Nacos 配置中心原理分析
我们从原生SDK代码中入手，可以发现最核心的两行代码：
ConfigService configService=NacosFactory.createConfigService(properties);
String content=configService.getConfig(dataId,groupId,);
首先我们先来看 NacosFactory.createConfigService ：
public static ConfigService createConfigService(Properties properties) throws NacosException {
try {
Class<?> driverImplClass = Class.forName("com.alibaba.nacos.client.config.NacosConfigService");
Constructor constructor = driverImplClass.getConstructor(Properties.class);
//调用反射创建一个NacosConfigService实例
ConfigService vendorImpl = (ConfigService) constructor.newInstance(properties);
return vendorImpl;
} catch (Throwable e) {
throw new NacosException(NacosException.CLIENT_INVALID_PARAM, e);
}
}
这一步的代码很简单，及通过类的全类名通过反射创建一个 NacosConfigService 实例，我们跟进该类的构造方法：
public NacosConfigService(Properties properties) throws NacosException {
String encodeTmp = properties.getProperty(PropertyKeyConst.ENCODE);
if (StringUtils.isBlank(encodeTmp)) {
encode = Constants.ENCODE;
} else {
encode = encodeTmp.trim();
}//初始化命名空间
initNamespace(properties);
agent = new MetricsHttpAgent(new ServerHttpAgent(properties));
agent.start();
worker = new ClientWorker(agent, configFilterChainManager, properties);
}
这一步主要初始化了 agent 与 worker 两个实例。这里又看到熟悉的包装器模式，将ServerHttpAgent 包装成MetricsHttpAgent，这里我们需要知道，其中MetricsHttpAgent是对ServerHttpAgent功能的拓展，核心功能还是由ServerHttpAgent去实现，接下去我们来看一下 worker 的初始化，从名字上看能知道 最后真的工作的是他：
public ClientWorker(final HttpAgent agent, final ConfigFilterChainManager configFilterChainManager, final Properties properties) {
this.agent = agent;
this.configFilterChainManager = configFilterChainManager;
// Initialize the timeout parameter
// 初始化一些参数
init(properties);
//创建了一个定时任务的线程池
executor = Executors.newScheduledThreadPool(, new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(r);
t.setName("com.alibaba.nacos.client.Worker." + agent.getName());
t.setDaemon(true);
return t;
}
});
//创建了一个保持长连接的线程池
executorService = Executors.newScheduledThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), new ThreadFactory() {
@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(r);
t.setName("com.alibaba.nacos.client.Worker.longPolling." + agent.getName());
t.setDaemon(true);
return t;
}
});
//创建了一个延迟任务线程池来每隔10ms来检查配置信息的线程池
executor.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
checkConfigInfo();
} catch (Throwable e) {
LOGGER.error("[" + agent.getName() + "] [sub-check] rotate check error", e);
}
}
}, 1L, 10L, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
这一步创建了两个线程池，第一个线程池负责与配置中心进行数据的交互，并且启动后延迟1ms，之后每隔10ms对配置信息进行定时检查，第二个线程池则是负责保持一个长连接。我们再服务启动之后便会执行 checkConfigInfo()，跟进去看看：
public void checkConfigInfo() {
// 分任务（解决大数据量的传输问题）
int listenerSize = cacheMap.get().size();
// 向上取整为批数，分批次进行检查
// ParamUtil.getPerTaskConfigSize() =3000
int longingTaskCount = (int) Math.ceil(listenerSize / ParamUtil.getPerTaskConfigSize());
// currentLongingTaskCount =0
if (longingTaskCount > currentLongingTaskCount) {
for (int i = (int) currentLongingTaskCount; i < longingTaskCount; i++) {
// 要判断任务是否在执行 这块需要好好想想。 任务列表现在是无序的。变化过程可能有问题
executorService.execute(new LongPollingRunnable(i));
}
currentLongingTaskCount = longingTaskCount;
}
}
这里主要是先去除缓存中 Map<String, CacheData> 的数量，为避免处理过量的数据，这里对缓存数据进行了分组，最后创建 LongPollingRunnable 去执行，可以知道 这里会进入 LongPollingRunnable 的 Run 方法：
public void run() {
List<CacheData> cacheDatas = new ArrayList<CacheData>();
List<String> inInitializingCacheList = new ArrayList<String>();
try {
// check failover config
for (CacheData cacheData : cacheMap.get().values()) {
if (cacheData.getTaskId() == taskId) {
cacheDatas.add(cacheData);
try {
//检查本地配置
checkLocalConfig(cacheData);
if (cacheData.isUseLocalConfigInfo()) {
//检查缓存的MD5
cacheData.checkListenerMd5();
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error("get local config info error", e);
}
}
}
//检查服务端配置
List<String> changedGroupKeys = checkUpdateDataIds(cacheDatas, inInitializingCacheList);
for (String groupKey : changedGroupKeys) {
String[] key = GroupKey.parseKey(groupKey);
