[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之延迟操作

0x00 摘要

SOFARegistry 是蚂蚁金服开源的一个生产级、高时效、高可用的服务注册中心。

本系列文章重点在于分析设计和架构,即利用多篇文章,从多个角度反推总结 DataServer 或者 SOFARegistry 的实现机制和架构思路,让大家借以学习阿里如何设计。

本文为第十七篇,介绍SOFARegistry的延迟操作。

0x01 业务领域

1.1 业务缘由

为什么要有AfterWorkingProcess?

AfterWorkingProcess 的作用是延迟操作。猜测大致是因为某些情况下,无法执行业务,只能在后续时机进行弥补。

在官方博客有类似论述也支持我们的判断 :

在数据未同步完成之前,所有对新节点的读数据操作,将转发到拥有该数据分片的数据节点。

在数据未同步完成之前,禁止对新节点的写数据操作,防止在数据同步过程中出现新的数据不一致情况。

1.2 学习方向

可以看到类似这种业务上延迟操作应该如何实现。

0x02 实现

2.1 定义

接口定义如下:

public interface AfterWorkingProcess {
void afterWorkingProcess();
int getOrder();
}

2.2 配置

这个 afterWorkProcessors 会作为 AfterWorkingProcessHandler 的成员变量进行处理。用于处理一些业务逻辑结束后的处理动作。

        @Bean(name = "afterWorkProcessors")
public List<AfterWorkingProcess> afterWorkingProcessors() {
List<AfterWorkingProcess> list = new ArrayList<>();
list.add(renewDatumHandler());
list.add(datumLeaseManager());
list.add(disconnectEventHandler());
list.add(notifyDataSyncHandler());
return list;
} @Bean
public AfterWorkingProcessHandler afterWorkingProcessHandler() {
return new AfterWorkingProcessHandler();
}

2.3 引擎

这里用法比较少见。AfterWorkingProcessHandler 也是 AfterWorkingProcess 的实现类

在其 afterWorkingProcess 函数中,会对 Bean afterWorkingProcessors 中间注册的实现类一一调用其 afterWorkingProcess 业务函数。

其中,getOrder 会指定执行优先级,这是一个常见套路。

public class AfterWorkingProcessHandler implements AfterWorkingProcess {

    @Resource(name = "afterWorkProcessors")
private List<AfterWorkingProcess> afterWorkingProcessors; @Override
public void afterWorkingProcess() { if(afterWorkingProcessors != null){
List<AfterWorkingProcess> list = afterWorkingProcessors.stream().sorted(Comparator.comparing(AfterWorkingProcess::getOrder)).collect(Collectors.toList()); list.forEach(AfterWorkingProcess::afterWorkingProcess);
}
} @Override
public int getOrder() {
return 0;
}
}

2.4 调用

只有在 DataServerCache # updateDataServerStatus 函数中有调用:

afterWorkingProcessHandler.afterWorkingProcess();

而在 DataServerCache 中有如下函数都会调用到 updateDataServerStatus:

  • synced
  • notifiedAll
  • checkAndUpdateStatus
  • addNotWorkingServer

图示如下:

+------------------------------------------+
| DataServerCache | +----------------------------------------------+
| | | AfterWorkingProcess |
| synced +----------------------+ | | |
| | | +----------------------------+ | +------------------------------------------+ |
| | | | AfterWorkingProcessHandler | | |renewDatumHandler.afterWorkingProcess | |
| | | | | | | | |
| v | | | | |datumLeaseManager.afterWorkingProcess | |
| notifiedAll +--->updateDataServerStatus +------> afterWorkingProcess +------>+ | |
| ^ ^ | | | | |disconnectEventHandler.afterWorkingProcess| |
| | | | +----------------------------+ | | | |
| | | | | |notifyDataSyncHandler.afterWorkingProcess | |
| checkAndUpdateStatus+-----------+ | | | +------------------------------------------+ |
| | | +----------------------------------------------+
| addNotWorkingServer +---------------+ |
| |
+------------------------------------------+

手机如下:

