美团Leaf源码——snowflake模式源码解析

曾经终败给现在 2022-01-31 06:57 661阅读 0赞

## 前言 ##

上一篇文章介绍了如何使用Leaf的号段模式生成分布式全局唯一id，参照下图我们简单总结一下。当我们部署Leaf集群时(图中是3个)，每个节点起初都包含一个双 `buffer`，也就是双号段。当有请求过来时，每个节点都会去数据库查询按照初始的DB中的step去更新最大id，从而获取到一个号段，然后每个节点当第一个号段用到超过10%的时候再异步准备第二个号段。所以按照图中的理解可以认为左中右三个节点依次被调用请求test\_tag业务对应的id，从而每个节点都获得到自己的号段，三个节点都按照step=1000去更新maxId，最后maxId表示已经分配最大的id为3000，接下来三个节点谁先用到超过10%就会再去异步准备另一个号段。等到请求量都达到10%之后，都会准备好双buffer，然后不断切换异步准备。  
![号段模式][20190515205527990.png]  
这次我们主要讨论snowflake模式的使用以及源码解析。本文的Leaf源码注释地址：[https://github.com/MrSorrow/Leaf][https_github.com_MrSorrow_Leaf]

## I. 测试snowflake模式 ##

### 「安装ZooKeeper」 ###

这里选择Docker的方式快速搭建一个单机版的ZooKeeper，用于整合Leaf框架。

docker pull zookeeper:3.4
    
    firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent
    firewall-cmd --zone=public --add-port=2888/tcp --permanent
    firewall-cmd --zone=public --add-port=3888/tcp --permanent
    firewall-cmd --reload
    
    docker run --name leaf-zookeeper --restart always -p 2181:2181 -e TZ=Asia/Shanghai -d zookeeper:3.4

可能会遇到 `WARNING IPv4 forwarding is disabled. Networking will not work` 错误，解决方法如下：

vi /usr/lib/sysctl.d/00-system.conf
    # 添加上一行
    net.ipv4.ip_forward=1
    # 重启network服务
    systemctl restart network
    # 查看
    sysctl net.ipv4.ip_forward
    # 如果返回为“net.ipv4.ip_forward = 1”则表示成功了

### 「开启snowflake模式」 ###

主要配置好最后的三项，开启snowflake模式，配置好zookeeper的地址和端口号。

leaf.name=com.sankuai.leaf.opensource.test
    # 关闭号段模式
    leaf.segment.enable=false
    leaf.jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf_test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&characterSetResults=utf8
    leaf.jdbc.username=root
    leaf.jdbc.password=1234
    
    # 开启号段模式
    leaf.snowflake.enable=true
    leaf.snowflake.zk.address=192.168.2.113
    leaf.snowflake.port=2181

### 「启动测试」 ###

仍然和号段模式启动一样，点击启动 `leaf-server` 模块的 `LeafServerApplication`，将服务跑起来。  
![snowflake模式启动成功][snowflake]  
浏览器输入[http://localhost:8080/api/snowflake/get/key][http_localhost_8080_api_snowflake_get_key]来获取分布式递增id。或者通过命令行中 `curl` 方式进行测试。

wangguopingdeMacBook-Air:~ guoping$ curl http://localhost:8080/api/snowflake/get/key1
    1128852519460536335
    wangguopingdeMacBook-Air:~ guoping$ curl http://localhost:8080/api/snowflake/get/key1
    1128852531322028054
    
    wangguopingdeMacBook-Air:~ guoping$ curl http://localhost:8080/api/snowflake/get/key2
    1128852655284682815
    wangguopingdeMacBook-Air:~ guoping$ curl http://localhost:8080/api/snowflake/get/key2
    1128852694715334657

我们将返回的id转换为十六进制数，可以确定 `workerId` 是 0，时间戳也确实在递增，自增序列却不是递增的，这在后面我们研究源码可以知道当时间戳一致才会自增，时间戳增大后，自增序列要“清零”重新开始自增。

1128852519460536335=0-00011111010101001111101011000101011001001-0000000000-000000001111
    1128852531322028054=0-00011111010101001111101011001010111010101-0000000000-000000010110
    
    1128852655284682815=0-00011111010101001111101100000100101001000-0000000000-000000111111
    1128852694715334657=0-00011111010101001111101100010111000000001-0000000000-000000000001