String dataId = key[];
String group = key[];
String tenant = null;
if (key.length == ) {
tenant = key[];
}
try {
String content = getServerConfig(dataId, group, tenant, 3000L);
//将配置设置进缓存
CacheData cache = cacheMap.get().get(GroupKey.getKeyTenant(dataId, group, tenant));
cache.setContent(content);
LOGGER.info("[{}] [data-received] dataId={}, group={}, tenant={}, md5={}, content={}",
agent.getName(), dataId, group, tenant, cache.getMd5(),
ContentUtils.truncateContent(content));
} catch (NacosException ioe) {
String message = String.format(
"[%s] [get-update] get changed config exception. dataId=%s, group=%s, tenant=%s",
agent.getName(), dataId, group, tenant);
LOGGER.error(message, ioe);
}
}
for (CacheData cacheData : cacheDatas) {
if (!cacheData.isInitializing() || inInitializingCacheList
.contains(GroupKey.getKeyTenant(cacheData.dataId, cacheData.group, cacheData.tenant))) {
cacheData.checkListenerMd5();
cacheData.setInitializing(false);
}
}
inInitializingCacheList.clear();
executorService.execute(this);
} catch (Throwable e) {
// If the rotation training task is abnormal, the next execution time of the task will be punished
LOGGER.error("longPolling error : ", e);
executorService.schedule(this, taskPenaltyTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
总的来说，该方法主要流程是先检查本地缓存，再检查服务端的配置，由改变最后再回写到本地及加载到缓存。
private void checkLocalConfig(CacheData cacheData) {
final String dataId = cacheData.dataId;
final String group = cacheData.group;
final String tenant = cacheData.tenant;
//本地文件缓存
File path = LocalConfigInfoProcessor.getFailoverFile(agent.getName(), dataId, group, tenant);
// 没有 -> 有
//不使用本地配置，但是持久化文件存在，需要读取文件加载至内存
if (!cacheData.isUseLocalConfigInfo() && path.exists()) {
String content = LocalConfigInfoProcessor.getFailover(agent.getName(), dataId, group, tenant);
String md5 = MD5.getInstance().getMD5String(content);
cacheData.setUseLocalConfigInfo(true);
cacheData.setLocalConfigInfoVersion(path.lastModified());
cacheData.setContent(content);
LOGGER.warn("[{}] [failover-change] failover file created. dataId={}, group={}, tenant={}, md5={}, content={}",
agent.getName(), dataId, group, tenant, md5, ContentUtils.truncateContent(content));
return;
}
// 有 -> 没有。不通知业务监听器，从server拿到配置后通知。
//使用本地配置，但是持久化文件不存在
if (cacheData.isUseLocalConfigInfo() && !path.exists()) {
cacheData.setUseLocalConfigInfo(false);
LOGGER.warn("[{}] [failover-change] failover file deleted. dataId={}, group={}, tenant={}", agent.getName(),
dataId, group, tenant);
return;
}
// 有变更
//使用本地配置，持久化文件存在，缓存跟文件最后修改时间不一致
if (cacheData.isUseLocalConfigInfo() && path.exists()
&& cacheData.getLocalConfigInfoVersion() != path.lastModified()) {
String content = LocalConfigInfoProcessor.getFailover(agent.getName(), dataId, group, tenant);
String md5 = MD5.getInstance().getMD5String(content);
cacheData.setUseLocalConfigInfo(true);
cacheData.setLocalConfigInfoVersion(path.lastModified());
cacheData.setContent(content);
LOGGER.warn("[{}] [failover-change] failover file changed. dataId={}, group={}, tenant={}, md5={}, content={}",
agent.getName(), dataId, group, tenant, md5, ContentUtils.truncateContent(content));
}
}
本地检查主要是通过是否使用本地配置，继而寻找持久化缓存文件，再通过判断文件的最后修改事件与本地缓存的版本是否一致来判断是否由变更。本地检查完毕，如果使用本地配置会进入下列代码：
if (cacheData.isUseLocalConfigInfo()) {
//检查缓存的MD5
cacheData.checkListenerMd5();
}
void checkListenerMd5() {
for (ManagerListenerWrap wrap : listeners) {
//MD5由变更，说明数据变更
if (!md5.equals(wrap.lastCallMd5)) {
//执行回调
safeNotifyListener(dataId, group, content, md5, wrap);
}
}
}
本地检查完毕会进行远程服务器检查：
//检查服务端配置
List<String> changedGroupKeys = checkUpdateDataIds(cacheDatas, inInitializingCacheList);
这里会去获取一个发生变化的GroupKeys 集合：
/**
* 从Server获取值变化了的DataID列表。返回的对象里只有dataId和group是有效的。 保证不返回NULL。
*/
List<String> checkUpdateDataIds(List<CacheData> cacheDatas, List<String> inInitializingCacheList) throws IOException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (CacheData cacheData : cacheDatas) {
if (!cacheData.isUseLocalConfigInfo()) {
