Leaf项目安装与使用指南
2026-01-16 09:45:58作者:凤尚柏Louis
1. 项目目录结构及介绍
Leaf是由美团点评开发的一个分布式ID生成系统,旨在提供简单、高性能的唯一ID生成服务。下面是该项目的基本目录结构及关键组件介绍:
.
├── LICENSE.txt # 许可协议文件
├── README.md # 项目说明文件
├── docker-compose.yml # Docker编排文件,用于快速部署整个环境
├── leaf # 核心源码包
│ ├── config # 配置文件夹
│ │ └── example # 示例配置文件
│ ├── gateway # 网关相关代码
│ ├── service # 业务逻辑服务代码
│ ├── servlet # Servlet处理相关
│ ├── sql # 数据库脚本
│ ├── util # 工具类
│ └── ... # 其他相关子目录和文件
├── leaf-admin # 管理平台代码
├── leaf-sequence # 序列号服务模块
└── ... # 可能还包括其他辅助或文档相关目录
- leaf: 包含了核心的服务端实现,分为多个子目录管理不同的功能模块。
- config: 存放配置文件,包括示例配置,是理解项目如何配置的关键。
- leaf-admin: 管理后台的相关代码,如果项目中包含图形界面或管理接口,这部分将非常重要。
- leaf-sequence: 专门处理序列号生成的模块。
2. 项目的启动文件介绍
在Leaf项目中,启动主要依赖于主应用类或者通过Docker进行容器化部署。具体到Java应用,通常的启动入口位于某个Spring Boot的应用类,例如,在leaf-service或其他服务模块中可能会有一个如com.meituan.dianping.leaf.Application这样的类,其中定义了main方法作为程序的启动点。
使用Maven或Gradle构建启动
如果你选择的是本地构建运行,首先确保你有Maven或Gradle环境,然后通过命令行执行以下操作:
# Maven方式
mvn clean package
java -jar leaf-service/target/leaf-service-*.jar
# 或者 Gradle 方式(假设项目支持)
./gradlew bootRun
使用Docker部署
对于快速部署,可以利用提供的docker-compose.yml文件。只需要有Docker环境,运行以下命令即可启动整个项目环境:
docker-compose up
3. 项目的配置文件介绍
配置文件通常位于leaf/config/example目录下,这里以application.properties或更细粒度的配置文件为例。这些配置文件定义了服务的基础配置,比如数据库连接、服务端口、序列号策略等。
# 假设的配置样例
server.port=8080
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/leaf?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=root
leaf.sequence.db.type=mysql
leaf.sequence.zk.address=127.0.0.1:2181
- application.properties: 是Spring Boot标准的配置文件,涵盖服务端口、数据源等基本设置。
- 特定服务配置: 如
sequence相关的配置,可能需要根据Leaf的特性来定制,包括数据库类型和Zookeeper地址等,用来指导ID生成的具体策略。
记得替换配置中的占位符(如数据库URL、用户名、密码)为你自己的实际配置值,以保证项目能够正确运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化Formily DevTools:让表单开发调试效率提升10倍的神器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
878
586
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246