Nacos注册中心16-临时实例集群间同步

不念不忘少年蓝@ 2023-10-08 23:50 46阅读 0赞

我们知道nacos是支持`CP与AP`模型的，如果有小伙伴不知道AP CP代表啥含义，可以百度搜下CAP理论学习下。像我们常见的注册中心Eureka是AP模型，保证服务可用性的，Zookeeper 是CP模型，保证数据的一致性。我们之前介绍过nacos基于raft协议来保证数据的一致性，是CP模型，但是并不是说nacos存储的所有内容完全保证一致性也就是所谓的CP模型，我们还知道nacos注册中心存储节点信息支持临时数据与持久数据的，持久数据集群间的同步就是使用的CP模型，使用raft协议保证数据的一致性，但是临时数据使用的是AP模型，保证服务的可用性，临时数据集群间的同步就没有某种协议来保证一致性了，接下来我们就来分析下临时数据集群间是怎样同步的。

## 1.回顾服务注册原理 ##

建议看下[Nacos注册中心8-Server端（处理注册请求）][Nacos_8-Server]这篇服务注册的文章，介绍的很清楚了，其实就是nacos客户端将服务的一些信息发送到nacos注册中心服务端，服务端收到消息后进行异步注册，所谓的异步注册就是先写到一个map（dataStore）中，写一个事件到内存队列中，到这nacos服务端就告诉客户端服务注册成功了（其实还需要将数据同步给集群的别的机器，不过也是异步的，往内存队列中塞个延时任务），但是这个时候，你进行服务发现并不会拿到刚才注册的服务，因为它并没有将服务注册信息放在对应的数据结构下面，它只是放到一个map+ 内存队列，后台一个线程专门从队列中取数据，然后放到对应的数据结构下面，这个时候服务发现才会拿到它，也就是服务发现是找到对应数据结构，找某个namespace，group的一些实例列表，而不是去map中查找，map中只能通过key来定位。这就是nacos处理临时数据服务注册的核心原理，当然还有一些通知机制，集群间同步。

## 2.临时数据集群间同步原理 ##

服务注册的时候，将数据写到`map+ 内存队列`后，nacos还干了一件事情，就是集群间的同步，说实话，它这个临时数据集群间同步有点麻烦了。

*  它有两个执行引擎，一个是延时任务的，一个是普通任务的。
    
     *  延时任务引擎中有个map集合，专门用来存放任务（task），有个延时任务，每100ms扫描一下map中的任务，只要达到分发间隔时间的任务，就会获取对应任务的processor来执行任务。
     *  普通任务执行引擎 有很多的worker，也就是个worker数组，每个worker中有个一个任务队列，每个worker中还有一个内部线程，专门从任务队列中获取任务，执行任务。 如图：
    
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 *  当我们服务注册的时候，会将服务信息存储到一个map中+ 内存队列事件，同时会进行集群同步
    
     *  集群同步的时候，根据集群成员信息，封装任务，每个成员一个同步任务（除去自己）。
     *  先将任务交给延时任务引擎，这个时候分发任务时间是1s（总共2s），它首先会被加到任务map中，然后定时任务每100ms扫描一下，看看任务有没有超过分发任务时间（1s），就这样定时任务走了10遍，这个任务才符合要求，获取对应的processor并执行，这个processor将任务封装，交给了任务执行引擎，这个时候，任务执行引擎会选择一个worker，将任务添加到worker对应的任务队列中。worker内部的线程不断从队列中获取任务，执行任务。 如图：
    
    ![format_png 1][]
 *  这个时候从队列中获取任务并执行，执行的时候，将任务封装一层，又交给了延时任务执行引擎，设置的任务分发时间为1s，这个时候任务分发时间才会达到默认的2s。
    
     *  接着又会走一遍流程，不过在获取processor的时候，获取到的processor并不是之前的，而是延时任务执行引擎默认的一个processor，它又会封装一个task，交给任务引擎，任务引擎还是会交给同一个worker里面的队列，内部线程不停的从队列中获取任务并执行，这个时候任务执行就会找到发送网络请求的组件，组装请求信息，发送同步请求。如图：
    
