最近做了一个面试题解答的开源项目，大家可以看一看，如果对大家有帮助，希望大家帮忙给一个star，谢谢大家了！
《面试指北》项目地址：https://github.com/notfound9/interviewguide
本文主要是对美团的分布式id框架leaf的原理进行介绍，针对leaf原项目中的一些issue，对leaf项目进行功能增强，问题修复及优化改进，改进后的项目地址在这里：
leaf项目改进计划 https://github.com/notfound9/leaf
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snowflake算法对于id的位数是上图这样分配的：
1位的符号位+41位时间戳+10位workid+12位序列号
加起来一共是64个二进制位，正好与java中的long类型的位数一样。
美团的leaf框架对于snowflake算法进行了一些位数调整，位数分配是这样：
最大41位时间差+10位的workid+12位序列化
虽然看美团对leaf的介绍文章里面说
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。
其实看代码里面是没有专门设置符号位的，如果timestamp过大，导致时间差占用42个二进制位，时间差的第一位为1时，可能生成的id转换为十进制后会是负数：
//timestampleftshift是22，workeridshift是12 long id = ((timestamp - twepoch) << timestampleftshift) | (workerid << workeridshift) | sequence;
因为时间戳是以1970年01月01日00时00分00秒作为起始点，其实我们一般取的时间戳其实是起始点到现在的时间差，如果我们能确定我们取的时间都是某个时间点以后的时间，那么可以将时间戳的起始点改成这个时间点，leaf项目中，如果不设置起始时间，默认是2010年11月4日09:42:54，这样可以使得支持的最大时间增长，leaf框架的支持最大时间是起始点之后的69年。
leaf使用zookeeper作为注册中心，每次机器启动时去zookeeper特定路径/forever/下读取子节点列表，每个子节点存储了ip:port及对应的workid，遍历子节点列表，如果存在当前ip:port对应的workid，就使用节点信息中存储的workid，不存在就创建一个永久有序节点，将序号作为workid，并且将workid信息写入本地缓存文件workerid.properties，供启动时连接zookeeper失败，读取使用。因为workid只分配了10个二进制位，所以取值范围是0-1023。
序列号是12个二进制位，取值范围是0到4095，主要保证同一个leaf服务在同一毫秒内，生成的id的唯一性。
序列号是生成流程如下：
1.当前时间戳与上一个id的时间戳在同一毫秒内，那么对sequence+1，如果sequence+1超过了4095，那么进行等待，等到下一毫秒到了之后再生成id。
2.当前时间戳与上一个id的时间戳不在同一毫秒内，取一个100以内的随机数作为序列号。
我要评论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;
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这种模式需要依赖mysql，表字段biz_tag代表业务名，max_id代表该业务目前已分配的最大id值，step代表每次leaf往数据库请求时，一次性分配的id数量。
大致流程就是每个leaf服务在内存中有两个segment实例，每个segement保存一个分段的id，
一个segment是当前用于分配id，有一个value属性保存这个分段已分配的最大id，以及一个max属性这个分段最大的id。
另外一个segement是备用的，当一个segement用完时，会进行切换，使用另一个segement进行使用。
当一个segement的分段id使用率达到10%时，就会触发另一个segement去db获取分段id，初始化好分段id供之后使用。
segment {
private atomiclong value = new atomiclong(0);
private volatile long max;
private volatile int step;
}
segmentbuffer {
private string key;
private segment[] segments; //双buffer
private volatile int currentpos; //当前的使用的segment的index
private volatile boolean nextready; //下一个segment是否处于可切换状态
private volatile boolean initok; //是否初始化完成
private final atomicboolean threadrunning; //线程是否在运行中
private final readwritelock lock;
private volatile int step;
private volatile int minstep;
private volatile long updatetimestamp;
}
目前leaf项目存在的问题是
snowflake生成id相关：
而对于一些小公司或者项目组，其他业务没有使用到zookeeper的话，为了部署leaf服务而维护一个zookeeper集群的代价太大。所以原项目中有issue在问”怎么支持非zookeeper的注册中心“，由于一般项目中使用mysql的概率会大很多，所以增加了使用mysql作为注册中心，本地配置作为注册中心的功能。
由于启动前，服务器时间调到了以前的时间或者进行了回拨，连接zookeeper失败时会使用本地缓存文件workerid.properties中的workerid，而没有校验该id生成的最大时间戳，可能会造成id重复，对这个问题进行了修复。
因为缺少对时间差的校验，当时间差过大，转换为二进制数后超过41位后，在生成id时会造成溢出，使得符号位为1，生成id为负数。
segement生成id相关：
没有太多问题，主要是根据一些issue对代码进行了性能优化。
leaf项目原来的注册中心的模式(我们暂时命令为zk_normal模式)
使用zookeeper作为注册中心，每次机器启动时去zookeeper特定路径下读取子节点列表，如果存在当前ip:port对应的workid，就使用节点信息中存储的workid，不存在就创建一个永久有序节点，将序号作为workid，并且将workid信息写入本地缓存文件workerid.properties，供启动时连接zookeeper失败，读取使用。