sb.append(cacheData.dataId).append(WORD_SEPARATOR);
sb.append(cacheData.group).append(WORD_SEPARATOR);
if (StringUtils.isBlank(cacheData.tenant)) {
sb.append(cacheData.getMd5()).append(LINE_SEPARATOR);
} else {
sb.append(cacheData.getMd5()).append(WORD_SEPARATOR);
sb.append(cacheData.getTenant()).append(LINE_SEPARATOR);
}
if (cacheData.isInitializing()) {
// cacheData 首次出现在cacheMap中&首次check更新
inInitializingCacheList
.add(GroupKey.getKeyTenant(cacheData.dataId, cacheData.group, cacheData.tenant));
}
}
}
boolean isInitializingCacheList = !inInitializingCacheList.isEmpty();
return checkUpdateConfigStr(sb.toString(), isInitializingCacheList);
}
这里将可能发生变化的配置信息封装成一个 StringBuilder ，继而调用 checkUpdateConfigStr：
/**
* 从Server获取值变化了的DataID列表。返回的对象里只有dataId和group是有效的。 保证不返回NULL。
*/
List<String> checkUpdateConfigStr(String probeUpdateString, boolean isInitializingCacheList) throws IOException { List<String> params = Arrays.asList(Constants.PROBE_MODIFY_REQUEST, probeUpdateString); List<String> headers = new ArrayList<String>();
headers.add("Long-Pulling-Timeout");
headers.add("" + timeout); // told server do not hang me up if new initializing cacheData added in
if (isInitializingCacheList) {
headers.add("Long-Pulling-Timeout-No-Hangup");
headers.add("true");
} if (StringUtils.isBlank(probeUpdateString)) {
return Collections.emptyList();
} try {//发起一个Post请求
HttpResult result = agent.httpPost(Constants.CONFIG_CONTROLLER_PATH + "/listener", headers, params,
agent.getEncode(), timeout); if (HttpURLConnection.HTTP_OK == result.code) {
setHealthServer(true);
return parseUpdateDataIdResponse(result.content);
} else {
setHealthServer(false);
LOGGER.error("[{}] [check-update] get changed dataId error, code: {}", agent.getName(), result.code);
}
} catch (IOException e) {
setHealthServer(false);
LOGGER.error("[" + agent.getName() + "] [check-update] get changed dataId exception", e);
throw e;
}
return Collections.emptyList();
}
就这样从Server获取值变化了的DataID列表。返回的对象里只有dataId和group是有效的。 保证不返回NULL。获取到这个列表以后就便利这个列表，去服务器端获取对应变更后的配置：
for (String groupKey : changedGroupKeys) {
String[] key = GroupKey.parseKey(groupKey);
String dataId = key[];
String group = key[];
String tenant = null;
if (key.length == ) {
tenant = key[];
}
try {
String content = getServerConfig(dataId, group, tenant, 3000L);
//将配置设置进缓存
CacheData cache = cacheMap.get().get(GroupKey.getKeyTenant(dataId, group, tenant));
cache.setContent(content);
LOGGER.info("[{}] [data-received] dataId={}, group={}, tenant={}, md5={}, content={}",
agent.getName(), dataId, group, tenant, cache.getMd5(),
ContentUtils.truncateContent(content));
} catch (NacosException ioe) {
String message = String.format(
"[%s] [get-update] get changed config exception. dataId=%s, group=%s, tenant=%s",
agent.getName(), dataId, group, tenant);
LOGGER.error(message, ioe);
}
}
这里会发起请求从服务器端获取配置：getServerConfig：
public String getServerConfig(String dataId, String group, String tenant, long readTimeout)
throws NacosException {
if (StringUtils.isBlank(group)) {
group = Constants.DEFAULT_GROUP;
} HttpResult result = null;
try {
List<String> params = null;
if (StringUtils.isBlank(tenant)) {
params = Arrays.asList("dataId", dataId, "group", group);
} else {
params = Arrays.asList("dataId", dataId, "group", group, "tenant", tenant);
}
result = agent.httpGet(Constants.CONFIG_CONTROLLER_PATH, null, params, agent.getEncode(), readTimeout);
} catch (IOException e) {
String message = String.format(
"[%s] [sub-server] get server config exception, dataId=%s, group=%s, tenant=%s", agent.getName(),
dataId, group, tenant);
LOGGER.error(message, e);
throw new NacosException(NacosException.SERVER_ERROR, e);
} switch (result.code) {
case HttpURLConnection.HTTP_OK:
LocalConfigInfoProcessor.saveSnapshot(agent.getName(), dataId, group, tenant, result.content);
return result.content;
case HttpURLConnection.HTTP_NOT_FOUND:
LocalConfigInfoProcessor.saveSnapshot(agent.getName(), dataId, group, tenant, null);
return null;
case HttpURLConnection.HTTP_CONFLICT: {