按照snowflake算法的比特分配，我们将上述的id值转换成对应的形式。图中有些错误，最后自增序列是12位。  
![snowflake比特分配][snowflake 1]

## III. snowflake模式源码分析 ##

有了号段模式源码的分析基础，我们对于整个项目的结构有了更加清晰的认识。调用snowflake模式下的Leaf服务，依然调用的是 `LeafController` 下的接口，然后Service层的实现则换成了 `SnowflakeService`，Service层依赖的ID生成器 `IDGen` 的实现类则是 `SnowflakeIDGenImpl`。  
![snowflake模式][snowflake 2]  
下面我们就来从`LeafController` 下的接口出发。

@Autowired
    SnowflakeService snowflakeService;
    
    /** * snowflake模式获取id * @param key 随便定义 * @return */
    @RequestMapping(value = "/api/snowflake/get/{key}")
    public String getSnowflakeID(@PathVariable("key") String key) { 
        return get(key, snowflakeService.getId(key));
    
    }

可以看出核心方法调用的是 `SnowflakeService` 的 `getId(key)` 方法。

### SnowflakeService ###

/** * snowflake模式的service层 */
    @Service("SnowflakeService")
    public class SnowflakeService { 
        private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(SnowflakeService.class);
    
        /** * ID生成器 */
        IDGen idGen;
    
        /** * 构造函数，注入单例SnowflakeService时，完成以下几件事： * 1. 加载leaf.properties配置文件解析配置 * 2. 创建snowflake模式ID生成器 * 3. 初始化ID生成器 * @throws InitException */
        public SnowflakeService() throws InitException { 
            // 1. 加载leaf.properties配置文件解析配置
            Properties properties = PropertyFactory.getProperties();
            // 是否开启snowflake模式
            boolean flag = Boolean.parseBoolean(properties.getProperty(Constants.LEAF_SNOWFLAKE_ENABLE, "true"));
            if (flag) { 
                // 2. 创建snowflake模式ID生成器
                String zkAddress = properties.getProperty(Constants.LEAF_SNOWFLAKE_ZK_ADDRESS);
                int port = Integer.parseInt(properties.getProperty(Constants.LEAF_SNOWFLAKE_PORT));
                idGen = new SnowflakeIDGenImpl(zkAddress, port);
                // 3. 初始化ID生成器
                if(idGen.init()) { 
                    logger.info("Snowflake Service Init Successfully");
                } else { 
                    throw new InitException("Snowflake Service Init Fail");
                }
            } else { 
                // ZeroIDGen一直返回id=0
                idGen = new ZeroIDGen();
                logger.info("Zero ID Gen Service Init Successfully");
            }
        }
    
        /** * 通过ID生成器获得key对应的id * @param key * @return */
        public Result getId(String key) { 
            return idGen.get(key);
        }
    }

`SnowflakeService` 的内容非常简单，其方法只有一个就是 `getId(String key)`。成员变量包含一个ID生成器，构造函数主要的目的就是创建并初始化这个ID生成器。

构造函数中，注入单例SnowflakeService时主要完成三件事：

1.  加载 `leaf.properties` 配置文件解析配置
2.  创建snowflake模式ID生成器
3.  初始化ID生成器

#### ① 创建ID生成器 ####

第一步加载 `leaf.properties` 配置文件解析zookeeper连接ip与port的相关配置信息就不用多描述了，和号段模式解析数据库连接配置如出一辙。

然后校验配置文件中是否打开了snowflake模式，如果打开了则创建 `SnowflakeIDGenImpl` 类型的ID生成器。我们查看 `SnowflakeIDGenImpl` 的构造函数。

/** * snowflake模式ID生成器 */
    public class SnowflakeIDGenImpl implements IDGen { 
    
    	·········
    	
        /** * 保存该节点的workId */
        private long workerId;
        
        /** * 是否初始化完成，也就标记着是否get到workID */
        public boolean initFlag = false;
    
