Leaf-美团的分布式ID生成器

标签：Leaf 美团生成器 druid snowflake leaf 1.0 segment ID

简介

在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等产品的系统中，数据日渐增长，对数据分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据或消息，数据库的自增ID显然不能满足需求；特别一点的如订单、骑手、优惠券也都需要有唯一ID做标识。此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。概括下来，那业务系统对ID号的要求有哪些呢？

全局唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。
趋势递增：在MySQL InnoDB引擎中使用的是聚集索引，由于多数RDBMS使用B-tree的数据结构来存储索引数据，在主键的选择上面我们应该尽量使用有序的主键保证写入性能。
单调递增：保证下一个ID一定大于上一个ID，例如事务版本号、IM增量消息、排序等特殊需求。
信息安全：如果ID是连续的，恶意用户的扒取工作就非常容易做了，直接按照顺序下载指定URL即可；如果是订单号就更危险了，竞对可以直接知道我们一天的单量。所以在一些应用场景下，会需要ID无规则、不规则。

上述123对应三类不同的场景，3和4需求还是互斥的，无法使用同一个方案满足。

同时除了对ID号码自身的要求，业务还对ID号生成系统的可用性要求极高，想象一下，如果ID生成系统瘫痪，整个美团点评支付、优惠券发券、骑手派单等关键动作都无法执行，这就会带来一场灾难。

由此总结下一个ID生成系统应该做到如下几点：

平均延迟和TP999延迟都要尽可能低；
可用性5个9；
高QPS。

常见方法介绍

UUID

UUID(Universally Unique Identifier)的标准型式包含32个16进制数字，以连字号分为五段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，示例：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000，到目前为止业界一共有5种方式生成UUID，详情见IETF发布的UUID规范 A Universally Unique IDentifier (UUID) URN Namespace。

优点：

性能非常高：本地生成，没有网络消耗。
缺点：
不易于存储：UUID太长，16字节128位，通常以36长度的字符串表示，很多场景不适用。
信息不安全：基于MAC地址生成UUID的算法可能会造成MAC地址泄露，这个漏洞曾被用于寻找梅丽莎病毒的制作者位置。
ID作为主键时在特定的环境会存在一些问题，比如做DB主键的场景下，UUID就非常不适用：
1. MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好，36个字符长度的UUID不符合要求。
2. 对MySQL索引不利：如果作为数据库主键，在InnoDB引擎下，UUID的无序性可能会引起数据位置频繁变动，严重影响性能。

类snowflake方案

这种方案大致来说是一种以划分命名空间（UUID也算，由于比较常见，所以单独分析）来生成ID的一种算法，这种方案把64-bit分别划分成多段，分开来标示机器、时间等，比如在snowflake中的64-bit分别表示如下图（图片来自网络）所示：

41-bit的时间可以表示（1L<<41）/(1000L360024*365)=69年的时间，10-bit机器可以分别表示1024台机器。如果我们对IDC划分有需求，还可以将10-bit分5-bit给IDC，分5-bit给工作机器。这样就可以表示32个IDC，每个IDC下可以有32台机器，可以根据自身需求定义。12个自增序列号可以表示2^12个ID，理论上snowflake方案的QPS约为409.6w/s，这种分配方式可以保证在任何一个IDC的任何一台机器在任意毫秒内生成的ID都是不同的。

这种方式的优缺点是：

优点：

毫秒数在高位，自增序列在低位，整个ID都是趋势递增的。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
可以根据自身业务特性分配bit位，非常灵活。

缺点：

强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨，会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。

MongoDB官方文档 ObjectID可以算作是和snowflake类似方法，通过“时间+机器码+pid+inc”共12个字节，通过4+3+2+3的方式最终标识成一个24长度的十六进制字符。

数据库生成

以MySQL举例，利用给字段设置auto_increment_increment和auto_increment_offset来保证ID自增，每次业务使用下列SQL读写MySQL得到ID号。

begin;
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
commit;

这种方案的优缺点如下：

优点：

非常简单，利用现有数据库系统的功能实现，成本小，有DBA专业维护。
ID号单调自增，可以实现一些对ID有特殊要求的业务。

缺点：

强依赖DB，当DB异常时整个系统不可用，属于致命问题。配置主从复制可以尽可能的增加可用性，但是数据一致性在特殊情况下难以保证。主从切换时的不一致可能会导致重复发号。
ID发号性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。

Leaf特性

Leaf在设计之初就秉承着几点要求：

全局唯一，绝对不会出现重复的ID，且ID整体趋势递增。
高可用，服务完全基于分布式架构，即使MySQL宕机，也能容忍一段时间的数据库不可用。
高并发低延时，在CentOS 4C8G的虚拟机上，远程调用QPS可达5W+，TP99在1ms内。
接入简单，直接通过公司RPC服务或者HTTP调用即可接入。