因为是业务关联,所以不需要什么定时,异步之类。

2.5 业务实现

2.5.1 DisconnectEventHandler

public class DisconnectEventHandler implements InitializingBean, AfterWorkingProcess {
/**
* a DelayQueue that contains client disconnect events
*/
private final DelayQueue<DisconnectEvent> EVENT_QUEUE = new DelayQueue<>(); @Autowired
private SessionServerConnectionFactory sessionServerConnectionFactory; @Autowired
private DataChangeEventCenter dataChangeEventCenter; @Autowired
private DataServerConfig dataServerConfig; @Autowired
private DataNodeStatus dataNodeStatus; private static final int BLOCK_FOR_ALL_SYNC = 5000; private static final BlockingQueue<DisconnectEvent> noWorkQueue = new LinkedBlockingQueue<>();
}

在receive的正常业务操作中,如果发现本身状态不是 WORKING,则把event放入 BlockingQueue 之中。

public void receive(DisconnectEvent event) {
if (event.getType() == DisconnectTypeEnum.SESSION_SERVER) {
SessionServerDisconnectEvent sessionServerDisconnectEvent = (SessionServerDisconnectEvent) event;
sessionServerDisconnectEvent.getProcessId());
} else if (event.getType() == DisconnectTypeEnum.CLIENT) {
ClientDisconnectEvent clientDisconnectEvent = (ClientDisconnectEvent) event;
} if (dataNodeStatus.getStatus() != LocalServerStatusEnum.WORKING) {
noWorkQueue.add(event);
return;
}
EVENT_QUEUE.add(event);
}

当时机来到时候,系统再次调用afterWorkingProcess。这里会始终Block在noWorkQueue上,如果不为空,则会执行请求。

public void afterWorkingProcess() {
try {
/*
* After the snapshot data is synchronized during startup, it is queued and then placed asynchronously into
* DatumCache. When the notification becomes WORKING, there may be data in the queue that is not executed
* to DatumCache. So it need to sleep for a while.
*/
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(BLOCK_FOR_ALL_SYNC); while (!noWorkQueue.isEmpty()) {
DisconnectEvent event = noWorkQueue.poll(1, TimeUnit.SECONDS);
if (event != null) {
receive(event);
}
}
}
}

图示如下:

+----------------------------------------------------------+
| DisconnectEventHandler |
| +-------------------------+ |
| | receive | |
| | | NOT WORKING |
| | dataNodeStatus.getStatus+---------------+ |
| | + | | |
| | | WORKING | | add |
| | | | | |
| | v | | |
| | EVENT_QUEUE.add(event) | | |
| | | +---v---------+ |
| +-------------------------+ | | |
| | noWorkQueue | |
| | | |
| +-----------------------+ +-----+-------+ |
| | afterWorkingProcess | | |
| | | | poll |
| | | NOT isEmpty | |
| | receive(event) <----------------------+ |
| | | |
| | | |
| +-----------------------+ |
+----------------------------------------------------------+

2.5.2 NotifyDataSyncHandler

DisconnectEventHandler 和 NotifyDataSyncHandler 的实现类似。

依托一个 LinkedBlockingQueue 做缓存queue。

public class NotifyDataSyncHandler extends AbstractClientHandler<NotifyDataSyncRequest> implements AfterWorkingProcess {

  private static final BlockingQueue<SyncDataRequestForWorking> noWorkQueue = new LinkedBlockingQueue<>();

}

在doHandle的正常业务操作中,如果发现本身状态不是 WORKING,则用业务逻辑SyncDataRequestForWorking 构建一个消息 SyncDataRequestForWorking,放入 LinkedBlockingQueue 之中。

@Override
public Object doHandle(Channel channel, NotifyDataSyncRequest request) {
final Connection connection = ((BoltChannel) channel).getConnection();
if (dataNodeStatus.getStatus() != LocalServerStatusEnum.WORKING) {
noWorkQueue.add(new SyncDataRequestForWorking(connection, request));
return CommonResponse.buildSuccessResponse();
}
executorRequest(connection, request);
return CommonResponse.buildSuccessResponse();
}

