分布式 ID

在庞大复杂的分布式系统中，通常需要对海量数据进行唯一标识，随着数据日渐增长，对数据分库分表以后需要有一个唯一 ID 来标识一条数据，而数据库的自增 ID 显然不能满足需求，此时就需要有一个能够生成全局唯一 ID 的系统，需要满足以下条件：

• 全局唯一性：最基本的要求就是不能出现重复的 ID。
• 递增：保证下一个 ID 一定大于上一个 ID。
• 信息安全：如果 ID 是连续的，用户就可以按照顺序进行恶意爬取数据，所以 ID 生成无规则。

上述的 2 和 3 点需求是互斥的，无法使用同一个方案满足。

解决方案

数据库生成

以 MySQL 为例，利用给字段设置 auto_increment_increment 和 auto_increment_offset 来实现 ID 自增。每次业务可以使用下列 SQL 进行读写得到 ID：

begin;
REPLACE INTO Tickets64 (stub) VALUES ('a');
SELECT LAST_INSERT_ID();
commit;
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• 优点：使用非常简单，ID 单调递增。
• 缺点：非常依赖数据库，当数据库异常时则整个系统不可用。

UUID

• 优点：本地生成，没有网络消耗，性能高。
• 缺点：过长不易于存储；造成信息不安全，基于 MAC 地址生成可能会造成 MAC 地址泄露。

Snowflake

Snowflake（雪花算法）是由 Twitter 发布的分布式 ID 生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程主键的有序性。它是通过时间位实现单调递增，且各个服务器如果都做了时间同步，那么生成的 ID 可以认为是总体有序的。

Leaf

Leaf 最早期需求是各个业务线的订单 ID 生成需求。在美团早期，有的业务直接通过数据库自增的方式生成 ID，有的业务通过 Redis 缓存来生成 ID，也有的业务直接用 UUID 这种方式来生成 ID。以上的方式各自有各自的问题，因此决定实现一套分布式 ID 生成服务来满足需求。

Leaf-segment

Leaf-segment 数据库方案，在使用数据库的方案上，做了以下改变：

• 原方案每次获取 ID 都得读写一次数据库，造成数据库压力大。改为利用 proxy server 批量获取一个 segment 号段，用完之后再去数据库获取新的号段，大大减轻数据库的压力。
• 各个业务不同的发号需求用 biz_tag 字段来区分，每个 big_tag 的 ID 获取相互隔离互不影响。

优点：

• Leaf 服务可以很方便的线性扩展，性能完全能够支撑大多数业务场景。
• ID 是趋势递增的 8 字节的 64 位数字，满足数据库存储的主键要求。
• 容灾性高：Leaf 服务内部有号段缓存，即使数据库宕机，短时间内仍能可以正常对外提供服务。
• 可以自定义 max_id 大小。

缺点：

• ID 不够随机，能够泄露发号数量的信息，不安全。
• 数据库宕机可能会造成整个系统不可用。

Leaf-snowflake

该方案完全沿用 snowflake 方案设计。对于 workerID 的分配，当服务器集群数量较小的情况下，完全可以手动配置。服务规模较大时，动手配置成本太高，所以使用 Zookeeper 持久顺序节点的特性自动对 snowflake 节点配置。

启动步骤如下：

1. 启动 Leaf-snowflake 服务，连接 Zookeeper，在 leaf_forever 父节点下检查自己是否已经注册过。
2. 如果有注册过直接取回自己的 workerID，启动服务。
3. 如果没有注册过，就在该父节点下面创建一个持久顺序节点，创建成功后取回顺序号当做自己的 workerID 号。

使用 Docker Compose 部署 Leaf

克隆项目

$ git clone https://github.com/antoniopeng/leaf.git
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$ cd leaf
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$ mvn clean install -DskipTests
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构建

$ cd leaf-docker	
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$ chmod +x build.sh
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$ ./build.sh
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启动

$ docker-compose up -d
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测试

生成地址：http://localhost:8080/api/snowflake/get/test

$ curl http://localhost:8080/api/snowflake/get/test
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• 文章作者：彭超

• 本文首发于个人博客：antoniopeng.com/2020/07/22/…

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