issue#84：workid是否支持回收？
snowflakeservice模式中，workid是否支持回收？分布式环境下，每次重新部署可能就换了一个ip，如果没有回收的话1024个机器标识很快就会消耗完，为什么zk不用临时节点去存储呢，这样能动态感知服务上下线，对workid进行管理回收？
开发了zk_recycle模式，针对使用snowflake生成分布式id的技术方案，原本是使用zookeeper作为注册中心为每个服务根据ip:port分配一个固定的workid，workid生成范围为0到1023，workid不支持回收，所以在leaf的原项目中有人提出了一个issue#84 workid是否支持回收？，因为当部署leaf的服务的ip和port不固定时，如果workid不支持回收，当workid超过最大值时，会导致生成的分布式id的重复。所以增加了workid循环使用的模式zk_recycle。
在leaf/leaf-server/src/main/resources/leaf.properties中添加以下配置
//开启snowflake服务 leaf.snowflake.enable=true //leaf服务的端口，用于生成workid leaf.snowflake.port= //将snowflake模式设置为zk_recycle，此时注册中心为zookeeper，并且workerid可复用 leaf.snowflake.mode=zk_recycle //zookeeper的地址 leaf.snowflake.zk.address=localhost:2181
启动leafserverapplication，调用/api/snowflake/get/test就可以获得此种模式下生成的分布式id。
curl domain/api/snowflake/get/test 1256557484213448722
按照上面的配置在leaf.properties里面进行配置后，
if(mode.equals(snowflakemode.zk_recycle)) {//注册中心为zk,对ip:port分配的workid是课循环利用的模式
string zkaddress = properties.getproperty(constants.leaf_snowflake_zk_address);
recyclablezookeeperholder holder = new recyclablezookeeperholder(utils.getip(),port,zkaddress);
idgen = new snowflakeidgenimpl(holder);
if (idgen.init()) {
logger.info("snowflake service init successfully in mode " + mode);
} else {
throw new initexception("snowflake service init fail");
}
}
此时snowflakeidgenimpl使用的holder是recyclablezookeeperholder的实例，workid是可循环利用的，recyclablezookeeperholder工作流程如下：
1.首先会在未使用的workid池(zookeeper路径为/snowflake/leaf.name/recycle/notuse/)中生成所有workid。
2.然后每次服务器启动时都是去未使用的workid池取一个新的workid，然后放到正在使用的workid池(zookeeper路径为/snowflake/leaf.name/recycle/inuse/)下，将此workid用于id生成，并且定时上报时间戳，更新zookeeper中的节点信息。
3.并且定时检测正在使用的workid池，发现某个workid超过最大时间没有更新时间戳的workid，会把它从正在使用的workid池移出，然后放到未使用的workid池中，以供workid循环使用。
4.并且正在使用这个很长时间没有更新时间戳的workid的服务器，在发现自己超过最大时间，还没有上报时间戳成功后，会停止id生成服务，以防workid被其他服务器循环使用，导致id重复。
issue#100：如何使用非zk的注册中心？
开发了mysql模式，这种模式注册中心为mysql，针对每个ip:port的workid是固定的。
需要先在数据库执行项目中的leaf_workerid_alloc.sql，完成建表，然后在leaf/leaf-server/src/main/resources/leaf.properties中添加以下配置
//开启snowflake服务 leaf.snowflake.enable=true //leaf服务的端口，用于生成workid leaf.snowflake.port= //将snowflake模式设置为mysql，此时注册中心为zookeeper，workerid为固定分配 leaf.snowflake.mode=mysql //mysql数据库地址 leaf.jdbc.url= leaf.jdbc.username= leaf.jdbc.password=
启动leafserverapplication，调用/api/snowflake/get/test就可以获得此种模式下生成的分布式id。
curl domain/api/snowflake/get/test 1256557484213448722
使用上面的配置后，此时snowflakeidgenimpl使用的holder是snowflakemysqlholder的实例。实现原理与leaf原项目默认的模式，使用zookeeper作为注册中心，每个ip:port的workid是固定的实现原理类似，只是注册，获取workid，及更新时间戳是与mysql进行交互，而不是zookeeper。
if (mode.equals(snowflakemode.mysql)) {//注册中心为mysql
druiddatasource datasource = new druiddatasource();
datasource.seturl(properties.getproperty(constants.leaf_jdbc_url));
datasource.setusername(properties.getproperty(constants.leaf_jdbc_username));