        /** * zk的端口号 */
        private int port;
    
        public SnowflakeIDGenImpl(String zkAddress, int port) { 
            this.port = port;
            // 创建SnowflakeZookeeperHolder对象
            SnowflakeZookeeperHolder holder = new SnowflakeZookeeperHolder(Utils.getIp(), String.valueOf(port), zkAddress);
            // 初始化SnowflakeZookeeperHolder对象
            initFlag = holder.init();
            if (initFlag) { 
                // 初始化完成后最重要的就是确定了本机器的workerId
                workerId = holder.getWorkerID();
                LOGGER.info("start success use zk workerId-{}", workerId);
            } else { 
                // 校验initFlag是否为true，不为true报出Snowflake Id Gen is not init ok错误
                Preconditions.checkArgument(initFlag, "Snowflake Id Gen is not init ok");
            }
            // 校验生成的workID必须在0~1023之间
            Preconditions.checkArgument(workerId >= 0 && workerId <= maxWorkerId, "workerID must gte 0 and lte 1023");
        }
    
    	········
    }

可以看到 `SnowflakeIDGenImpl` 的构造函数的最主要目的就是创建 `SnowflakeZookeeperHolder` 对象，并调用其 `init()` 初始化方法，初始化完成后最重要的就是确定了本机器的 `workerId`。这样 `SnowflakeIDGenImpl` 的 `workerId` 得到了初始化，获得了本Leaf节点在集群中的工作机器id号。这样snowflake算法的三分之一内容就已经搞定了。

为了显示 `workerId` 的获取的重要性，这里准备单独再开一节内容单独讨论。

#### ② 初始化ID生成器 ####

我们查看 `SnowflakeIDGenImpl` ID生成器的初始化方法：

/** * 初始化直接返回为true * @return */
    @Override
    public boolean init() { 
        return true;
    }

可以看到初始化方法默认返回 `true`，直接认为初始化成功，所以创建 `SnowflakeService` 的整个流程最重要的目的其实就是获取本机器在集群中分配得到的 `workerId`，那么下面来具体研究 `SnowflakeZookeeperHolder` 具体是怎么获取到 `workerId` 的。

### 分配workerId ###

官方博客说明，分配机器的 `workerId` 策略：

> 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。

那么 `SnowflakeZookeeperHolder` 就是采用ZooKeeper来进行分配机器id的。对于ZooKeeper不太熟悉的朋友可以参考[这篇文章][Link 1]。从上面 `SnowflakeIDGenImpl` 的构造函数流程中可以得知， `workerId` 的获取经过两个步骤即可完成：

1.  创建 `SnowflakeZookeeperHolder` 实例；
2.  调用 `SnowflakeZookeeperHolder` 的初始化方法。

两步完成之后， `SnowflakeZookeeperHolder` 实例中就包含了 `workerId` 。

#### ① 创建SnowflakeZookeeperHolder实例 ####

`SnowflakeZookeeperHolder` 的构造函数主要是保存了几个关键的连接ZooKeeper的信息，还有用于标识自身Leaf节点机器的信息等。

/** * 本机ip，用于区分不同的节点 */
    private String ip;
    /** * zk的端口 */
    private String port;
    /** *本机ip:port，用于区分zk根节点下不同的节点 */
    private String listenAddress = null;
    /** * zk的ip地址 */
    private String connectionString;
    
    
    /** * @param ip 本机器的ip地址 * @param port 连接zk的端口号 * @param connectionString zk的ip地址 */
    public SnowflakeZookeeperHolder(String ip, String port, String connectionString) { 
        this.ip = ip;
        this.port = port;
        this.listenAddress = ip + ":" + port;
        this.connectionString = connectionString;
    }

#### ② 初始化SnowflakeZookeeperHolder ####

/** * 初始化方法，包括： * 1. 创建zk客户端连接会话并启动客户端 * 2. 检查/snowflake/${leaf.name}/forever根节点是否存在 * 3. 不存在则创建根节点，获取zk分配的workerId，并写入本地文件 * 4. 存在则查询到持久节点下属于自己的节点，得到zk分配的workerId，更新本地文件，校验是否时钟回拨 * 5. 如果启动失败，就从本地文件中读取，弱依赖zk * @return */
    public boolean init() { 
        try { 
            // 1. 创建zk客户端连接会话并启动客户端
            CuratorFramework curator = createWithOptions(connectionString, new RetryUntilElapsed(1000, 4), 10000, 6000);
            // 启动客户端
            curator.start();
    