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## 3.源码分析 ##

临时服务注册先调用DistroConsistencyServiceImpl 的put方法，将服务信息存储到map中 + 内存队列中，然后就是集群之间的同步了。

// put 往存储器中放入数据
    @Override
    public void put(String key, Record value) throws NacosException {
        // 1.往本地里面存储 + 内存队列
        onPut(key, value);
        // 2.集群间同步
        distroProtocol.sync(new DistroKey(key, KeyBuilder.INSTANCE_LIST_KEY_PREFIX), DataOperation.CHANGE,
                /// 延迟1s ，默认是2000 ms ，然后/2
                globalConfig.getTaskDispatchPeriod() / 2);
    }
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我们可以看到put方法干了2件事情，1是往本地map中存储+ 内存队列中塞事件，2是 集群间同步。  
这里需要注意的是，它的延时时间间隔默认是2s ，然后它取了一半。 接下来我们看下`DistroProtocol 的sync`方法

public void sync(DistroKey distroKey, DataOperation action, long delay) {
        /// 遍历所有的成员，抛去自己
        for (Member each : memberManager.allMembersWithoutSelf()) {
            // 重新封装DistroKey ，然后将对方的地址封装进去
            DistroKey distroKeyWithTarget = new DistroKey(distroKey.getResourceKey(), distroKey.getResourceType(),
                    each.getAddress());
            // 封装延时task
            DistroDelayTask distroDelayTask = new DistroDelayTask(distroKeyWithTarget, action, delay);
            /// key是distroKeyWithTarget  ， value是distroDelayTask
            distroTaskEngineHolder.getDelayTaskExecuteEngine().addTask(distroKeyWithTarget, distroDelayTask);
            if (Loggers.DISTRO.isDebugEnabled()) {
                Loggers.DISTRO.debug("[DISTRO-SCHEDULE] {} to {}", distroKey, each.getAddress());
            }
        }
    }
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可以看到，遍历除了自己以外集群成员，封装延时任务，然后交给延时任务执行引擎来处理，给集群每个成员封装延时任务，将任务交给延时任务引擎来处理。

### 3.1 延时任务执行引擎 ###

#### 3.1.1 添加任务 ####

// 添加任务
    @Override
    public void addTask(Object key, AbstractDelayTask newTask) {
        lock.lock();
        try {
            //先获取
            AbstractDelayTask existTask = tasks.get(key);
            if (null != existTask) {// 如果存在的话，就合并任务
                newTask.merge(existTask);
            }
            // 放入map中去
            tasks.put(key, newTask);
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
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可以看到延时任务引擎添加任务，先是从task中获取一下（这个task就是个`ConcurrentHashMap`）有没有存在这个key，如果有的话，进行任务的合并，最后将合并好的任务添加到map中。 其实到这服务注册的主流程就结束了，可以将响应写会给服务注册客户端了。

#### 3.1.2 执行任务 ####

延时任务执行引擎在实例化的时候，创建了一个定时任务，每100ms执行一次。我们看下构造里面的这段代码。

public NacosDelayTaskExecuteEngine(String name, int initCapacity, Logger logger, long processInterval) {
         super(logger);
         /// 初始大小32
         tasks = new ConcurrentHashMap<Object, AbstractDelayTask>(initCapacity);
         processingExecutor = ExecutorFactory.newSingleScheduledExecutorService(new NameThreadFactory(name));
         /// 100ms 执行一次
         processingExecutor
                 .scheduleWithFixedDelay(new ProcessRunnable(), processInterval, processInterval, TimeUnit.MILLISECONDS);
     }
    复制代码