LOGGER.error(
"[{}] [sub-server-error] get server config being modified concurrently, dataId={}, group={}, "
+ "tenant={}", agent.getName(), dataId, group, tenant);
throw new NacosException(NacosException.CONFLICT,
"data being modified, dataId=" + dataId + ",group=" + group + ",tenant=" + tenant);
}
case HttpURLConnection.HTTP_FORBIDDEN: {
LOGGER.error("[{}] [sub-server-error] no right, dataId={}, group={}, tenant={}", agent.getName(), dataId,
group, tenant);
throw new NacosException(result.code, result.content);
}
default: {
LOGGER.error("[{}] [sub-server-error] dataId={}, group={}, tenant={}, code={}", agent.getName(), dataId,
group, tenant, result.code);
throw new NacosException(result.code,
"http error, code=" + result.code + ",dataId=" + dataId + ",group=" + group + ",tenant=" + tenant);
}
}
}
通过初始化时候的 agent.httpGet 去发起一个Get请求，就这样变更本例的配置，当从远程服务器获取玩配置以后还有一个循环：
for (CacheData cacheData : cacheDatas) {
if (!cacheData.isInitializing() || inInitializingCacheList
.contains(GroupKey.getKeyTenant(cacheData.dataId, cacheData.group, cacheData.tenant))) {
cacheData.checkListenerMd5();
cacheData.setInitializing(false);
}
}
这个循环主要是对有变化的配置进行监听回调。整个流程就差不都完成了，最后来一张流程图：
长轮训的时间间隔：
我们知道客户端会有一个长轮训的任务去检查服务器端的配置是否发生了变化，如果发生了变更，那么客户端会拿到变更的 groupKey 再根据 groupKey 去获取配置项的最新值更新到本地的缓存以及文件中，那么这种每次都靠客户端去请求，那请求的时间间隔设置多少合适呢？
如果间隔时间设置的太长的话有可能无法及时获取服务端的变更，如果间隔时间设置的太短的话，那么频繁的请求对于服务端来说无疑也是一种负担，所以最好的方式是客户端每隔一段长度适中的时间去服务端请求，而在这期间如果配置发生变更，服务端能够主动将变更后的结果推送给客户端，这样既能保证客户端能够实时感知到配置的变化，也降低了服务端的压力。 我们来看看nacos设置的间隔时间是多久。
长轮训的概念：
客户端发起一个请求到服务端，服务端收到客户端的请求后，并不会立刻响应给客户端，而是先把这个请求hold住，然后服务端会在hold住的这段时间检查数据是否有更新，如果有，则响应给客户端，如果一直没有数据变更，则达到一定的时间（长轮训时间间隔）才返回。
长轮训典型的场景有： 扫码登录、扫码支付。
客户端长轮训：
在ClientWorker这个类里面，找到 checkUpdateConfigStr 这个方法，这里面就是去服务器端查询发生变化的groupKey。
/**
* 从Server获取值变化了的DataID列表。返回的对象里只有dataId和group是有效的。 保证不返回NULL。
*/
List<String> checkUpdateConfigStr(String probeUpdateString, boolean isInitializingCacheList) throws IOException { List<String> params = Arrays.asList(Constants.PROBE_MODIFY_REQUEST, probeUpdateString); List<String> headers = new ArrayList<String>();
headers.add("Long-Pulling-Timeout");
headers.add("" + timeout); // told server do not hang me up if new initializing cacheData added in
if (isInitializingCacheList) {
headers.add("Long-Pulling-Timeout-No-Hangup");
headers.add("true");
} if (StringUtils.isBlank(probeUpdateString)) {
return Collections.emptyList();
} try {//客户端发送的请求地址是: /v1/cs/configs/listener
HttpResult result = agent.httpPost(Constants.CONFIG_CONTROLLER_PATH + "/listener", headers, params,
agent.getEncode(), timeout); if (HttpURLConnection.HTTP_OK == result.code) {
setHealthServer(true);
return parseUpdateDataIdResponse(result.content);
} else {
setHealthServer(false);
LOGGER.error("[{}] [check-update] get changed dataId error, code: {}", agent.getName(), result.code);
}
} catch (IOException e) {
setHealthServer(false);
LOGGER.error("[" + agent.getName() + "] [check-update] get changed dataId exception", e);
throw e;
}
return Collections.emptyList();
}
这个方法最终会发起http请求，注意这里面有一个 timeout 的属性，
HttpResult result = agent.httpPost(Constants.CONFIG_CONTROLLER_PATH + "/listener", headers, params,
agent.getEncode(), timeout);
timeout是在init这个方法中赋值的，默认情况下是30秒，可以通过configLongPollTimeout进行修改
private void init(Properties properties) {
// 默认长轮询的事件就是30S
timeout = Math.max(NumberUtils.toInt(properties.getProperty(PropertyKeyConst.CONFIG_LONG_POLL_TIMEOUT),
//public static final int CONFIG_LONG_POLL_TIMEOUT = 30000;
//public static final int MIN_CONFIG_LONG_POLL_TIMEOUT = 10000;
Constants.CONFIG_LONG_POLL_TIMEOUT), Constants.MIN_CONFIG_LONG_POLL_TIMEOUT);
taskPenaltyTime = NumberUtils.toInt(properties.getProperty(PropertyKeyConst.CONFIG_RETRY_TIME), Constants.CONFIG_RETRY_TIME);
enableRemoteSyncConfig = Boolean.parseBoolean(properties.getProperty(PropertyKeyConst.ENABLE_REMOTE_SYNC_CONFIG));
}
所以从这里得出的一个基本结论是：客户端发起一个轮询请求，超时时间是30s。 那么客户端为什么要等待30s才超时呢？不是越快越好吗？ 我们可以在nacos的日志目录下 $NACOS_HOME/nacos/logs/config-client-request.log 文件.