当时机来到时候,系统再次调用afterWorkingProcess。这里会始终Block在noWorkQueue上,如果不为空,则会执行请求。

@Override
public void afterWorkingProcess() {
while (!noWorkQueue.isEmpty()) {
SyncDataRequestForWorking event = noWorkQueue.poll(1, TimeUnit.SECONDS);
if (event != null) {
executorRequest(event.getConnection(), event.getRequest());
}
}
}
}

图示如下:

+----------------------------------------------------------+
| NotifyDataSyncHandler |
| +-------------------------+ |
| | doHandle | |
| | | NOT WORKING |
| | dataNodeStatus.getStatus+---------------+ |
| | + | | |
| | | WORKING | | add |
| | | | | |
| | v | | |
| | executorRequest | | |
| | | +---v---------+ |
| +-------------------------+ | | |
| | noWorkQueue | |
| | | |
| +-----------------------+ +-----+-------+ |
| | afterWorkingProcess | | |
| | | | poll |
| | | NOT isEmpty | |
| | executorRequest <----------------------+ |
| | | |
| | | |
| +-----------------------+ |
+----------------------------------------------------------+

2.5.3 RenewDatumHandler

RenewDatumHandler 同 DatumLeaseManager 这两者很类似。并没有使用queue,只是提交一个线程。

其实现目的在注释中写的很清楚:

/* * After the snapshot data is synchronized during startup, it is queued and then placed asynchronously into * DatumCache. When the notification becomes WORKING, there may be data in the queue that is not executed * to DatumCache. So it need to sleep for a while. */

但是细节又有所不同,这两个类是同一个作者,怀疑此君在实验比较两种不同实现方式。

RenewDatumHandler 基于 ThreadPoolExecutorDataServer 来实现。

public class RenewDatumHandler extends AbstractServerHandler<RenewDatumRequest> implements
AfterWorkingProcess { @Autowired
private ThreadPoolExecutor renewDatumProcessorExecutor; }

renewDatumProcessorExecutor 是一个Bean,具体代码如下,ArrayBlockingQueue:是一个基于数组结构的有界阻塞队列,按FIFO原则进行排序。

@Bean(name = "renewDatumProcessorExecutor")
public ThreadPoolExecutor renewDatumProcessorExecutor(DataServerConfig dataServerConfig) {
return new ThreadPoolExecutorDataServer("RenewDatumProcessorExecutor",
dataServerConfig.getRenewDatumExecutorMinPoolSize(),
dataServerConfig.getRenewDatumExecutorMaxPoolSize(), 300, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(dataServerConfig.getRenewDatumExecutorQueueSize()),
new NamedThreadFactory("DataServer-RenewDatumProcessor-executor", true));
}

ThreadPoolExecutorDataServer 主要代码如下,就是简单继承了ThreadPoolExecutor,估计这里后续会有新功能添加,现在只是占坑:

public class ThreadPoolExecutorDataServer extends ThreadPoolExecutor {
@Override
public void execute(Runnable command) {
super.execute(command);
}
}

对于afterWorkingProcess,就是提交了一个线程,其业务是:等待一段时间,然后设置renewEnabled。

@Override
public void afterWorkingProcess() {
renewDatumProcessorExecutor.submit(() -> {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(dataServerConfig.getRenewEnableDelaySec());
renewEnabled.set(true);
});
}

0xFF 参考

蚂蚁金服服务注册中心如何实现 DataServer 平滑扩缩容

蚂蚁金服服务注册中心 SOFARegistry 解析 | 服务发现优化之路

服务注册中心 Session 存储策略 | SOFARegistry 解析

海量数据下的注册中心 - SOFARegistry 架构介绍

服务注册中心数据分片和同步方案详解 | SOFARegistry 解析

蚂蚁金服开源通信框架SOFABolt解析之连接管理剖析

蚂蚁金服开源通信框架SOFABolt解析之超时控制机制及心跳机制

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蚂蚁金服服务注册中心数据一致性方案分析 | SOFARegistry 解析

蚂蚁通信框架实践

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SOFABolt 设计总结 - 优雅简洁的设计之道

SofaBolt源码分析-服务启动到消息处理

SOFABolt 源码分析

SOFABolt 源码分析9 - UserProcessor 自定义处理器的设计

SOFARegistry 介绍

SOFABolt 源码分析13 - Connection 事件处理机制的设计

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