datasource.setpassword(properties.getproperty(constants.leaf_jdbc_password));
datasource.init();
// config dao
workeridallocdao dao = new workeridallocdaoimpl(datasource);
snowflakemysqlholder holder = new snowflakemysqlholder(utils.getip(), port, dao);
idgen = new snowflakeidgenimpl(holder);
if (idgen.init()) {
logger.info("snowflake service init successfully in mode " + mode);
} else {
throw new initexception("snowflake service init fail");
}
}
issue#100：如何使用非zk的注册中心？
开发了local模式，这种模式就是适用于部署leaf服务的ip和port基本不会变化的情况，就是在leaf项目中的配置文件leaf.properties中显式得配置某某ip:某某port对应哪个workid，每次部署新机器时，将ip:port的时候在项目中添加这个配置，然后启动时项目会去读取leaf.properties中的配置，读取完写入本地缓存文件workid.json，下次启动时直接读取workid.json，最大时间戳也每次同步到机器上的缓存文件workid.json中。
在leaf/leaf-server/src/main/resources/leaf.properties中添加以下配置
//开启snowflake服务
leaf.snowflake.enable=true
//leaf服务的端口，用于生成workid
leaf.snowflake.port=
#注册中心为local的的模式
#leaf.snowflake.mode=local
#leaf.snowflake.local.workidmap=
#workidmap的格式是这样的{"leaf服务的ip:端口":"固定的workid"},例如:{"10.1.46.33:8080":1,"10.1.46.33:8081":2}
启动leafserverapplication，调用/api/snowflake/get/test就可以获得此种模式下生成的分布式id。
curl domain/api/snowflake/get/test 1256557484213448722
issue#84：因为当使用默认的模式(我们暂时命令为zk_normal模式)，注册中心为zookeeper，workid不可复用，上面介绍了这种模式的工作流程，当leaf服务启动时，连接zookeeper失败，那么会去本机缓存中读取workerid.properties文件，读取workid进行使用，但是由于workerid.properties中只存了workid信息，没有存储上次上报的最大时间戳，所以没有进行时间戳判断，所以如果机器的当前时间被修改到之前，就可能会导致生成的id重复。
所以增加了更新时间戳到本地缓存的机制，每次在上报时间戳时将时间戳同时写入本机缓存workerid.properties，并且当使用本地缓存workerid.properties中的workid时，对时间戳进行校验，当前系统时间戳<缓存中的时间戳时，才使用这个workerid。
//连接失败，使用本地workerid.properties中的workerid，并且对时间戳进行校验。
try {
properties properties = new properties();
properties.load(new fileinputstream(new file(prop_path.replace("{port}", port + ""))));
long maxtimestamp = long.valueof(properties.getproperty("maxtimestamp"));
if (maxtimestamp!=null && system.currenttimemillis() <maxtimestamp) {
throw new checklasttimeexception("init timestamp check error,forever node timestamp gt this node time");
}
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;
}
//定时任务每3s执行一次updatenewdata()方法，调用更新updatelocalworkerid()更新缓存文件workerid.properties
void updatenewdata(curatorframework curator, string path) {
try {
if (system.currenttimemillis() < lastupdatetime) {
return;
}
curator.setdata().forpath(path, builddata().getbytes());
updatelocalworkerid(workerid);
lastupdatetime = system.currenttimemillis();
} catch (exception e) {
logger.info("update init data error path is {} error is {}", path, e);
}
}
因为leaf框架是沿用snowflake的位数分配
最大41位时间差+10位的workid+12位序列化，但是由于snowflake是强制要求第一位为符号位0，否则生成的id转换为十进制后会是复试，但是leaf项目中没有对时间差进行校验，当时间戳过大或者自定义的twepoch设置不当过小，会导致计算得到的时间差过大，转化为2进制后超过41位，且第一位为1，会导致生成的long类型的id为负数，例如当timestamp = twepoch+2199023255552l时，
此时在生成id时，timestamp - twepoch会等于2199023255552，2199023255552转换为二进制后是1+41个0，此时生成的id由于符号位是1，id会是负数-9223372036854775793
long id = ((timestamp - twepoch) << timestampleftshift) | (workerid << workeridshift) | sequence;