可以看到一个现象，在配置没有发生变化的情况下，客户端会等29.5s以上，才请求到服务器端的结果。然后客户端拿到服务器端的结果之后，在做后续的操作。当服务器端频繁的修改，那么服务器端频繁客户端进行推送.
服务端的处理：
服务端是如何处理客户端的请求的？那么同样，我们需要思考几个问题：
- 客户端的长轮训响应时间受到哪些因素的影响
- 客户端的超时时间为什么要设置30s
- 客户端发送的请求地址是: /v1/cs/configs/listener 找到服务端对应的方法
nacos是使用spring mvc提供的rest api，其中有个类是 ConfigController ，我们在其中找到了Post 请求的 listener 路径的接口方法：
/**
* 比较MD5
*/
@RequestMapping(value = "/listener", method = RequestMethod.POST)
public void listener(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
throws ServletException, IOException {
request.setAttribute("org.apache.catalina.ASYNC_SUPPORTED", true);
String probeModify = request.getParameter("Listening-Configs");
if (StringUtils.isBlank(probeModify)) {
throw new IllegalArgumentException("invalid probeModify");
} probeModify = URLDecoder.decode(probeModify, Constants.ENCODE); Map<String, String> clientMd5Map;
try {
clientMd5Map = MD5Util.getClientMd5Map(probeModify);
} catch (Throwable e) {
throw new IllegalArgumentException("invalid probeModify");
} // do long-polling
inner.doPollingConfig(request, response, clientMd5Map, probeModify.length());
}
先是获取了客户端的MD5集合，这里面会调用inner.doPollingConfig进行处理,这个方法中，兼容了长轮训和短轮询的逻辑，我们只需要关注长轮训的部分:
/**
* 轮询接口
*/
public String doPollingConfig(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
Map<String, String> clientMd5Map, int probeRequestSize)
throws IOException, ServletException { // 长轮询
if (LongPollingService.isSupportLongPolling(request)) {
longPollingService.addLongPollingClient(request, response, clientMd5Map, probeRequestSize);
return HttpServletResponse.SC_OK + "";
}
......//省略代码
}
这里我们进入长轮询的代码块：
public void addLongPollingClient(HttpServletRequest req, HttpServletResponse rsp, Map<String, String> clientMd5Map,
int probeRequestSize) {
//超时时间
String str = req.getHeader(LongPollingService.LONG_POLLING_HEADER);
String noHangUpFlag = req.getHeader(LongPollingService.LONG_POLLING_NO_HANG_UP_HEADER);
String appName = req.getHeader(RequestUtil.CLIENT_APPNAME_HEADER);
String tag = req.getHeader("Vipserver-Tag");
int delayTime = SwitchService.getSwitchInteger(SwitchService.FIXED_DELAY_TIME, );
/**
* 提前500ms返回响应，为避免客户端超时 @qiaoyi.dingqy 2013.10.22改动 add delay time for LoadBalance
*/
long timeout = Math.max(, Long.parseLong(str) - delayTime);
if (isFixedPolling()) {
timeout = Math.max(, getFixedPollingInterval());
// do nothing but set fix polling timeout
} else {
long start = System.currentTimeMillis();
List<String> changedGroups = MD5Util.compareMd5(req, rsp, clientMd5Map);
if (changedGroups.size() > ) {
generateResponse(req, rsp, changedGroups);
LogUtil.clientLog.info("{}|{}|{}|{}|{}|{}|{}",
System.currentTimeMillis() - start, "instant", RequestUtil.getRemoteIp(req), "polling",
clientMd5Map.size(), probeRequestSize, changedGroups.size());
return;
} else if (noHangUpFlag != null && noHangUpFlag.equalsIgnoreCase(TRUE_STR)) {
LogUtil.clientLog.info("{}|{}|{}|{}|{}|{}|{}", System.currentTimeMillis() - start, "nohangup",
RequestUtil.getRemoteIp(req), "polling", clientMd5Map.size(), probeRequestSize,
changedGroups.size());
return;
}
}
String ip = RequestUtil.getRemoteIp(req);
// 一定要由HTTP线程调用，否则离开后容器会立即发送响应
final AsyncContext asyncContext = req.startAsync();
// AsyncContext.setTimeout()的超时时间不准，所以只能自己控制
asyncContext.setTimeout(0L); scheduler.execute(