可以看到延时任务执行引擎 构造方法中，先是创建了一个map，也就是task，存储任务的map。接着就是创建延时任务执行，也就是每100ms执行一次。

// 处理任务
    private class ProcessRunnable implements Runnable {
        @Override
        public void run() {
            try {
                // 处理任务
                processTasks();
            } catch (Throwable e) {
                getEngineLog().error(e.toString(), e);
            }
        }
    }
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看看它是怎样执行任务的。

protected void processTasks() {
        // 获取所有的task
        Collection<Object> keys = getAllTaskKeys();
        // 遍历
        for (Object taskKey : keys) {
            //获取任务
            AbstractDelayTask task = removeTask(taskKey);
            if (null == task) {
                continue;
            }
            // 获取processor
            NacosTaskProcessor processor = getProcessor(taskKey);
            if (null == processor) {
                getEngineLog().error("processor not found for task, so discarded. " + task);
                continue;
            }
            try {
                // 如果处理失败的话，就进行重试
                if (!processor.process(task)) {
                    retryFailedTask(taskKey, task);
                }
            } catch (Throwable e) {
                getEngineLog().error("Nacos task execute error : " + e.toString(), e);
                // 重试
                retryFailedTask(taskKey, task);
            }
        }
    }
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其实很简单，就是遍历map中的kv对，然后根据key获取对应的processor，如果processor不是null的话，就调用process方法进行处理，如果失败的话，就进行重试。其实这里它匹配到的processor是`DistroHttpDelayTaskProcessor` 。我们看下`DistroHttpDelayTaskProcessor 的process`方法

public boolean process(NacosTask task) {
        DistroDelayTask distroDelayTask = (DistroDelayTask) task;
        DistroKey distroKey = distroDelayTask.getDistroKey();
        DistroHttpCombinedKeyExecuteTask executeTask = new DistroHttpCombinedKeyExecuteTask(globalConfig,
                distroTaskEngineHolder.getDelayTaskExecuteEngine(), distroKey, distroDelayTask.getAction());
                // 交给任务执行引擎
        distroTaskEngineHolder.getExecuteWorkersManager().addTask(distroKey, executeTask);
        return true;
    }
    复制代码

封装一个`DistroHttpCombinedKeyExecuteTask` ，然后将这个task交给了任务执行引擎处理。

### 3.2 任务执行引擎 ###

#### 3.2.1 添加任务 ####

任务执行引擎是`DistroExecuteTaskExecuteEngine` 类，它自个是啥也没有的，它的一些方法都是继承父类`NacosExecuteTaskExecuteEngine` 的， 我们看下父类的addTask方法。

@Override
    public void addTask(Object tag, AbstractExecuteTask task) {
        //获取processor
        NacosTaskProcessor processor = getProcessor(tag);
        if (null != processor) {
            processor.process(task);
            return;
        }
        // 通过hash 取模方式获取worker
        TaskExecuteWorker worker = getWorker(tag);
    
        // 使用worker执行
        worker.process(task);
    }
    复制代码

根据任务获取processor，这里其实是没有的，连默认的都没有，所以走到了`getWorker`方法获取worker，调用worker的process方法执行任务task。

// hash %的方式选择哪个worker执行
    private TaskExecuteWorker getWorker(Object tag) {
        int idx = (tag.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % workersCount();
        return executeWorkers[idx];
    }
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这里就是根据tag的hashcode值从Worker 数组中获取Worker，这个Worker数组其实是在任务执行引擎实例化的时候创建的。  
我们这里看下worker（`TaskExecuteWorker`类）的process方法。

//处理任务
    @Override
    public boolean process(NacosTask task) {
       if (task instanceof AbstractExecuteTask) {
    
           //put任务
           putTask((Runnable) task);
       }
       return true;
    }
    private void putTask(Runnable task) {
       try {
           // 将任务放到 队列中
           queue.put(task);
       } catch (InterruptedException ire) {
           log.error(ire.toString(), ire);
       }
    }
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这里就是将任务task放到worker对象里面的任务队列中。

#### 3.2.2 执行任务 ####

其实在创建worker实例的时候，每个worker实例会有一个内存队列存储任务，然后还有一个内部线程从队列中获取任务，执行任务，我们看下这个内部线程是怎样执行任务的。

private class InnerWorker extends Thread {
         InnerWorker(String name) {
             setDaemon(false);
             setName(name);
         }
         // 执行任务
         @Override
         public void run() {
             while (!closed.get()) {
                 try {
                     // 1.从队列中取出任务
                     Runnable task = queue.take();
                     long begin = System.currentTimeMillis();
                     //2.执行任务
                     task.run();
                     // 任务耗时
                     long duration = System.currentTimeMillis() - begin;
                     if (duration > 1000L) {
                         log.warn("distro task {} takes {}ms", task, duration);
                     }
                 } catch (Throwable e) {
                     log.error("[DISTRO-FAILED] " + e.toString(), e);
                 }
             }
         }
     }
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先是从队列中获取任务，接着就是调用任务的run方法来执行任务。  
在3.1.2小节中，任务被封装成了`DistroHttpCombinedKeyExecuteTask`对象，它是现实runnable接口的，我们直接看下它的run方法

