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编程问答

Leaf:美团分布式ID生成服务开源

發(fā)布時(shí)間:2024/7/5 编程问答 85 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 Leaf:美团分布式ID生成服务开源 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

Leaf是美團(tuán)基礎(chǔ)研發(fā)平臺(tái)推出的一個(gè)分布式ID生成服務(wù),名字取自德國哲學(xué)家、數(shù)學(xué)家萊布尼茨的一句話:“There are no two identical leaves in the world.”Leaf具備高可靠、低延遲、全局唯一等特點(diǎn)。目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于美團(tuán)金融、美團(tuán)外賣、美團(tuán)酒旅等多個(gè)部門。具體的技術(shù)細(xì)節(jié),可參考此前美團(tuán)技術(shù)博客的一篇文章:《Leaf美團(tuán)分布式ID生成服務(wù)》。近日,Leaf項(xiàng)目已經(jīng)在Github上開源:https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf,希望能和更多的技術(shù)同行一起交流、共建。

Leaf特性

Leaf在設(shè)計(jì)之初就秉承著幾點(diǎn)要求:

  • 全局唯一,絕對(duì)不會(huì)出現(xiàn)重復(fù)的ID,且ID整體趨勢(shì)遞增。
  • 高可用,服務(wù)完全基于分布式架構(gòu),即使MySQL宕機(jī),也能容忍一段時(shí)間的數(shù)據(jù)庫不可用。
  • 高并發(fā)低延時(shí),在CentOS 4C8G的虛擬機(jī)上,遠(yuǎn)程調(diào)用QPS可達(dá)5W+,TP99在1ms內(nèi)。
  • 接入簡(jiǎn)單,直接通過公司RPC服務(wù)或者HTTP調(diào)用即可接入。
  • Leaf誕生

    Leaf第一個(gè)版本采用了預(yù)分發(fā)的方式生成ID,即可以在DB之上掛N個(gè)Server,每個(gè)Server啟動(dòng)時(shí),都會(huì)去DB拿固定長(zhǎng)度的ID List。這樣就做到了完全基于分布式的架構(gòu),同時(shí)因?yàn)镮D是由內(nèi)存分發(fā),所以也可以做到很高效。接下來是數(shù)據(jù)持久化問題,Leaf每次去DB拿固定長(zhǎng)度的ID List,然后把最大的ID持久化下來,也就是并非每個(gè)ID都做持久化,僅僅持久化一批ID中最大的那一個(gè)。這個(gè)方式有點(diǎn)像游戲里的定期存檔功能,只不過存檔的是未來某個(gè)時(shí)間下發(fā)給用戶的ID,這樣極大地減輕了DB持久化的壓力。

    整個(gè)服務(wù)的具體處理過程如下:

    • Leaf Server 1:從DB加載號(hào)段[1,1000]。
    • Leaf Server 2:從DB加載號(hào)段[1001,2000]。
    • Leaf Server 3:從DB加載號(hào)段[2001,3000]。

    用戶通過Round-robin的方式調(diào)用Leaf Server的各個(gè)服務(wù),所以某一個(gè)Client獲取到的ID序列可能是:1,1001,2001,2,1002,2002……也可能是:1,2,1001,2001,2002,2003,3,4……當(dāng)某個(gè)Leaf Server號(hào)段用完之后,下一次請(qǐng)求就會(huì)從DB中加載新的號(hào)段,這樣保證了每次加載的號(hào)段是遞增的。

    Leaf數(shù)據(jù)庫中的號(hào)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加載號(hào)段的SQL語句如下:

    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

    整體上,V1版本實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單,主要是為了盡快解決業(yè)務(wù)層DB壓力的問題,而快速迭代出的一個(gè)版本。因而在生產(chǎn)環(huán)境中,也發(fā)現(xiàn)了些問題。比如:

  • 在更新DB的時(shí)候會(huì)出現(xiàn)耗時(shí)尖刺,系統(tǒng)最大耗時(shí)取決于更新DB號(hào)段的時(shí)間。
  • 當(dāng)更新DB號(hào)段的時(shí)候,如果DB宕機(jī)或者發(fā)生主從切換,會(huì)導(dǎo)致一段時(shí)間的服務(wù)不可用。
  • Leaf雙Buffer優(yōu)化

    為了解決這兩個(gè)問題,Leaf采用了異步更新的策略,同時(shí)通過雙Buffer的方式,保證無論何時(shí)DB出現(xiàn)問題,都能有一個(gè)Buffer的號(hào)段可以正常對(duì)外提供服務(wù),只要DB在一個(gè)Buffer的下發(fā)的周期內(nèi)恢復(fù),就不會(huì)影響整個(gè)Leaf的可用性。

    這個(gè)版本代碼在線上穩(wěn)定運(yùn)行了半年左右,Leaf又遇到了新的問題:

  • 號(hào)段長(zhǎng)度始終是固定的,假如Leaf本來能在DB不可用的情況下,維持10分鐘正常工作,那么如果流量增加10倍就只能維持1分鐘正常工作了。
  • 號(hào)段長(zhǎng)度設(shè)置的過長(zhǎng),導(dǎo)致緩存中的號(hào)段遲遲消耗不完,進(jìn)而導(dǎo)致更新DB的新號(hào)段與前一次下發(fā)的號(hào)段ID跨度過大。
  • Leaf動(dòng)態(tài)調(diào)整Step

    假設(shè)服務(wù)QPS為Q,號(hào)段長(zhǎng)度為L(zhǎng),號(hào)段更新周期為T,那么Q * T = L。最開始L長(zhǎng)度是固定的,導(dǎo)致隨著Q的增長(zhǎng),T會(huì)越來越小。但是Leaf本質(zhì)的需求是希望T是固定的。那么如果L可以和Q正相關(guān)的話,T就可以趨近一個(gè)定值了。所以Leaf每次更新號(hào)段的時(shí)候,根據(jù)上一次更新號(hào)段的周期T和號(hào)段長(zhǎng)度step,來決定下一次的號(hào)段長(zhǎng)度nextStep:

