turbine源码分析

turbine源码分析

1、turbine架构设计

一切从InstanceDiscovery模块开始，该模块提供所有的主机信息。它会定期的发送更新，ConnectionManager 负责创建连接到主机。一旦建立起连接，数据流将源源不断的发送给Aggregator既聚合器。聚合器将数据汇聚后的数据输出到客户端或者下游监听者。

汇聚示例：

{type:'weather-data-temp', name:'New York', temp:74}
{type:'weather-data-temp', name:'Los Angeles', temp:85}
{type:'weather-data-temp', name:'New York', temp:76}

{type:'weather-data-wind-velocity', name:'New York', temp:12}
{type:'weather-data-wind-velocity', name:'Los Angeles', temp:10}

比如有一组这样的数据，经过汇聚后得到下面的结果

{type:'weather-data-temp', name:'Los Angeles', temp:85}
{type:'weather-data-temp', name:'New York', temp:75}
{type:'weather-data-wind-velocity', name:'New York', temp:12}
{type:'weather-data-wind-velocity', name:'Los Angeles', temp:10}

说明：它是使用type和name做为关键字，进行数据汇聚的

2、实例发现

我们先来看看的架构图

turbine通过配置文件，配置需要收集指标的应用。InstanceObservable定期的拉取实例信息，通知InstanceObserver进行主机信息的更新。turbine只有在主机是UP的状态的时候，才会去连接主机获取指标。这么做的原因是很多复杂的系统在他们将自己标记为可用之前，需要通过长时间的启动引导做一些预处理，比如查询缓存、建立主机连接、运行预计算逻辑等。我们通过分析代码的结构也可以看到

turbine启动的时候会调用TurbineInit的init()方法进行初始化

public static void init() {

        ClusterMonitorFactory clusterMonitorFactory = PluginsFactory.getClusterMonitorFactory();
        if(clusterMonitorFactory == null) {
            PluginsFactory.setClusterMonitorFactory(new DefaultAggregatorFactory());
        }

        PluginsFactory.getClusterMonitorFactory().initClusterMonitors();

        InstanceDiscovery instanceDiscovery = PluginsFactory.getInstanceDiscovery();
        if (instanceDiscovery == null) {
            PluginsFactory.setInstanceDiscovery(getInstanceDiscoveryImpl());
        }
        //调用start()方式，初始化实例发现
        InstanceObservable.getInstance().start(PluginsFactory.getInstanceDiscovery());
    }

start()方法如下：

public void start(InstanceDiscovery iDiscovery) {
        if (started.get()) {
            throw new RuntimeException("InstanceDiscovery already started");
        }
        if (iDiscovery == null) {
            throw new RuntimeException("InstanceDiscovery is null");
        }
        instanceDiscovery = iDiscovery;
        logger.info("Starting InstanceObservable at frequency: " + pollDelayMillis.get() + " millis");
        //每隔pollDelayMillis去拉取一次主机的信息
        //通过producer
        timer.schedule(producer, 0, pollDelayMillis.get());
        started.set(true);
    }

producer的定义如下：

private final TimerTask producer = new TimerTask() {

        @Override
        public void run() {
                //主要代码...
                for(InstanceObserver watcher: observers.values()) {
                    if(currentState.get().hostsUp.size() > 0) {
                        try {
                            //通知InstanceObserver主机是UP状态
                            //watcher是个InstanceObserver接口的实例化对象
                            watcher.hostsUp(currentState.get().hostsUp);
                        } catch(Throwable t) {
                            logger.error("Could not call hostUp on watcher: " + watcher.getName(), t);
                        }
                    }
                }
        }
    };

通过IDEA工具，找到InstanceObserver接口只有一个实现类ClusterMonitorInstanceManager,该类中实现了hostsUp()方法,而hostsUp()方法又循环去调用hostUp方法，hostUp()方法如下：

    public void hostUp(Instance host) {

            if (!(getObservationCriteria().observeHost(host))) {
                return;
            }