new ClientLongPolling(asyncContext, clientMd5Map, ip, probeRequestSize, timeout, appName, tag));
}
这个方法是把客户端的长轮训请求添加到任务中去。获得客户端传递过来的超时时间，并且进行本地计算，提前500ms返回响应，这就能解释为什么客户端响应超时时间是29.5+了。当然如果 isFixedPolling=true 的情况下，不会提前返回响应根据客户端请求过来的md5和服务器端对应的group下对应内容的md5进行比较，如果不一致，则通过 generateResponse 将结果返回如果配置文件没有发生变化，则通过 scheduler.execute 启动了一个定时任务，将客户端的长轮询请求封装成一个叫 ClientLongPolling 的任务，交给 scheduler 去执行,那么接下去一定会进入ClientLongPolling 的Run 方法:
public void run() {
asyncTimeoutFuture = scheduler.schedule(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
getRetainIps().put(ClientLongPolling.this.ip, System.currentTimeMillis());
/**
* 删除订阅关系
*/
allSubs.remove(ClientLongPolling.this);
if (isFixedPolling()) {
LogUtil.clientLog.info("{}|{}|{}|{}|{}|{}",
(System.currentTimeMillis() - createTime),
"fix", RequestUtil.getRemoteIp((HttpServletRequest)asyncContext.getRequest()),
"polling",
clientMd5Map.size(), probeRequestSize);
List<String> changedGroups = MD5Util.compareMd5(
(HttpServletRequest)asyncContext.getRequest(),
(HttpServletResponse)asyncContext.getResponse(), clientMd5Map);
//有变化立即执行返回
if (changedGroups.size() > ) {
sendResponse(changedGroups);
} else {
sendResponse(null);
}
} else {
LogUtil.clientLog.info("{}|{}|{}|{}|{}|{}",
(System.currentTimeMillis() - createTime),
"timeout", RequestUtil.getRemoteIp((HttpServletRequest)asyncContext.getRequest()),
"polling",
clientMd5Map.size(), probeRequestSize);
sendResponse(null);
}
} catch (Throwable t) {
LogUtil.defaultLog.error("long polling error:" + t.getMessage(), t.getCause());
}
}
//延迟29.5秒后执行
}, timeoutTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
allSubs.add(this);
}
在run方法中，通过scheduler.schedule实现了一个定时任务，它的delay时间正好是前面计算的29.5s。在这个任务中，会通过MD5Util.compareMd5来进行计算那另外一个，当数据发生变化以后，肯定不能等到29.5s之后才通知呀，那怎么办呢？我们发现有一个allSubs 的东西，它似乎和发布订阅有关系。那是不是有可能当前的clientLongPolling订阅了数据变化的事件呢？allSubs是一个队列，队列里面放了ClientLongPolling这个对象。这个队列似乎和配置变更有某种关联关系：
/**
* 长轮询订阅关系
*/
final Queue<ClientLongPolling> allSubs;
注释里写明了他是和长轮询订阅相关的，接着我们先来看一下他所归属的类的类图：
发现LongPollingService集成了AbstractEventListener，事件监听.
AbstractEventListener:
static public abstract class AbstractEventListener {
public AbstractEventListener() {
/**
* automatic register
*/
EventDispatcher.addEventListener(this);
}
/**
* 感兴趣的事件列表
*
* @return event list
*/
abstract public List<Class<? extends Event>> interest();
/**
* 处理事件
*
* @param event event
*/
abstract public void onEvent(Event event);
}
这里面有一个抽象的onEvent方法，明显是用来处理事件的方法，而抽象方法必须由子类实现，所以意味着LongPollingService里面肯定实现了onEvent方法：
public void onEvent(Event event) {
if (isFixedPolling()) {
// ignore
} else {
if (event instanceof LocalDataChangeEvent) {
LocalDataChangeEvent evt = (LocalDataChangeEvent)event;
scheduler.execute(new DataChangeTask(evt.groupKey, evt.isBeta, evt.betaIps));
}
}
}
所以到了这里，肯定是修改了配置之后会有一个触发点去出发该事件，当匹配上事件类型，那么就会去执行这个回调，这个事件的实现方法中判断事件类型是否为LocalDataChangeEvent，通过scheduler.execute执行DataChangeTask这个任务：
public void run() {
try {
ConfigService.getContentBetaMd5(groupKey);
for (Iterator<ClientLongPolling> iter = allSubs.iterator(); iter.hasNext(); ) {
ClientLongPolling clientSub = iter.next();
if (clientSub.clientMd5Map.containsKey(groupKey)) {
// 如果beta发布且不在beta列表直接跳过
if (isBeta && !betaIps.contains(clientSub.ip)) {
continue;
}
// 如果tag发布且不在tag列表直接跳过
if (StringUtils.isNotBlank(tag) && !tag.equals(clientSub.tag)) {
continue;
}
