsonFormat做类型转换(注意哦,这个不管可以使用在format日期类型哦),使用方

https://blog.csdn.net/wangming520liwei/article/details/80843248 ID 生成器 雪花算法 2018年06月28日 14:58:43 wangxiaoming 阅读数:928   我们的业务需求中通常有需要一些唯一的ID,来记录我们某个数据的标识: 某个用户的ID 某个订单的单号 某个信息的ID 看图理解 详细的看代码注释 1bit:一般是符号位,不做处理 41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是20

分布式系统下 我们每台设备(分布式系统-独立的应用空间-或者docker环境) * SnowFlake的优点是,整体上按照时间自增排序,并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞(由数据中心ID和机器ID作区分),并且效率较高,经测试,SnowFlake每秒能够产生26万ID左右. 所以我们可以为分布式系统下:分库分表主键,分库,多库的情况下的订单编号使用这种方式进行唯一number操作 虽然这种方法正常情况下还是可以凑合用的,但是假如设备出现时间差,在极度大的并发情况下,还是会出现问题的,设备掩码4

后端把Long类型的数据传给前端,前端可能会出现精度丢失的情况.例如:201511200001725439这样一个Long类型的整数,传给前端后会变成201511200001725440. 解决方法: 方法一:在后台将这个Long类型的字段转换成String类型的,风险比较大. 方法二:使用fastjson的提供的注解,@JSONField(serializeUsing= ToStringSerializer.class). spirngboot 的解决方案:注意是加在要处理的字段上 impor

项目地址 :     https://github.com/kelin-xycs/SeqIDGenerator 今天 QQ 群 里有网友问起产生唯一 ID 的方法 有哪些,  讨论了各种方法 . 有网友提到 Twitter 的 雪花算法 :       https://blog.csdn.net/w200221626/article/details/52064976 我觉得 GUID 的 优点 是 简单 高效, 缺点 是 可读性 比较差 . 高效 是指 相比起 要到 数据库 读取 种子(当前最大

雪花算法-snowflake 分布式系统中,有一些需要使用全局唯一ID的场景,这种时候为了防止ID冲突可以使用36位的UUID,但是UUID有一些缺点,首先他相对比较长,另外UUID一般是无序的. 有些时候我们希望能使用一种简单一些的ID,并且希望ID能够按照时间有序生成. 而twitter的snowflake解决了这种需求,最初Twitter把存储系统从MySQL迁移到Cassandra,因为Cassandra没有顺序ID生成机制,所以开发了这样一套全局唯一ID生成服务. snowflake的