            TurbineDataMonitor<DataFromSingleInstance> monitor = getMonitor(host);
            try {
                if(hostDispatcher.findHandlerForHost(host, getEventHandler().getName()) == null) {
                    // this handler is not already present for this host, then add it
                    hostDispatcher.registerEventHandler(host, getEventHandler());
                }
                //启动实例的监听
                monitor.startMonitor();
            } catch(Throwable t) {
                logger.info("Failed to start monitor: " + monitor.getName() + ", ex message: ", t);
                monitor.stopMonitor();
                logger.info("Removing monitor from stats event console");
                TurbineDataMonitor<DataFromSingleInstance> oldMonitor = hostConsole.removeMonitor(monitor.getName());
                if (oldMonitor != null) {
                    hostCount.decrementAndGet();
                }
            }
        }

monitor是InstanceMonitor，既实例监控对象，如下图：

实例监听，主要工作就是从实例获取指标信息，下面会分析到

3、数据聚合

数据聚合的架构图如下

TurbineDataMonitor：数据监听，从实例处获取指标

TurbineDataDispatcher:派发器，将数据聚合后输出到客户端或者下游的数据监听

TurbineDataHandler:数据处理，其实就是客户端或者下游的数据监听

该架构有它的好处,可以实现数据的生产和消费的解耦，隔离客户端之间的处理。TurbineDataMonitor收到指标数据后，发送给TurbineDataDispatcher进行处理，它将指标信息聚合后写到一个队列中，TurbineDataHandler负责从队列取消息，如果TurbineDataHandler消费来不及，队列中的指标信息会增长，如果增长指定的大小的时候，只有消息被消费了，才会继续填充新的消息进去，否则消息将被丢弃。

4、TurbineDataMonitor

通过源码我们可以整理出TurbineDataMonitor类的上下结构图，如下：



TurbineDataMonitor是一个抽象类，里面的主要方法都是抽象的，其功能实现还是依赖它的子类。

在文中第二部分的最后，我们说到，InstanceObserver会启动实例的监听，我们继续看实例的监听到底做了什么。InstanceMonitor实例监听类中的startMonitor()方法如下

public void startMonitor() throws Exception {
        // This is the only state that we allow startMonitor to proceed in
        if (monitorState.get() != State.NotStarted) {
            return;
        }

        taskFuture = ThreadPool.submit(new Callable<Void>() {

            @Override
            public Void call() throws Exception {

                try {
                    //初始化
                    init();
                    monitorState.set(State.Running);
                    while(monitorState.get() == State.Running) {
                        //真正干活的地方
                        doWork();
                    }
                } catch(Throwable t) {
                    logger.warn("Stopping InstanceMonitor for: " + getStatsInstance().getHostname() + " " + getStatsInstance().getCluster(), t);
                } finally {
                    if (monitorState.get() == State.Running) {
                        monitorState.set(State.StopRequested);
                    }
                    cleanup();
                    monitorState.set(State.CleanedUp);
                }
                return null;
            }
        });
    }

先看看init()方法，初始化做了什么



通过调试我们发现，init()方法会根据实例的指标地址http://sheng:8088/manage/hystrix.stream去获取指标信息，这个正是指标真正的来源。

继续看doWork()方法

private void doWork() throws Exception {

        DataFromSingleInstance instanceData = null;
        //获取实例的指标信息
        instanceData = getNextStatsData();
        if(instanceData == null) {
            return;
        } else {
            lastEventUpdateTime.set(System.currentTimeMillis());
        }

        List<DataFromSingleInstance> list = new ArrayList<DataFromSingleInstance>();
        list.add(instanceData);

        /* send to all handlers */
        //向派发器中发送数据
        boolean continueRunning = dispatcher.pushData(getStatsInstance(), list);
        if(!continueRunning) {
            logger.info("No more listeners to the host monitor, stopping monitor for: " + host.getHostname() + " " + host.getCluster());
            monitorState.set(State.StopRequested);
            return;
        }
    }