getRetainIps().put(clientSub.ip, System.currentTimeMillis());
iter.remove(); // 删除订阅关系
LogUtil.clientLog.info("{}|{}|{}|{}|{}|{}|{}",
(System.currentTimeMillis() - changeTime),
"in-advance",
RequestUtil.getRemoteIp((HttpServletRequest)clientSub.asyncContext.getRequest()),
"polling",
clientSub.clientMd5Map.size(), clientSub.probeRequestSize, groupKey);
clientSub.sendResponse(Arrays.asList(groupKey));
}
}
} catch (Throwable t) {
LogUtil.defaultLog.error("data change error:" + t.getMessage(), t.getCause());
}
}
这个是数据变化的任务，最让人兴奋的应该是，它里面有一个循环迭代器，从allSubs里面获得ClientLongPolling最后通过clientSub.sendResponse把数据返回到客户端。所以，这也就能够理解为何数据变化能够实时触发更新了。
那么接下来还有一个疑问是，数据变化之后是如何触发事件的呢？ 所以我们定位到数据变化的请求类中，在ConfigController这个类中，找到POST请求的方法找到配置变更的位置：
/**
* 增加或更新非聚合数据。
*
* @throws NacosException
*/
@RequestMapping(method = RequestMethod.POST)
@ResponseBody
public Boolean publishConfig(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
@RequestParam("dataId") String dataId, @RequestParam("group") String group,
@RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY)
String tenant,
@RequestParam("content") String content,
@RequestParam(value = "tag", required = false) String tag,
@RequestParam(value = "appName", required = false) String appName,
@RequestParam(value = "src_user", required = false) String srcUser,
@RequestParam(value = "config_tags", required = false) String configTags,
@RequestParam(value = "desc", required = false) String desc,
@RequestParam(value = "use", required = false) String use,
@RequestParam(value = "effect", required = false) String effect,
@RequestParam(value = "type", required = false) String type,
@RequestParam(value = "schema", required = false) String schema)
throws NacosException {
final String srcIp = RequestUtil.getRemoteIp(request);
String requestIpApp = RequestUtil.getAppName(request);
ParamUtils.checkParam(dataId, group, "datumId", content);
ParamUtils.checkParam(tag); Map<String, Object> configAdvanceInfo = new HashMap<String, Object>();
......//省略代码
final Timestamp time = TimeUtils.getCurrentTime();
String betaIps = request.getHeader("betaIps");
ConfigInfo configInfo = new ConfigInfo(dataId, group, tenant, appName, content);
if (StringUtils.isBlank(betaIps)) {
if (StringUtils.isBlank(tag)) {
persistService.insertOrUpdate(srcIp, srcUser, configInfo, time, configAdvanceInfo, false);
EventDispatcher.fireEvent(new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, time.getTime()));
} else {
persistService.insertOrUpdateTag(configInfo, tag, srcIp, srcUser, time, false);
EventDispatcher.fireEvent(new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, tag, time.getTime()));
}
} else { // beta publish
persistService.insertOrUpdateBeta(configInfo, betaIps, srcIp, srcUser, time, false);
EventDispatcher.fireEvent(new ConfigDataChangeEvent(true, dataId, group, tenant, time.getTime()));
}
ConfigTraceService.logPersistenceEvent(dataId, group, tenant, requestIpApp, time.getTime(),
LOCAL_IP, ConfigTraceService.PERSISTENCE_EVENT_PUB, content); return true;
}
发现数据持久化之后，会通过EventDispatcher进行事件发布EventDispatcher.fireEvent 但是这个事件似乎不是我们所关心的时间，原因是这里发布的事件是ConfigDataChangeEvent , 而LongPollingService感兴趣的事件是 LocalDataChangeEvent。
在Nacos中有一个DumpService，它会定时把变更后的数据dump到磁盘上，DumpService在spring启动之后，会调用init方法启动几个dump任务。然后在任务执行结束之后，会触发一个LocalDataChangeEvent 的事件：
@PostConstruct
public void init() {