            // 2. 检查/snowflake/${leaf.name}/forever根节点是否存在
            Stat stat = curator.checkExists().forPath(PATH_FOREVER);
            // 注意！！！！！这一段逻辑Leaf集群中只会有一个节点执行一次，所以下面workerId不需要从zk_AddressNode中解析赋值！！！！！
            if (stat == null) { 
                // 3. 不存在根节点说明机器是第一次启动，则创建/snowflake/${leaf.name}/forever/ip:port-000000000，并写入自身节点标识和时间数据
                zk_AddressNode = createNode(curator);
                LOGGER.info("[New NODE] first register in zk and create node on forever node that endpoint ip-{} port-{} workid-{},create own node on forever node and start SUCCESS ", ip, port, workerID);
                // 在本地缓存workerId，默认是0（因为此时还没有从zk获取到分配的workID，0是成员变量的默认值，这里可以不从zk_AddressNode解析workerID，直接默认0）
                updateLocalWorkerID(workerID);
                // 定时上报本机时间戳给/snowflake/${leaf.name}/forever根节点
                ScheduledUploadData(curator, zk_AddressNode);
                return true;
            }
            // 4. 存在的话，说明不是第一次启动leaf应用，zk存在以前的【自身节点标识和时间数据】
            else { 
                // 自身节点ip:port->0000001
                Map<String, Integer> nodeMap = Maps.newHashMap();
                // 自身节点ip:port->ip:port-000001
                Map<String, String> realNode = Maps.newHashMap();
    
                // 存在根节点，先获取根节点下所有的子节点，检查是否有属于自己的节点
                List<String> keys = curator.getChildren().forPath(PATH_FOREVER);
                for (String key : keys) { 
                    String[] nodeKey = key.split("-");
                    realNode.put(nodeKey[0], key);
                    nodeMap.put(nodeKey[0], Integer.parseInt(nodeKey[1]));
                }
                // 获取zk上曾经记录的workerId，这里可以看出workerId的分配是依靠zk的自增序列号
                Integer workerid = nodeMap.get(listenAddress);
                if (workerid != null) { 
                    // 有自己的节点，zk_AddressNode = /snowflake/${leaf.name}/forever+ip:port-0000001
                    zk_AddressNode = PATH_FOREVER + "/" + realNode.get(listenAddress);
                    // 启动worker时使用会使用
                    workerID = workerid;
    
                    // 检查该节点当前的系统时间是否在最后一次上报时间之后
                    if (!checkInitTimeStamp(curator, zk_AddressNode)) { 
                        // 如果不滞后，则启动失败
                        throw new CheckLastTimeException("init timestamp check error,forever node timestamp gt this node time");
                    }
                    // 准备创建临时节点
                    doService(curator);
                    // 更新本地缓存的workerID
                    updateLocalWorkerID(workerID);
                    LOGGER.info("[Old NODE] find forever node have this endpoint ip-{} port-{} workid-{} childnode and start SUCCESS", ip, port, workerID);
                } else { 
                    // 不存在自己的节点则表示是一个新启动的节点，则创建持久节点，不需要check时间
                    String newNode = createNode(curator);
                    zk_AddressNode = newNode;
                    String[] nodeKey = newNode.split("-");
                    // 获取到zk分配的id
                    workerID = Integer.parseInt(nodeKey[1]);
                    doService(curator);
                    updateLocalWorkerID(workerID);
                    LOGGER.info("[New NODE] can not find node on forever node that endpoint ip-{} port-{} workid-{},create own node on forever node and start SUCCESS ", ip, port, workerID);
                }
            }
        } catch (Exception e) { 
            // 5. 如果启动出错，则读取本地缓存的workerID.properties文件中的workId
            LOGGER.error("Start node ERROR {}", e);
            try { 
                Properties properties = new Properties();
                properties.load(new FileInputStream(new File(PROP_PATH.replace("{port}", port + ""))));
                workerID = Integer.valueOf(properties.getProperty("workerID"));
                LOGGER.warn("START FAILED ,use local node file properties workerID-{}", workerID);
            } catch (Exception e1) { 
                LOGGER.error("Read file error ", e1);
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

这一段逻辑可以说是非常的核心，其中的注释基本也达到每行都进行了极为详尽的注释。初始化方法逻辑主要包括：

1.  创建zk客户端连接会话并启动客户端
2.  检查/snowflake/$\{ [leaf.name][]\}/forever根节点是否存在
3.  不存在则创建根节点，获取zk分配的workerId (其实分配的肯定是0)，并写入本地文件
4.  存在则查询到持久节点下属于自己的节点，得到zk分配的workerId，更新本地文件，校验是否时钟回拨
5.  如果启动失败，就从本地文件中读取，弱依赖zk。