//一开始将最大的maxtimestamp计算好
this.maxtimestamp = ~(-1l << timestampbits) + twepoch;
//然后生成id时进行校验
if (timestamp>maxtimestamp) {
throw new overmaxtimestampexception("current timestamp is over maxtimestamp, the generate id will be negative");
}
针对issue#68里面的优化方案，对segement buffer的缓存数据与db数据同步的工作流程进行了进一步优化，主要是对
对segmentidgenimpl.updatecachefromdb()方法进行了优化。
原方案工作流程:
1.遍历cachetags，将dbtags的副本inserttagsset中存在的元素移除，使得inserttagsset只有db新增的tag
2.遍历inserttagsset，将这些新增的元素添加到cache中
3.遍历dbtags，将cachetags的副本removetagsset中存在的元素移除，使得removetagsset只有cache中过期的tag
4.遍历removetagsset，将过期的元素移除cache
这种方案需要经历四次循环，使用两个hashset分别存储db中新增的tag，cache中过期的tag，
并且为了筛选出新增的tag，过期的tag，对每个现在使用的tag有两次删除操作，
原有方案代码如下：
list<string> dbtags = dao.getalltags();
if (dbtags == null || dbtags.isempty()) {
return;
}
list<string> cachetags = new arraylist<string>(cache.keyset());
set<string> inserttagsset = new hashset<>(dbtags);
set<string> removetagsset = new hashset<>(cachetags);
//db中新加的tags灌进cache
for(int i = 0; i < cachetags.size(); i++){
string tmp = cachetags.get(i);
if(inserttagsset.contains(tmp)){
inserttagsset.remove(tmp);
}
}
for (string tag : inserttagsset) {
segmentbuffer buffer = new segmentbuffer();
buffer.setkey(tag);
segment segment = buffer.getcurrent();
segment.setvalue(new atomiclong(0));
segment.setmax(0);
segment.setstep(0);
cache.put(tag, buffer);
logger.info("add tag {} from db to idcache, segmentbuffer {}", tag, buffer);
}
//cache中已失效的tags从cache删除
for(int i = 0; i < dbtags.size(); i++){
string tmp = dbtags.get(i);
if(removetagsset.contains(tmp)){
removetagsset.remove(tmp);
}
}
for (string tag : removetagsset) {
cache.remove(tag);
logger.info("remove tag {} from idcache", tag);
}
实际上我们并不需要这些中间过程，现方案工作流程：
只需要遍历dbtags，判断cache中是否存在这个key，不存在就是新增元素，进行新增。
遍历cachetags，判断dbset中是否存在这个key，不存在就是过期元素，进行删除。
现有方案代码：
list<string> dbtags = dao.getalltags();
if (dbtags == null || dbtags.isempty()) {
return;
}
//将dbtags中新加的tag添加cache，通过遍历dbtags，判断是否在cache中存在，不存在就添加到cache
for (string dbtag : dbtags) {
if (cache.containskey(dbtag)==false) {
segmentbuffer buffer = new segmentbuffer();
buffer.setkey(dbtag);
segment segment = buffer.getcurrent();
segment.setvalue(new atomiclong(0));
segment.setmax(0);
segment.setstep(0);
cache.put(dbtag, buffer);
logger.info("add tag {} from db to idcache, segmentbuffer {}", dbtag, buffer);
}
}
list<string> cachetags = new arraylist<string>(cache.keyset());
set<string> dbtagset = new hashset<>(dbtags);
//将cache中已失效的tag从cache删除，通过遍历cachetags，判断是否在dbtagset中存在，不存在说明过期，直接删除
for (string cachetag : cachetags) {
if (dbtagset.contains(cachetag) == false) {
cache.remove(cachetag);
logger.info("remove tag {} from idcache", cachetag);
}
}
两个方案对比：
这个更新是针对这个issue#88 提出的问题，使用位运算&来代替取模运算%，执行效率更高。
原代码：
public int nextpos() {
return (currentpos + 1) % 2;
}
现代码：
public int nextpos() {
return (currentpos + 1) & 1;
}
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