原文地址：https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html
Leaf是美团基础研发平台推出的一个分布式ID生成服务，名字取自德国哲学家、数学家莱布尼茨的一句话：“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具备高可靠、低延迟、全局唯一等特点。Leaf项目已经在Github上开源：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf。
Leaf特性
- 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诞生
Leaf第一个版本采用了预分发的方式生成ID，即可以在DB之上挂N个Server，每个Server启动时，都会去DB拿固定长度的ID List。这样就做到了完全基于分布式的架构，同时因为ID是由内存分发，所以也可以做到很高效。接下来是数据持久化问题，Leaf每次去DB拿固定长度的ID List，然后把最大的ID持久化下来，也就是并非每个ID都做持久化，仅仅持久化一批ID中最大的那一个。这个方式有点像游戏里的定期存档功能，只不过存档的是未来某个时间下发给用户的ID，这样极大地减轻了DB持久化的压力。
整个服务的具体处理过程如下：
- Leaf Server 1：从DB加载号段[1，1000]。
- Leaf Server 2：从DB加载号段[1001，2000]。
- Leaf Server 3：从DB加载号段[2001，3000]。
用户通过Round-robin的方式调用Leaf Server的各个服务，所以某一个Client获取到的ID序列可能是：1，1001，2001，2，1002，2002……也可能是：1，2，1001，2001，2002，2003，3，4……当某个Leaf Server号段用完之后，下一次请求就会从DB中加载新的号段，这样保证了每次加载的号段是递增的。
Leaf数据库中的号段表格式如下：
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
| biz_tag | varchar(128) | NO | PRI | | |
| max_id | bigint(20) | NO | | 1 | |
| step | int(11) | NO | | NULL | |
| desc | varchar(256) | YES | | NULL | |
| update_time | timestamp | NO | | CURRENT_TIMESTAMP | on update CURRENT_TIMESTAMP |
+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+
Leaf Server加载号段的SQL语句如下：
Begin
UPDATE table SET max_id=max_id+step WHERE biz_tag=xxx
SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tag=xxx
Commit
整体上，V1版本实现比较简单，主要是为了尽快解决业务层DB压力的问题，而快速迭代出的一个版本。因而在生产环境中，也发现了些问题。比如：
- 在更新DB的时候会出现耗时尖刺，系统最大耗时取决于更新DB号段的时间。
- 当更新DB号段的时候，如果DB宕机或者发生主从切换，会导致一段时间的服务不可用。
Leaf双Buffer优化
为了解决这两个问题，Leaf采用了异步更新的策略，同时通过双Buffer的方式，保证无论何时DB出现问题，都能有一个Buffer的号段可以正常对外提供服务，只要DB在一个Buffer的下发的周期内恢复，就不会影响整个Leaf的可用性。
这个版本代码在线上稳定运行了半年左右，Leaf又遇到了新的问题：
- 号段长度始终是固定的，假如Leaf本来能在DB不可用的情况下，维持10分钟正常工作，那么如果流量增加10倍就只能维持1分钟正常工作了。
- 号段长度设置的过长，导致缓存中的号段迟迟消耗不完，进而导致更新DB的新号段与前一次下发的号段ID跨度过大。
Leaf动态调整Step
假设服务QPS为Q，号段长度为L，号段更新周期为T，那么Q * T = L。最开始L长度是固定的，导致随着Q的增长，T会越来越小。但是Leaf本质的需求是希望T是固定的。那么如果L可以和Q正相关的话，T就可以趋近一个定值了。所以Leaf每次更新号段的时候，根据上一次更新号段的周期T和号段长度step，来决定下一次的号段长度nextStep：
T < 15min，nextStep = step * 215min < T < 30min，nextStep = stepT > 30min，nextStep = step / 2
至此，满足了号段消耗稳定趋于某个时间区间的需求。当然，面对瞬时流量几十、几百倍的暴增，该种方案仍不能满足可以容忍数据库在一段时间不可用、系统仍能稳定运行的需求。因为本质上来讲，Leaf虽然在DB层做了些容错方案，但是号段方式的ID下发，最终还是需要强依赖DB。
MySQL高可用
在MySQL这一层，Leaf目前采取了半同步的方式同步数据，通过公司DB中间件Zebra加MHA做的主从切换。未来追求完全的强一致，会考虑切换到MySQL Group Replication。
现阶段由于公司数据库强一致的特性还在演进中，Leaf采用了一个临时方案来保证机房断网场景下的数据一致性：
- 多机房部署数据库，每个机房一个实例，保证都是跨机房同步数据。
- 半同步超时时间设置到无限大，防止半同步方式退化为异步复制。
Leaf监控
针对服务自身的监控，Leaf提供了Web层的内存数据映射界面，可以实时看到所有号段的下发状态。比如每个号段双buffer的使用情况，当前ID下发到了哪个位置等信息都可以在Web界面上查看。
Leaf Snowflake
Snowflake，Twitter开源的一种分布式ID生成算法。基于64位数实现，下图为Snowflake算法的ID构成图。
- 第1位置为0。
- 第2-42位是相对时间戳，通过当前时间戳减去一个固定的历史时间戳生成。
- 第43-52位是机器号workerID，每个Server的机器ID不同。
- 第53-64位是自增ID。
这样通过时间+机器号+自增ID的组合来实现了完全分布式的ID下发。
在这里，Leaf提供了Java版本的实现，同时对Zookeeper生成机器号做了弱依赖处理，即使Zookeeper有问题，也不会影响服务。Leaf在第一次从Zookeeper拿取workerID后，会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。即使ZooKeeper出现问题，同时恰好机器也在重启，也能保证服务的正常运行。这样做到了对第三方组件的弱依赖，一定程度上提高了SLA。
未来规划
- 号段加载优化：Leaf目前重启后的第一次请求还是会同步加载MySQL，之所以这么做而非服务初始化加载号段的原因，主要是MySQL中的Leaf Key并非一定都被这个Leaf服务节点所加载，如果每个Leaf节点都在初始化加载所有的Leaf Key会导致号段的大量浪费。因此，未来会在Leaf服务Shutdown时，备份这个服务节点近一天使用过的Leaf Key列表，这样重启后会预先从MySQL加载Key List中的号段。
- 单调递增：简易的方式，是只要保证同一时间、同一个Leaf Key都从一个Leaf服务节点获取ID，即可保证递增。需要注意的问题是Leaf服务节点切换时，旧Leaf 服务用过的号段需要废弃。路由逻辑，可采用主备的模型或者每个Leaf Key 配置路由表的方式来实现。
关于开源
分布式ID生成的方案有很多种，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。
读者可以按需选择适合自身业务场景的ID下发方式。希望美团的方案能给予大家一些帮助，同时也希望各位能够一起交流、共建。
Leaf项目Github地址：https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf 。
原文地址：https://tech.meituan.com/2019/03/07/open-source-project-leaf.html
