分布式ID是什么，以美团Leaf为例改造融入自己项目【第十一期】

本文介绍: 在日常开发中，主键id应用是非常广泛的，但是当涉及到分布式系统的时候，往往需要使用到分布式id，每一个服务里面一套生成规则的不易管理，容易引发冲突。我的IM聊天系统中使用分布式id来生成消息唯一键,为后面幂等做准备。后续做幂等可以采用数据库唯一主键来做，也可以使用Redis token 令牌来做，但是都是需要唯一的分布式id。以及涉及到分布分表等场景也是会使用到。这篇文章重点介绍美团Leaf 号段的使用。

前言

在日常开发中，主键id应用是非常广泛的，但是当涉及到分布式系统的时候，往往需要使用到分布式id，每一个服务里面一套生成规则的不易管理，容易引发冲突。
我的IM聊天系统中使用分布式id来生成消息唯一键,为后面幂等做准备。后续做幂等可以采用数据库唯一主键来做，也可以使用Redis token 令牌来做，但是都是需要唯一的分布式id。以及涉及到分布分表等场景也是会使用到。
这篇文章重点介绍美团Leaf 号段的使用。Leaf是美团推出的一个分布式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.”（“世界上没有两片相同的树叶”），取个名字都这么有寓意，美团程序员牛掰啊！就是自己的IM项目中目前测试阶段用户量也不大，使用号段完全可以顶的住。

本期对应视频，可从b站查看
目前已经写的文章有。并且有对应视频版本。
git项目地址【IM即时通信系统（企聊聊）】点击可跳转
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1.分布式id是什么

生成ID的方式多种多样，可以使用Redis键自增，UUID，或者基于雪花算法实现的ID生成服务。最常见的基于数据库ID自增的方式，在业务数据量不大的时候，单库单表可以支撑，数据再大一点搞个MySQL主从同步、读写分离也能对付。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一条数据，数据库的自增ID显然不能满足需求。
伴随着业务快速迭代，很多业务都需要生成ID，每个微服务各自为政会陷入”重复造轮子”的低效劳动中，同时造成服务治理上的混乱，此时一个能够生成全局唯一ID的服务是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID生成服务。

2.常见的分布式id方案

UUID 当然不建议（狗头）它的存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，
号段模式
号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段，生成1~1000的自增ID并加载到内存。
Redis
基于全局唯一ID的特性，我们可以通过Redis的INCR命令来生成全局唯一ID。
同样使用Redis也有对应的缺点：ID 生成的持久化问题，如果Redis宕机了怎么进行恢复
雪花算法雪花算法是 Twitter 提出的一种分布式ID生成算法。雪花算法可以在多台机器上生成不重复的ID，支持高并发和大规模的分布式系统。

具体的涉及方案可以网上了解，本期主要讲解美团的开源项目Leaf的分布式id，有两种模式可以进行选择，一种是号段模式，一种是雪花算法。

3.美团分布式id 号段原理

需要插入的数据库

CREATE TABLE `segment_id` (
  `biz_tag` VARCHAR(32) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '业务类型',
  `max_id` BIGINT(20) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '当前最大id',
  `step` INT(11) NOT NULL COMMENT '号段步长',
  `version` INT(20) NOT NULL COMMENT '版本号',
  `update_time` TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`biz_tag`)
) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8;

比如使用下面的SQL，当需要ID时，先发起查询，然后更新max_id，更新成功则表示获取到新号段[max_id, max_id+step)。

UPDATE segment_id SET max_id=max_id+step, VERSION = VERSION + 1 WHERE VERSION = #{version} and biz_tag = #{biz_tag};

在这里插入图片描述
可以从这张图上面看出不同的服务去请求分布式id发号器，然后去数据库中去取一个号段，然后存储起来起始值以及步长在缓存中进行分发，并且美团LeafLeaf还采用了双Buffer异步更新的策略，保证无论何时，都能有一个Buffer的号段可以正常对外提供服务。有兴趣的消小伙伴可以去了解下。

4.改造分布式id

美团的分布式id是基于mysql5.7的，然后就是数据库的版本比较老了，我们项目使用的数据库是Mysql8，需要改一下pom依赖，以及数据库连接池也不一样，也是需要改造一下。
首先拿出core模块；

在这里插入图片描述
美团源码的这个部分直接拿了进去没有做一些更改，然后
在loginuser模块

4.1首先需要数据库建好，然后进行Mysql8的改造。

1.更改pom文件

  <mysql-connector-java.version>8.0.14</mysql-connector-java.version>

2.leaf.properties做下面修改

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
# 开启号段模式
leaf.segment.enable=true
leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://192.168.1.200:3307/leaf?characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
leaf.jdbc.username=root
leaf.jdbc.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
leaf.jdbc.password=123456
# 开启snowflake模式
leaf.snowflake.enable=false
leaf.snowflake.zk.address=localhost
leaf.snowflake.port=2181

springboot是2.2.5版本，durid是1.1.13 配置如下.

 datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    druid:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/yan?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      username: root
      password: root
      initial-size: 10
      max-active: 100
      min-idle: 10
      max-wait: 60000
      pool-prepared-statements: true
      max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
      time-between-eviction-runs-millis: 60000
      min-evictable-idle-time-millis: 300000
      #Oracle需要打开注释
      #validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
      test-while-idle: true
      test-on-borrow: false
      test-on-return: false
      stat-view-servlet:
        enabled: true
        url-pattern: /druid/*
        #login-username: admin
        #login-password: admin
      filter:
        stat:
          log-slow-sql: true
          slow-sql-millis: 1000
          merge-sql: false
        wall:
          config:
            multi-statement-allow: true

dao层的实际应用.


@Mapper
public interface IDAllocMapper extends BaseMapper<LeafAlloc> {

    @Select("SELECT `key`, max_id, step, update_time FROM leaf_alloc")
    @Results(value = {
            @Result(column = "key", property = "key"),
            @Result(column = "max_id", property = "maxId"),
            @Result(column = "step", property = "step"),
            @Result(column = "update_time", property = "updateTime")
    })
    List<LeafAlloc> getAllLeafAllocs();

    @Select("SELECT `key`, max_id, step FROM leaf_alloc WHERE `key` = #{tag}")
    @Results(value = {
            @Result(column = "key", property = "key"),
            @Result(column = "max_id", property = "maxId"),
            @Result(column = "step", property = "step")
    })
    LeafAlloc getLeafAlloc(@Param("tag") String tag);

    @Update("UPDATE leaf_alloc SET max_id = max_id + step WHERE `key` = #{tag}")
    void updateMaxId(@Param("tag") String tag);

    @Update("UPDATE leaf_alloc SET max_id = max_id + #{step} WHERE `key` = #{key}")
    void updateMaxIdByCustomStep(@Param("leafAlloc") LeafAlloc leafAlloc);

    @Select("SELECT `key` FROM leaf_alloc")
    List<String> getAllTags();
}