    • T < 15min,nextStep = step * 2
    • 15min < T < 30min,nextStep = step
    • T > 30min,nextStep = step / 2

    至此,滿足了號(hào)段消耗穩(wěn)定趨于某個(gè)時(shí)間區(qū)間的需求。當(dāng)然,面對(duì)瞬時(shí)流量幾十、幾百倍的暴增,該種方案仍不能滿足可以容忍數(shù)據(jù)庫在一段時(shí)間不可用、系統(tǒng)仍能穩(wěn)定運(yùn)行的需求。因?yàn)楸举|(zhì)上來講,Leaf雖然在DB層做了些容錯(cuò)方案,但是號(hào)段方式的ID下發(fā),最終還是需要強(qiáng)依賴DB。

    MySQL高可用

    在MySQL這一層,Leaf目前采取了半同步的方式同步數(shù)據(jù),通過公司DB中間件Zebra加MHA做的主從切換。未來追求完全的強(qiáng)一致,會(huì)考慮切換到MySQL Group Replication。

    現(xiàn)階段由于公司數(shù)據(jù)庫強(qiáng)一致的特性還在演進(jìn)中,Leaf采用了一個(gè)臨時(shí)方案來保證機(jī)房斷網(wǎng)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)一致性:

    • 多機(jī)房部署數(shù)據(jù)庫,每個(gè)機(jī)房一個(gè)實(shí)例,保證都是跨機(jī)房同步數(shù)據(jù)。
    • 半同步超時(shí)時(shí)間設(shè)置到無限大,防止半同步方式退化為異步復(fù)制。

    Leaf監(jiān)控

    針對(duì)服務(wù)自身的監(jiān)控,Leaf提供了Web層的內(nèi)存數(shù)據(jù)映射界面,可以實(shí)時(shí)看到所有號(hào)段的下發(fā)狀態(tài)。比如每個(gè)號(hào)段雙buffer的使用情況,當(dāng)前ID下發(fā)到了哪個(gè)位置等信息都可以在Web界面上查看。

    Leaf Snowflake

    Snowflake,Twitter開源的一種分布式ID生成算法。基于64位數(shù)實(shí)現(xiàn),下圖為Snowflake算法的ID構(gòu)成圖。

    • 第1位置為0。
    • 第2-42位是相對(duì)時(shí)間戳,通過當(dāng)前時(shí)間戳減去一個(gè)固定的歷史時(shí)間戳生成。
    • 第43-52位是機(jī)器號(hào)workerID,每個(gè)Server的機(jī)器ID不同。
    • 第53-64位是自增ID。

    這樣通過時(shí)間+機(jī)器號(hào)+自增ID的組合來實(shí)現(xiàn)了完全分布式的ID下發(fā)。

    在這里,Leaf提供了Java版本的實(shí)現(xiàn),同時(shí)對(duì)Zookeeper生成機(jī)器號(hào)做了弱依賴處理,即使Zookeeper有問題,也不會(huì)影響服務(wù)。Leaf在第一次從Zookeeper拿取workerID后,會(huì)在本機(jī)文件系統(tǒng)上緩存一個(gè)workerID文件。即使ZooKeeper出現(xiàn)問題,同時(shí)恰好機(jī)器也在重啟,也能保證服務(wù)的正常運(yùn)行。這樣做到了對(duì)第三方組件的弱依賴,一定程度上提高了SLA。

    未來規(guī)劃

    • 號(hào)段加載優(yōu)化:Leaf目前重啟后的第一次請(qǐng)求還是會(huì)同步加載MySQL,之所以這么做而非服務(wù)初始化加載號(hào)段的原因,主要是MySQL中的Leaf Key并非一定都被這個(gè)Leaf服務(wù)節(jié)點(diǎn)所加載,如果每個(gè)Leaf節(jié)點(diǎn)都在初始化加載所有的Leaf Key會(huì)導(dǎo)致號(hào)段的大量浪費(fèi)。因此,未來會(huì)在Leaf服務(wù)Shutdown時(shí),備份這個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)近一天使用過的Leaf Key列表,這樣重啟后會(huì)預(yù)先從MySQL加載Key List中的號(hào)段。
    • 單調(diào)遞增:簡(jiǎn)易的方式,是只要保證同一時(shí)間、同一個(gè)Leaf Key都從一個(gè)Leaf服務(wù)節(jié)點(diǎn)獲取ID,即可保證遞增。需要注意的問題是Leaf服務(wù)節(jié)點(diǎn)切換時(shí),舊Leaf 服務(wù)用過的號(hào)段需要廢棄。路由邏輯,可采用主備的模型或者每個(gè)Leaf Key 配置路由表的方式來實(shí)現(xiàn)。

    關(guān)于開源

    分布式ID生成的方案有很多種,Leaf開源版本提供了兩種ID的生成方式:

    • 號(hào)段模式:低位趨勢(shì)增長(zhǎng),較少的ID號(hào)段浪費(fèi),能夠容忍MySQL的短時(shí)間不可用。
    • Snowflake模式:完全分布式,ID有語義。

    讀者可以按需選擇適合自身業(yè)務(wù)場(chǎng)景的ID下發(fā)方式。希望美團(tuán)的方案能給予大家一些幫助,同時(shí)也希望各位能夠一起交流、共建。

    Leaf項(xiàng)目Github地址:https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf 。

    如有任何疑問和問題,歡迎提交至Github issues。

    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的Leaf:美团分布式ID生成服务开源的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

    如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。

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