Java干货分享-美团点评分布式ID生成系统

背景

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？

1、全唯一性：不能出现重复的ID号，既然是唯一标识，这是最基本的要求。

2、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。

3、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。

4、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：

1、平均延迟和TP999延迟都要尽可能低；

2、可用性5个9；

3、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

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：

MySQL官方有明确的建议主键要尽量越短越好[4]，36个字符长度的UUID不符合要求。

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（1L41）/(1000L*3600*24*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。

应用举例Mongdb objectID

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;REPLACEINTOTickets64(stub)VALUES('a');SELECTLAST_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。

对于MySQL性能问题，可用如下方案解决：在分布式系统中我们可以多部署几台机器，每台机器设置不同的初始值，且步长和机器数相等。比如有两台机器。设置步长step为2，TicketServer1的初始值为1（1，3，5，7，9，11...）、TicketServer2的初始值为2（2，4，6，8，10...）。这是Flickr团队在2010年撰文介绍的一种主键生成策略（Ticket Servers: Distributed Unique Primary Keys on the Cheap ）。如下所示，为了实现上述方案分别设置两台机器对应的参数，TicketServer1从1开始发号，TicketServer2从2开始发号，两台机器每次发号之后都递增2。

TicketServer1:auto-increment-increment=2auto-increment-offset=1TicketServer2:auto-increment-increment=2auto-increment-offset=2

假设我们要部署N台机器，步长需设置为N，每台的初始值依次为0,1,2...N-1那么整个架构就变成了如下图所示：

这种架构貌似能够满足性能的需求，但有以下几个缺点：

系统水平扩展比较困难，比如定义好了步长和机器台数之后，如果要添加机器该怎么做？假设现在只有一台机器发号是1,2,3,4,5（步长是1），这个时候需要扩容机器一台。可以这样做：把第二台机器的初始值设置得比第一台超过很多，比如14（假设在扩容时间之内第一台不可能发到14），同时设置步长为2，那么这台机器下发的号码都是14以后的偶数。然后摘掉第一台，把ID值保留为奇数，比如7，然后修改第一台的步长为2。让它符合我们定义的号段标准，对于这个例子来说就是让第一台以后只能产生奇数。扩容方案看起来复杂吗？貌似还好，现在想象一下如果我们线上有100台机器，这个时候要扩容该怎么做？简直是噩梦。所以系统水平扩展方案复杂难以实现。

ID没有了单调递增的特性，只能趋势递增，这个缺点对于一般业务需求不是很重要，可以容忍。

数据库压力还是很大，每次获取ID都得读写一次数据库，只能靠堆机器来提高性能。

Leaf介绍

Leaf这个名字是来自德国哲学家、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”

综合对比上述几种方案，每种方案都不完全符合我们的要求。所以Leaf分别在上述第二种和第三种方案上做了相应的优化，实现了Leaf-segment和Leaf-snowflake方案。

Leaf方案

Leaf-segment数据库方案

第一种Leaf-segment方案，在使用数据库的方案上，做了如下改变：

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，每次获取一个segment(step决定大小)号段的值。用完之后再去数据库获取新的号段，可以大大的减轻数据库的压力。

各个业务不同的发号需求用biz_tag字段来区分，每个biz-tag的ID获取相互隔离，互不影响。如果以后有性能需求需要对数据库扩容，不需要上述描述的复杂的扩容操作，只需要对biz_tag分库分表就行。

数据库表设计如下：

+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+

| 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 |

+-------------+--------------+------+-----+-------------------+-----------------------------+

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。原来获取ID每次都需要写数据库，现在只需要把step设置得足够大，比如1000。那么只有当1000个号被消耗完了之后才会去重新读写一次数据库。读写数据库的频率从1减小到了1/step，大致架构如下图所示：

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：

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

这种模式有以下优缺点：

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，非常方便业务从原有的ID方式上迁移过来。

缺点：

ID号码不够随机，能够泄露发号数量的信息，不太安全。

TP999数据波动大，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。

DB宕机会造成整个系统不可用。

双buffer优化

对于第二个缺点，Leaf-segment做了一些优化，简单的说就是：

Leaf 取号段的时机是在号段消耗完的时候进行的，也就意味着号段临界点的ID下发时间取决于下一次从DB取回号段的时间，并且在这期间进来的请求也会因为DB号段没有取回来，导致线程阻塞。如果请求DB的网络和DB的性能稳定，这种情况对系统的影响是不大的，但是假如取DB的时候网络发生抖动，或者DB发生慢查询就会导致整个系统的响应时间变慢。

为此，我们希望DB取号段的过程能够做到无阻塞，不需要在DB取号段的时候阻塞请求线程，即当号段消费到某个点时就异步的把下一个号段加载到内存中。而不需要等到号段用尽的时候才去更新号段。这样做就可以很大程度上的降低系统的TP999指标。详细实现如下图所示：