为了方便理解，我们简单的绘制出ZooKeeper的节点目录。假设我们一共部署了三台Leaf服务用于生成snowflake模式的分布式id，那么zookeeper的节点目录如下。其中 `${leaf.name}` 是我们在配置文件中配置的字符串。图中的都是持久节点，橙色的是持久自动编号节点。节点名称的定义规则就是Leaf应用的 本机ip地址 + ‘:’ + 端口号 + ‘-’ + 自动编号 构成。那么其实每有一个Leaf服务器上线注册到ZooKeeper，自动编号便会加1，这样自动编号就可以作为这台Leaf的 `workerId`。基于ZooKeeper的分配 `workerId` 原理就是这样。  
![leaf-snowflake模式下zookeeper节点示意图][leaf-snowflake_zookeeper]  
如下是真实测试过程中查询的zk节点：  
![查看zk的节点][zk]  
对应于官方博客中提及的根节点 `leaf-forever` 应该就是指代实际的 `/snowflake/${leaf.name}/forever` 节点。

整个 `init()` 方法的逻辑可以用如下的流程图表示：  
![初始化方法逻辑][20190519153005318.png]  
具体的流程可参考代码详细阅读，并不是很难。这里需要提及的是，官方博客介绍时还涉及到临时节点 `leaf-temporary` 相关逻辑，但是源码中好像并未涉及，具体问题已经在官方仓库提交问题，参考：[https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf/issues/40][https_github.com_Meituan-Dianping_Leaf_issues_40]

### 获取分布式id ###

经过 `SnowflakeService` 的构造函数，我们已经从ZooKeeper或者本地文件成功获取到本机的 `workerId`，接下来就可以利用获取到的 `workerId` 按照snowflake算法拼装出64位的id。

我们从 `SnowflakeService` 的 `get()` 方法入手。首先，我们注意到该方法是一个 `synchronized` 修饰的同步方法，确保线程安全。

/** * 根据key获取id * 这是一个synchronized同步方法，确保原子性，所以sequence就是普通类型的变量值 * @param key 业务key * @return */
    @Override
    public synchronized Result get(String key) { 
        /** * 生成id号需要的时间戳和序列号 * 1. 时间戳要求大于等于上一次用的时间戳 (这里主要解决机器工作时NTP时间回退问题) * 2. 序列号在时间戳相等的情况下要递增，大于的情况下回到起点 */
    
        // 获取当前时间戳，timestamp用于记录生成id的时间戳
        long timestamp = timeGen();
    
        // 如果比上一次记录的时间戳早，也就是NTP造成时间回退了
        if (timestamp < lastTimestamp) { 
            long offset = lastTimestamp - timestamp;
            // 如果相差小于5
            if (offset <= 5) { 
                try { 
                    // 等待 2*offset ms就可以唤醒重新尝试获取锁继续执行
                    wait(offset << 1);
                    // 重新获取当前时间戳，理论上这次应该比上一次记录的时间戳迟了
                    timestamp = timeGen();
                    // 如果还是早，这绝对有问题的
                    if (timestamp < lastTimestamp) { 
                        return new Result(-1, Status.EXCEPTION);
                    }
                } catch (InterruptedException e) { 
                    LOGGER.error("wait interrupted");
                    return new Result(-2, Status.EXCEPTION);
                }
            }
            // 如果差的比较大，直接返回异常
            else { 
                return new Result(-3, Status.EXCEPTION);
            }
        }
    
        // 如果从上一个逻辑分支产生的timestamp仍然和lastTimestamp相等
        if (lastTimestamp == timestamp) { 
            // 自增序列+1然后取后12位的值
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            // seq 为0的时候表示当前毫秒12位自增序列用完了，应该用下一毫秒时间来区别，否则就重复了
            if (sequence == 0) { 
                // 对seq做随机作为起始
                sequence = RANDOM.nextInt(100);
                // 生成比lastTimestamp滞后的时间戳，这里不进行wait，因为很快就能获得滞后的毫秒数
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else { 
            // 如果是新的ms开始，序列号要重新回到大致的起点
            sequence = RANDOM.nextInt(100);
        }
        // 记录这次请求id的时间戳，用于下一个请求进行比较
        lastTimestamp = timestamp;
    
        /** * 利用生成的时间戳、序列号和workID组合成id */
        long id = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
        return new Result(id, Status.SUCCESS);
    }