@Override
    public void run() {
        try {
            DistroKey newKey = new DistroKey(DistroHttpCombinedKey.getSequenceKey(),
                    DistroHttpCombinedKeyDelayTask.class.getSimpleName(), singleDistroKey.getTargetServer());
            DistroHttpCombinedKeyDelayTask combinedTask = new DistroHttpCombinedKeyDelayTask(newKey, taskAction,
                    globalConfig.getTaskDispatchPeriod() / 2, globalConfig.getBatchSyncKeyCount());
            combinedTask.getActualResourceKeys().add(singleDistroKey.getResourceKey());
            distroDelayTaskExecuteEngine.addTask(newKey, combinedTask);
        } catch (Exception e) {
            Loggers.DISTRO.error("[DISTRO-FAILED] Combined key for http failed. ", e);
        }
    }
    复制代码

它这里又封装了一个`DistroHttpCombinedKeyDelayTask` 任务对象，然后设置了`globalConfig.getTaskDispatchPeriod() / 2` 任务分发间隔，又是一个/2操作，我们在最开始介绍同步的时候封装的那个task的分发间隔就是/2。这样正好能够组成一个完整的`TaskDispatchPeriod`。

最后它又将任务交给了延时任务执行引擎，这个时候又会走3.1 延时任务执行引擎 小节的执行流程，延时任务执行引擎又会合并任务，将任务放到task 这个map中，然后有个延时任务，每100ms执行一次，正好到了第10次的时候，会将这个task取出来（因为这个分发周期是1s），会根据这个任务获取processor，这一次是匹配不到的，这个时候就会拿到默认的processor，也就是`DistroDelayTaskProcessor`类对象，我们看下它的process方法。

@Override
    public boolean process(NacosTask task) {
        // 如果不是DistroDelayTask 直接返回
        if (!(task instanceof DistroDelayTask)) {
            return true;
        }
        DistroDelayTask distroDelayTask = (DistroDelayTask) task;
        DistroKey distroKey = distroDelayTask.getDistroKey();
        // 如果是change操作的话
        if (DataOperation.CHANGE.equals(distroDelayTask.getAction())) {
            // 封装同步改变任务
            DistroSyncChangeTask syncChangeTask = new DistroSyncChangeTask(distroKey, distroComponentHolder);
            // 交给 worker执行
            distroTaskEngineHolder.getExecuteWorkersManager().addTask(distroKey, syncChangeTask);
            return true;
        }
        return false;
    }
    复制代码

它这里封装了一个`DistroSyncChangeTask` 任务对象，然后将这个任务对象交给了执行引擎，这个时候又走执行引擎那一套，获取worker，将任务添加到worker的队列中，worker有个内部线程，专门从队列中获取任务，执行任务，这个时候，就会执行到`DistroSyncChangeTask 的run`方法。

### 3.3 发送同步请求 ###

我们上一小节介绍 执行到了`DistroSyncChangeTask 的run` 方法 ，其实这里面就是封装参数，发送http请求的部分了。我们看下

//执行任务
        @Override
        public void run() {
            Loggers.DISTRO.info("[DISTRO-START] {}", toString());
            try {
    
                // 资源类型
                String type = getDistroKey().getResourceType();
                // 这个要去DistroHttpRegistry#doRegister 方法去看，因为是在这个方法里面向compont注册的
                DistroDataStorage dataStorage = distroComponentHolder.findDataStorage(type);
                // 获取到真实数据，不过这个数据是被序列化了的
                DistroData distroData = dataStorage.getDistroData(getDistroKey());
                // type是change
                distroData.setType(DataOperation.CHANGE);
                // 获取通信组件
                DistroTransportAgent transportAgent = distroComponentHolder.findTransportAgent(type);
                //进行发送数据
                boolean result =transportAgent.syncData(distroData, getDistroKey().getTargetServer());
                if (!result) {// 如果失败
    