LogUtil.defaultLog.warn("DumpService start");
DumpProcessor processor = new DumpProcessor(this);
DumpAllProcessor dumpAllProcessor = new DumpAllProcessor(this);
DumpAllBetaProcessor dumpAllBetaProcessor = new DumpAllBetaProcessor(this);
DumpAllTagProcessor dumpAllTagProcessor = new DumpAllTagProcessor(this);
......//省略代码
}
其中在 DumpProcessor的 process方法中会调用 ConfigService 的相关API对数据进行操作，其中调用 remove 后会传播这么一个事件：
/**
* 删除配置文件，删除缓存。
*/
static public boolean remove(String dataId, String group, String tenant) {
final String groupKey = GroupKey2.getKey(dataId, group, tenant);
final int lockResult = tryWriteLock(groupKey);
/**
* 数据不存在
*/
if ( == lockResult) {
dumpLog.info("[remove-ok] {} not exist.", groupKey);
return true;
}
/**
* 加锁失败
*/
if (lockResult < ) {
dumpLog.warn("[remove-error] write lock failed. {}", groupKey);
return false;
} try {
if (!STANDALONE_MODE || PropertyUtil.isStandaloneUseMysql()) {
DiskUtil.removeConfigInfo(dataId, group, tenant);
}
CACHE.remove(groupKey);
EventDispatcher.fireEvent(new LocalDataChangeEvent(groupKey)); return true;
} finally {
releaseWriteLock(groupKey);
}
}
简单总结一下刚刚分析的整个过程。
- 客户端发起长轮训请求，
- 服务端收到请求以后，先比较服务端缓存中的数据是否相同，如果不通，则直接返回
- 如果相同，则通过schedule延迟29.5s之后再执行比较
- 为了保证当服务端在29.5s之内发生数据变化能够及时通知给客户端，服务端采用事件订阅的方式来监听服务端本地数据变化的事件，一旦收到事件，则触发DataChangeTask的通知，并且遍历allStubs队列中的ClientLongPolling,把结果写回到客户端，就完成了一次数据的推送
- 如果 DataChangeTask 任务完成了数据的 “推送” 之后，ClientLongPolling 中的调度任务又开始执行了怎么办呢？很简单，只要在进行 “推送” 操作之前，先将原来等待执行的调度任务取消掉就可以了，这样就防止了推送操作写完响应数据之后，调度任务又去写响应数据，这时肯定会报错的。所以，在ClientLongPolling方法中，最开始的一个步骤就是删除订阅事件
所以总的来说，Nacos采用推+拉的形式，来解决最开始关于长轮训时间间隔的问题。当然，30s这个时间是可以设置的，而之所以定30s，应该是一个经验值。
集群选举：
Nacos支持集群模式，很显然。而一旦涉及到集群，就涉及到主从，那么nacos是一种什么样的机制来实现的集群呢？
nacos的集群类似于zookeeper， 它分为leader角色和follower角色， 那么从这个角色的名字可以看出来，这个集群存在选举的机制。 因为如果自己不具备选举功能，角色的命名可能就是master/slave了，
在nacos的解压目录nacos/的conf目录下，有配置文件cluster.conf，请每行配置成ip:port。（请配置3个或3个以上节点）。首先我们进入conf目录下，默认只有一个cluster.conf.example文件，我们需要自行复制一份，修改名称为cluster.conf。然后使用vi编辑器 打开cluster.config，按a/i/o 键可进入插入模式，输入以下内容
#ip:port
10.51.10.128:
10.51.10.129:
10.51.10.130:
然后重新启动就好了。
选举算法：
Nacos集群采用 raft 算法来实现，它是相对zookeeper的选举算法较为简单的一种。选举算法的核心在 RaftCore 中，包括数据的处理和数据同步.
raft算法动画演示地址：http://thesecretlivesofdata.com/raft/ 。可以很直观的看到整个算法选举的过程。
在Raft中，节点有三种角色：
- Leader：负责接收客户端的请求
- Candidate：用于选举Leader的一种角色
- Follower：负责响应来自Leader或者Candidate的请求
选举分为两个节点：
- 服务启动的时候
- leader挂了的时候
所有节点启动的时候，都是follower状态。 如果在一段时间内如果没有收到leader的心跳（可能是没有leader，也可能是leader挂了），那么follower会变成Candidate。然后发起选举，选举之前，会增加term，这个term和zookeeper中的epoch的道理是一样的。
follower会投自己一票，并且给其他节点发送票据vote，等到其他节点回复在这个过程中，可能出现几种情况
- 收到过半的票数通过，则成为leader
- 被告知其他节点已经成为leader，则自己切换为follower
- 一段时间内没有收到过半的投票，则重新发起选举
约束条件在任一term中，单个节点最多只能投一票
选举的几种情况：
- 第一种情况，赢得选举之后，leader会给所有节点发送消息，避免其他节点触发新的选举
- 第二种情况，比如有三个节点A B C。A B同时发起选举，而A的选举消息先到达C，C给A投了一票，当B的消息到达C时，已经不能满足上面提到的第一个约束，即C不会给B投票，而A和B显然都不会给对方投票。A胜出之后，会给B,C发心跳消息，节点B发现节点A的term不低于自己的term，知道有已经有Leader了，于是转换成follower
- 第三种情况， 没有任何节点获得majority投票，可能是平票的情况。加入总共有四个节点（A/B/C/D），Node C、Node D同时成为了candidate，但Node A投了NodeD一票，NodeB投了Node C一票，这就出现了平票 split vote的情况。这个时候大家都在等啊等，直到超时后重新发起选举。如果出现平票的情况，那么就延长了系统不可用的时间,因此raft引入了randomized election timeouts来尽量避免平票情况，
在动画演示中可以看到选举超时后，即每个小球外围都变化先消失的座位候选人，接着发出请求让其他人投票选举自己，同时修改Term：
与Zookeeper一样，对于事务操作，请求会转发给leader，非事务操作上，可以任意一个节点来处理.
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