Leaf开源版本提供了两种ID的生成方式：

号段模式：低位趋势增长，较少的ID号段浪费，能够容忍MySQL的短时间不可用。
Snowflake模式：完全分布式，ID有语义。

使用docker部署

源代码地址
 支持springboot自动配置的代码分支

数据库初始化

CREATE DATABASE leaf
CREATE TABLE `leaf_alloc` (
  `biz_tag` varchar(128)  NOT NULL DEFAULT '',
  `max_id` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '1',
  `step` int(11) NOT NULL,
  `description` varchar(256)  DEFAULT NULL,
  `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=InnoDB;

insert into leaf_alloc(biz_tag, max_id, step, description) values('leaf-segment-test', 1, 2000, 'Test leaf Segment Mode Get Id')

仅开启snowflake

docker pull uid1024/leaf-rest:1.0.1

docker run -d --name leaf-rest \
-p 8089:80  \
uid1024/leaf-rest:1.0.1 \
--leaf.snowflake.address=42.192.20.119 \
--leaf.snowflake.port=2181

api路径为 http://42.192.20.119:8089/api/snowflake/get/{key} 如 http://42.192.20.119:8089/api/snowflake/get/test

snowflake和segment都开启

docker pull uid1024/leaf-rest:1.0.1

docker run -d --name leaf-rest \
-p 8089:80  \
uid1024/leaf-rest:1.0.1 \
--leaf.snowflake.address=42.192.20.119 \
--leaf.snowflake.port=2181 \
--leaf.segment.enable=true \
--leaf.segment.url="jdbc:mysql://42.192.20.119:3310/leaf?characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=Asia/Shanghai" \
--leaf.segment.username=root \
--leaf.segment.password=abdyou000

配置zookeeper地址和数据库地址。参数必须在image名称之后，这是因为image的Dockerfile为

FROM openjdk:8-jre-slim

EXPOSE 80

ADD target/docker-leaf-1.0.1-RELEASE.jar /tmp/docker-leaf-1.0.1-RELEASE.jar
ENTRYPOINT java -Djava.security.egd=file:/dev/./urandom -jar /tmp/docker-leaf-1.0.1-RELEASE.jar "$0" "$@"

$0 表示命令本身，$@ 为所有参数

http://42.192.20.119:8089/api/snowflake/get/test 访问出错，docker错误日志为

java.sql.SQLException: validateConnection false
        at com.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource.validateConnection(DruidAbstractDataSource.java:1249) ~[druid-1.0.18.jar!/:1.0.18]
        at com.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource.createPhysicalConnection(DruidAbstractDataSource.java:1474) ~[druid-1.0.18.jar!/:1.0.18]
        at com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource$CreateConnectionThread.run(DruidDataSource.java:1969) ~[druid-1.0.18.jar!/:1.0.18]

原因是使用的druid数据库连接池版本太低，而代码中没有设置com.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource#validationQuery字段，所以报错。

自定义实现

项目源码中leaf.properties的结构和com.sankuai.inf.leaf.plugin.LeafSpringBootProperties的结构是不符的。

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
leaf.segment.enable=false
leaf.jdbc.url=    #应该是leaf.segment.url 后面的同理
leaf.jdbc.username=
leaf.jdbc.password=

leaf.snowflake.enable=false
#leaf.snowflake.address=
#leaf.snowflake.port=

下载依赖

<dependency>
   <groupId>com.sankuai.inf.leaf</groupId>
   <artifactId>leaf-core</artifactId>
   <version>1.0.1-RELEASE</version>
 </dependency>

官方没有提供maven依赖

<dependency>
   <groupId>com.tencent.devops.leaf</groupId>
   <artifactId>leaf-core</artifactId>
   <version>1.0.2-RELEASE</version>
</dependency>

这个应该是腾讯提供的一个依赖，但com.tencent.devops.leaf.segment.dao.IDAllocMapper中使用的表有的大写，有的小写，运行时报错(表不存在)。最后只能将源码和maven依赖拷贝到自己的项目中，项目地址，也会出现druid版本过低的问题，可以手动设置com.alibaba.druid.pool.DruidAbstractDataSource#validationQuery字段的值或者修改druid的版本。

使用

号段模式：低位趋势增长，较少的ID号段浪费，能够容忍MySQL的短时间不可用。http://localhost:8089/api/segment/get/leaf-segment-test 最后的key为leaf_alloc表的biz_tag字段值
Snowflake模式：完全分布式，ID有语义。http://localhost:8089/api/snowflake/get/test2 最后的key为
随机值

参考

Leaf——美团点评分布式ID生成系统
 Leaf：美团分布式ID生成服务开源
 美团Leaf分布式ID，rest 服务-docker镜像仓库
 如何向Docker容器传递参数
 对mysql中last_insert_id()的新理解

标签：Leaf,美团,生成器,druid,snowflake,leaf,1.0,segment,ID
From： https://www.cnblogs.com/strongmore/p/17205162.html