方法逻辑主要包含两部分：

1.  先确定当前的时间戳和自增序列号；
2.  利用第一步确定好的时间戳、自增序列以及workerId最终拼装出id。

#### ① 生成时间戳和序列号 ####

时间戳的生成很简单，就是调用 `timeGen()` 函数返回系统当前时间戳。

/** * 生成时间戳 * @return */
    protected long timeGen() { 
        return System.currentTimeMillis();
    }

并发访问情况下，很可能同一时间戳下需要下发很多id，此时需要通过自增序列号来进行区分不同的id。如果当前时间戳的所有id全部下发完毕不够用时，需要调用 `tilNextMillis(lastTimestamp)` 得到下一个时间戳，重新下发新的id。

/** * 自旋生成直到比lastTimestamp之后的当前时间戳 * @param lastTimestamp * @return */
    protected long tilNextMillis(long lastTimestamp) { 
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) { 
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

注意，使用新的时间戳时，需要将自增的序列号“清零”。但实际并没有直接赋值为0，而是取的是0到100的随机数 `sequence = RANDOM.nextInt(100)`。[官方Issue][Issue]的解释如下：

> 主要是出于BD分表均匀考虑

至于什么是BD分表，还是写错了其实是DB分表，可能最后的自增序列影响到了分表策略吧 ?

理论上这是一个同步方法，也就是多线程并发获取id变为了顺序获取的方式，是不会出现当前时间 `timestamp` 小于 `lastTimestamp` 的。官方博客给出的解释是，机器在运行时也可能会进行NTP时间同步，NTP时间同步是指利用网络时间同步协议(NTP)来同步网络中各个计算机的时间。所以对于本机器节点而言，可能因此发生时间回退，造成 `timestamp` 小于 `lastTimestamp` 的小的情况。对于这种情况的出现，如果回退的时间比较大，那么直接报错；如果回退时间叫小，则线程等待一会等到时间追上再继续服务。

#### ② 拼装id ####

/** *利用生成的时间戳、序列号和workID组合成id */
    long id = ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (workerId << workerIdShift) | sequence;
    return new Result(id, Status.SUCCESS);

查看用到的几个变量值分别是什么：

/** * 起始时间戳，用于用当前时间戳减去这个时间戳，算出偏移量 */
    private final long twepoch = 1288834974657L;
    /** * workID占用的比特数 */
    private final long workerIdBits = 10L;
    /** * 最大能够分配的workerid =1023 */
    private final long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
    /** * 自增序列号 */
    private final long sequenceBits = 12L;
    /** * workID左移位数为自增序列号的位数 */
    private final long workerIdShift = sequenceBits;
    /** * 时间戳的左移位数为 自增序列号的位数+workID的位数 */
    private final long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits;
    /** * 后12位都为1 */
    private final long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

主要是利用位数，进行位运算得到结果。

## 总结 ##

美团Leaf的号段模式与snowflake模式都可以用于生成分布式唯一id，其优缺点官方博客也都进行了详细的介绍。有关两种模式详细的源码分析可以参考博客，推荐有兴趣的朋友直接看我详尽注释版的源码，仓库地址在文章开始之处。如果发现错误，可以博客评论或者Github提交问题，一起讨论。

[20190515205527990.png]: /images/20220131/0be29514f02549d5a4bd5821eeb754ee.png
[https_github.com_MrSorrow_Leaf]: https://github.com/MrSorrow/Leaf
[snowflake]: /images/20220131/177e2f28442849d4a3f5954f1b35ecdc.png
[http_localhost_8080_api_snowflake_get_key]: http://localhost:8080/api/snowflake/get/key
[snowflake 1]: /images/20220131/2cb27f2fb12c4a6c89767682ff2461eb.png
[snowflake 2]: /images/20220131/42dda68015ad401f873c294f5bfc3039.png
[Link 1]: https://wangguoping.blog.csdn.net/article/details/90312185
[leaf.name]: http://leaf.name
[leaf-snowflake_zookeeper]: /images/20220131/ad768aea30274ccf9c9c8cdb63bd7663.png
[zk]: /images/20220131/8c0d2641b60a4b1285cdd48f9489e11e.png
[20190519153005318.png]: /images/20220131/37b319ee792946f9825dbe3d147eb469.png
[https_github.com_Meituan-Dianping_Leaf_issues_40]: https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf/issues/40
[Issue]: https://github.com/Meituan-Dianping/Leaf/issues/39