采用双buffer的方式，Leaf服务内部有两个号段缓存区segment。当前号段已下发10%时，如果下一个号段未更新，则另启一个更新线程去更新下一个号段。当前号段全部下发完后，如果下个号段准备好了则切换到下个号段为当前segment接着下发，循环往复。

每个biz-tag都有消费速度监控，通常推荐segment长度设置为服务高峰期发号QPS的600倍（10分钟），这样即使DB宕机，Leaf仍能持续发号10-20分钟不受影响。

每次请求来临时都会判断下个号段的状态，从而更新此号段，所以偶尔的网络抖动不会影响下个号段的更新。

Leaf高可用容灾

对于第三点“DB可用性”问题，我们目前采用一主两从的方式，同时分机房部署，Master和Slave之间采用半同步方式[5]同步数据。同时使用公司Atlas数据库中间件(已开源，改名为DBProxy)做主从切换。当然这种方案在一些情况会退化成异步模式，甚至在非常极端情况下仍然会造成数据不一致的情况，但是出现的概率非常小。如果你的系统要保证100%的数据强一致，可以选择使用“类Paxos算法”实现的强一致MySQL方案，如MySQL 5.7前段时间刚刚GA的MySQL Group Replication。但是运维成本和精力都会相应的增加，根据实际情况选型即可。

同时Leaf服务分IDC部署，内部的服务化框架是“MTthrift RPC”。服务调用的时候，根据负载均衡算法会优先调用同机房的Leaf服务。在该IDC内Leaf服务不可用的时候才会选择其他机房的Leaf服务。同时服务治理平台OCTO还提供了针对服务的过载保护、一键截流、动态流量分配等对服务的保护措施。

Leaf-snowflake方案

Leaf-segment方案可以生成趋势递增的ID，同时ID号是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞对在两天中午12点分别下单，通过订单id号相减就能大致计算出公司一天的订单量，这个是不能忍受的。面对这一问题，我们提供了 Leaf-snowflake方案。

Leaf-snowflake方案完全沿用snowflake方案的bit位设计，即是“1+41+10+12”的方式组装ID号。对于workerID的分配，当服务集群数量较小的情况下，完全可以手动配置。Leaf服务规模较大，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wokerID。Leaf-snowflake是按照下面几个步骤启动的：

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（是否有该顺序子节点）。

如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。

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，启动服务。

Leaf-snowflake方案

Leaf-segment方案可以生成趋势递增的ID，同时ID号是可计算的，不适用于订单ID生成场景，比如竞对在两天中午12点分别下单，通过订单id号相减就能大致计算出公司一天的订单量，这个是不能忍受的。面对这一问题，我们提供了 Leaf-snowflake方案。

Leaf-snowflake方案完全沿用snowflake方案的bit位设计，即是“1+41+10+12”的方式组装ID号。对于workerID的分配，当服务集群数量较小的情况下，完全可以手动配置。Leaf服务规模较大，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wokerID。Leaf-snowflake是按照下面几个步骤启动的：

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（是否有该顺序子节点）。

如果有注册过直接取回自己的workerID（zk顺序节点生成的int类型ID号），启动服务。

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，启动服务。

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。

参见上图整个启动流程图，服务启动时首先检查自己是否写过ZooKeeper leaf_forever节点：

若写过，则用自身系统时间与leaf_forever/$节点记录时间做比较，若小于leaf_forever/$时间则认为机器时间发生了大步长回拨，服务启动失败并报警。

若未写过，证明是新服务节点，直接创建持久节点leaf_forever/$并写入自身系统时间，接下来综合对比其余Leaf节点的系统时间来判断自身系统时间是否准确，具体做法是取leaf_temporary下的所有临时节点(所有运行中的Leaf-snowflake节点)的服务IP：Port，然后通过RPC请求得到所有节点的系统时间，计算sum(time)/nodeSize。

若abs( 系统时间-sum(time)/nodeSize ) 阈值，认为当前系统时间准确，正常启动服务，同时写临时节点leaf_temporary/$ 维持租约。

否则认为本机系统时间发生大步长偏移，启动失败并报警。

每隔一段时间(3s)上报自身系统时间写入leaf_forever/$。

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：

if(timestamplastTimestamp)}catch(InterruptedExceptione)}else}

从上线情况来看，在2017年闰秒出现那一次出现过部分机器回拨，由于Leaf-snowflake的策略保证，成功避免了对业务造成的影响。

Leaf现状

Leaf在美团点评公司内部服务包含金融、支付交易、餐饮、外卖、酒店旅游、猫眼电影等众多业务线。目前Leaf的性能在4C8G的机器上QPS能压测到近5w/s，TP999 1ms，已经能够满足大部分的业务的需求。每天提供亿数量级的调用量，作为公司内部公共的基础技术设施，必须保证高SLA和高性能的服务，我们目前还仅仅达到了及格线，还有很多提高的空间。

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