                    // 处理失败的task
                    handleFailedTask();
                }
                Loggers.DISTRO.info("[DISTRO-END] {} result: {}", toString(), result);
            } catch (Exception e) {
                Loggers.DISTRO.warn("[DISTRO] Sync data change failed.", e);
    
                // 处理失败的task
                handleFailedTask();
            }
        }
    复制代码

这里就是获取到真实的数据，我们在那些任务中，流转的都是它的key，并没有将真实数据放进去，这个时候，就会去之前咱们说的那个map中根据key获取真实数据了。获取到真实数据之后，就会调用DistroTransportAgent 的syncData 方法进行同步数据。

@Override
     public boolean syncData(DistroData data, String targetServer) {
         // 发送数据
         byte[] dataContent = data.getContent();
         return NamingProxy.syncData(dataContent, data.getDistroKey().getTargetServer());
     }
    复制代码

调用了`NamingProxy` 的`syncData` 方法向集群其他节点发送数据，同步数据。

public static boolean syncData(byte[] data, String curServer) {
        // 封装请求头
        Map<String, String> headers = new HashMap<>(128);
        headers.put(HttpHeaderConsts.CLIENT_VERSION_HEADER, VersionUtils.version);
        headers.put(HttpHeaderConsts.USER_AGENT_HEADER, UtilsAndCommons.SERVER_VERSION);
        headers.put(HttpHeaderConsts.ACCEPT_ENCODING, "gzip,deflate,sdch");
        headers.put(HttpHeaderConsts.CONNECTION, "Keep-Alive");
        headers.put(HttpHeaderConsts.CONTENT_ENCODING, "gzip");
        try {
            //发送请求
            RestResult<String> result = HttpClient.httpPutLarge(
                ///  /nacos/v1/ns/distro/datum
                    "http://" + curServer + ApplicationUtils.getContextPath() + UtilsAndCommons.NACOS_NAMING_CONTEXT
                            + DATA_ON_SYNC_URL, headers, data);
            if (result.ok()) {
                return true;
            }
            if (HttpURLConnection.HTTP_NOT_MODIFIED == result.getCode()) {
                return true;
            }
            throw new IOException("failed to req API:" + "http://" + curServer + ApplicationUtils.getContextPath()
                    + UtilsAndCommons.NACOS_NAMING_CONTEXT + DATA_ON_SYNC_URL + ". code:" + result.getCode() + " msg: "
                    + result.getData());
        } catch (Exception e) {
            Loggers.SRV_LOG.warn("NamingProxy", e);
        }
        return false;
    }
    复制代码

可以很明显的看到，这里就是封装请求信息，设置请求头，调用 `/nacos/v1/ns/distro/datum`这个url发送http请求进行数据同步。

## 4. 集群节点处理临时数据请求 ##

介绍了服务注册临时数据在集群间是怎样同步的，临时数据节点之间的关系是平等的，也就是peer to peer，就像eureka同步机制差不多，某一台nacos实例收到注册请求，首先会写入本地map中，然后向内存队列中塞入一个事件，异步更新结构化存储数据，接着就是异步同步，默认延时是2s，分别发送同步请求给集群中每个实例。本文主要看看`集群中的节点收到临时数据同步请求是怎样处理`。

我们知道同步请求的uri是`/nacos/v1/ns/distro/datum`,我们直接找到`DistroController` 的`onSyncDatum` 方法即可（都是SpringMVC的@RequestMapping注解，很好找到）:

@PutMapping("/datum")
    public ResponseEntity onSyncDatum(@RequestBody Map<String, Datum<Instances>> dataMap) throws Exception {
        for (Map.Entry<String, Datum<Instances>> entry : dataMap.entrySet()) {
            if (KeyBuilder.matchEphemeralInstanceListKey(entry.getKey())) {
                String namespaceId = KeyBuilder.getNamespace(entry.getKey());
                String serviceName = KeyBuilder.getServiceName(entry.getKey());
                if (!serviceManager.containService(namespaceId, serviceName) && switchDomain
                        .isDefaultInstanceEphemeral()) {
                    serviceManager.createEmptyService(namespaceId, serviceName, true);
                }
                DistroHttpData distroHttpData = new DistroHttpData(createDistroKey(entry.getKey()), entry.getValue());
                distroProtocol.onReceive(distroHttpData);
            }
        }
        return ResponseEntity.ok("ok");
    }
    复制代码

