美团Leaf分布式ID生成策略

ID生成原则

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。

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。

segment号段模式

重要字段说明：biz_tag用来区分业务，max_id表示该biz_tag目前所被分配的ID号段的最大值，step表示每次分配的号段长度。

test_tag在第一台Leaf机器上是1~1000的号段，当这个号段用完时，会去加载另一个长度为step=1000的号段，假设另外两台号段都没有更新，这个时候第一台机器新加载的号段就应该是3001~4000。同时数据库对应的biz_tag这条数据的max_id会从3000被更新成4000，更新号段的SQL语句如下：

UPDATE table SET max_id=max_id+step WHERE biz_tag=xxx
SELECT tag, max_id, step FROM table WHERE biz_tag=xxx

实时监控：

优点：

• ID号码是趋势递增的8byte的64位数字，满足上述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DB宕机，短时间内Leaf仍能正常对外提供服务。
• 可以自定义max_id的大小，多个服务器不会出现主键重复。
• 热加载序列分类，Schedule定时器。
• 加锁控制，线程安全。

缺点：

• 初始化策略不友好，服务重启后id可能会由10跳到2001。
• 当号段使用完之后还是会hang在更新数据库的I/O上，tg999数据会出现偶尔的尖刺。

Snowflake模式

弱依赖ZooKeeper

除了每次会去ZK拿数据以外，也会在本机文件系统上缓存一个workerID文件。当ZooKeeper出现问题，恰好机器出现问题需要重启时，能保证服务能够正常启动。这样做到了对三方组件的弱依赖。一定程度上提高了SLA

解决时钟问题

因为这种方案依赖时间，如果机器的时钟发生了回拨，那么就会有可能生成重复的ID号，需要解决时钟回退的问题。

由于强依赖时钟，对时间的要求比较敏感，在机器工作时NTP同步也会造成秒级别的回退，建议可以直接关闭NTP同步。要么在时钟回拨的时候直接不提供服务直接返回ERROR_CODE，等时钟追上即可。或者做一层重试，然后上报报警系统，更或者是发现有时钟回拨之后自动摘除本身节点并报警，如下：

public synchronized Result get(String key) {
        long timestamp = timeGen();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            long offset = lastTimestamp - timestamp;
            if (offset <= 5) {
                try {
                    wait(offset << 1);
                    timestamp = timeGen();
                    if (timestamp < lastTimestamp) {
                        return new Result(-1, Status.EXCEPTION);
                    }
                } catch (InterruptedException e) {
                    LOGGER.error("wait interrupted");
                    return new Result(-2, Status.EXCEPTION);
                }
            } else {
                return new Result(-3, Status.EXCEPTION);
            }
        }
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                //seq 为0的时候表示是下一毫秒时间开始对seq做随机
                sequence = RANDOM.nextInt(100);
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            //如果是新的ms开始
            sequence = RANDOM.nextInt(100);
        }
        lastTimestamp = timestamp;
　　　　　//时间戳偏移+workId偏移+随机数
        long id = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
        return new Result(id, Status.SUCCESS);

    }