派发器的说明见第5部分

5、TurbineDataDispatcher

通过查看派发器TurbineDataDispatcher中的源码可以找到pushData()方法如下：

public boolean pushData(final Instance host, final Collection<K> statsData) {

        if(stopped) {
            return false;
        }

        // get a copy of the list so we don't have ConcurrentModification errors when it changes while we're iterating
        Map<String, HandlerQueueTuple<K>> eventHandlers = eventHandlersForHosts.get(host);
        if (eventHandlers == null) {
            return false;  // stop the monitor, this should generally not happen, since we generally manage a set of static listeners for all hosts in discovery
        }

        for (final HandlerQueueTuple<K> tuple : eventHandlers.values()) {
            //HandlerQueueTuple管道中添加数据
            tuple.pushData(statsData);
        }

        // keep track of listeners registered, and if there are none, then notify the publisher of the events
        AtomicInteger count = getIterationWithoutHandlerCount(host);
        if (eventHandlers.size() == 0) {
            count.incrementAndGet();
            if (count.get() > 5) {
                logger.info("We no longer have handlers to dispatch to");
                return false;
            }
        } else {
            count.set(0);
        }
        return true;
    }

HandlerQueueTuple管道中的方法pushData()方法如下

 public void pushData(K data) {
        if (stopped) {
            return;
        }
        //往队列中写数据
        boolean success = queue.writeEvent(data);
        if (isCritical()) {
            // track stats
            if (success) {
                counter.increment(Type.EVENT_PROCESSED);
            } else {
                counter.increment(Type.EVENT_DISCARDED);
            }
        }
    }

HandlerQueueTuple管道中除了writeEvent()写事件外，还有一个readEvent()读事件的操作。将在第6部分分析

6、TurbineDataHandler

我们在HandlerQueueTuple中找到doWork()方法如下

public void doWork() throws Exception {

            List<K> statsData = new ArrayList<K>();

            int numMisses = 0;
            boolean stopPolling = false;

            do {
                //从队列中读取事件
                K data = queue.readEvent();
                if (data == null) {
                    numMisses++;
                    if (numMisses > 100) {
                        Thread.sleep(100);
                        numMisses = 0; // reset count so we can try polling again.
                    }
                } else {
                    statsData.add(data);
                    numMisses = 0;
                    stopPolling = true;
                }
            }
            while(!stopPolling);

            try {
                //通过事件处理器将数据输出到客户端
                eventHandler.handleData(statsData);
            } catch (Exception e) {
                if(eventHandler.getCriteria().isCritical()) {
                    logger.warn("Could not publish event to event handler for " + eventHandler.getName(), e);
                }
            }
        }

通过事件处理器将数据输出到客户端，这个操作主要是由TurbineDataHandler完成的，我们通过源码的整理，可以得到如下的代码类的图。

AggregateClusterMonitor的内部类AggStatsEventHandler实现数据的汇聚，TurbineStreamingConnection类是浏览器客户端连接时，数据的输出。

AggStatsEventHandler的handleData()方法如下：

public void handleData(Collection<DataFromSingleInstance> statsData) {
            //整理出关键代码

            for (DataFromSingleInstance data : statsData) {
                TurbineData.Key dataKey = data.getKey();
                // 汇聚数据
                AggDataFromCluster clusterData = monitor.aggregateData.get(dataKey);
                if (clusterData == null) {
                    monitor.aggregateData.putIfAbsent(dataKey, new AggDataFromCluster(monitor, data.getType(), data.getName()));
                }
                clusterData.addStatsDataFromSingleServer(data);
                AggDataFromCluster dataToSend = monitor.aggregateData.get(dataKey);
                if (dataToSend != null && (!throttleCheck.throttle(data))) {
                    dataToSend.performPostProcessing();
                    //将数据添加到集群派发器的队列中
                    monitor.clusterDispatcher.pushData(monitor.getStatsInstance(), dataToSend);
                }
            }

        }

而TurbineStreamingConnection的handleData()方法很简单，就是将数据直接响应给浏览器。如下：

    public void handleData(Collection<T> data) {

        if (stopMonitoring) {
            // we have been stopped so don't try handling data
            return;
        }
        //写到stream中
        writeToStream(data);
    }

writeToStream()方法最终将指标数据响应给浏览器