遍历这个map，判断这个key是不是临时数据的key（就是看看这个key是不是`com.alibaba.nacos.naming.iplist.ephemeral.`开头的），如果是的话，通过key解析出来`namespace，serviceName`这些东西。

接着就是调用`serviceManager` 看看有没有存储结构中有没有这个`namespace+ serviceName`对应的数据结构。

如果没有的话，就创建一个空的（为啥是空的， 因为一会异步更新进去，就跟服务注册一样），结构如图所示。

![format_png 3][]

这个结构化数据存储的作用就是查找方便，供服务发现等功能使用，这里我们就深入展开了。

最后就是`DistroProtocol 的onReceive`方法，我们看下

public boolean onReceive(DistroData distroData) {
        String resourceType = distroData.getDistroKey().getResourceType();
        DistroDataProcessor dataProcessor = distroComponentHolder.findDataProcessor(resourceType);
        if (null == dataProcessor) {
            Loggers.DISTRO.warn("[DISTRO] Can't find data process for received data {}", resourceType);
            return false;
        }
        return dataProcessor.processData(distroData);
    }
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通过resourceType 获取到了一个`DistroDataProcessor`，调用processor的 processData 方法处理数据。这里我们也不绕弯子，实现类就是`DistroConsistencyServiceImpl`，是唯一一个实现类。 我们看下`DistroConsistencyServiceImpl的processData` 方法。

@Override
    public boolean processData(DistroData distroData) {
        DistroHttpData distroHttpData = (DistroHttpData) distroData;
        Datum<Instances> datum = (Datum<Instances>) distroHttpData.getDeserializedContent();
        onPut(datum.key, datum.value);
        return true;
    }
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可以看到，这里反序列化数据，调用了onPut 方法，这个onPut 方法看过服务注册流程的小伙伴很熟悉，干了2件事

*  将数据存入`DataStore` （也就是我们常说的那个map）中。
 *  将事件变更放入内存队列中（会有一个线程专门从内存队列中获取事件，处理事件）

public void onPut(String key, Record value) {
          // 判断是否是临时
          if (KeyBuilder.matchEphemeralInstanceListKey(key)) {// 如果是临时
              //封装datum
              Datum<Instances> datum = new Datum<>();
              datum.value = (Instances) value;
              datum.key = key;
              // 自增
              datum.timestamp.incrementAndGet();
              // 放到datastore中进行存储
              dataStore.put(key, datum);
          }
          // 如果listener里面没有这个key的话 直接返回 ，这个玩意是发布订阅的东西，进行通知，这个玩意service在初始化的会添加进去
          if (!listeners.containsKey(key)) {
              return;
          }
          // 添加通知任务
          notifier.addTask(key, DataOperation.CHANGE);
      }
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可以对照着代码再来看看，1是将数据存入dataStore （map）中，2是将变更事件封装成一个任务，放到内存队列中。

在往后就是有个线程从内存队列中将事件取出来，然后处理事件，将变更key的数据从dataStore 中取出来，更新到对应的结构化数据结构中。

### 4.1 小节 ###

本文主要介绍集群节点收到临时数据同步请求是怎样处理的，原理其实跟服务注册一样，还是先存入`Datastore`（map）中，接着就是创建事件变更任务，放入内存队列中，这个时候就完事了，会有一个线程不断的从内存队列中将事件取到，然后进行处理，这里是会将变更事件取到，到datastore中取到对应key的数据，将数据刷到结构化数据结构中。

[Nacos_8-Server]: https://juejin.cn/post/7161972306762268709
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[format_png 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0bd361629fe74f953f319680d9b072db.webp?x-oss-process=image/format,png
[format_png 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9c50f5c834e7a0bf8e2805e627bcddf1.webp?x-oss-process=image/format,png