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Nacos配置中心集群原理及源码分析

Nacos作为配置中心,必然需要保证服务节点的高可用性,那么Nacos是如何实现集群的呢?

下面这个图,表示Nacos集群的部署图。

Nacos配置中心集群原理及源码分析

Nacos集群工作原理

Nacos作为配置中心的集群结构中,是一种无中心化节点的设计,由于没有主从节点,也没有选举机制,所以为了能够实现热备,就需要增加虚拟IP(VIP)。

Nacos的数据存储分为两部分

  1. Mysql数据库存储,所有Nacos节点共享同一份数据,数据的副本机制由Mysql本身的主从方案来解决,从而保证数据的可靠性。
  2. 每个节点的本地磁盘,会保存一份全量数据,具体路径:/data/program/nacos-1/data/config-data/${GROUP}.

在Nacos的设计中,Mysql是一个中心数据仓库,且认为在Mysql中的数据是绝对正确的。 除此之外,Nacos在启动时会把Mysql中的数据写一份到本地磁盘。

这么设计的好处是可以提高性能,当客户端需要请求某个配置项时,服务端会想Ian从磁盘中读取对应文件返回,而磁盘的读取效率要比数据库效率高。

当配置发生变更时:

  1. Nacos会把变更的配置保存到数据库,然后再写入本地文件。
  2. 接着发送一个HTTP请求,给到集群中的其他节点,其他节点收到事件后,从Mysql中dump刚刚写入的数据到本地文件中。

另外,NacosServer启动后,会同步启动一个定时任务,每隔6小时,会dump一次全量数据到本地文件

配置变更同步入口

当配置发生修改、删除、新增操作时,通过发布一个notifyConfigChange事件。

@PostMapping @Secured(action = ActionTypes.WRITE, parser = ConfigResourceParser.class) public Boolean publishConfig(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,         @RequestParam(value = "dataId") String dataId, @RequestParam(value = "group") String group,         @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant,         @RequestParam(value = "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 {         //省略..     if (StringUtils.isBlank(betaIps)) {         if (StringUtils.isBlank(tag)) {             persistService.insertOrUpdate(srcIp, srcUser, configInfo, time, configAdvanceInfo, true);             ConfigChangePublisher                     .notifyConfigChange(new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, time.getTime()));         } else {             persistService.insertOrUpdateTag(configInfo, tag, srcIp, srcUser, time, true);             ConfigChangePublisher.notifyConfigChange(                     new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, tag, time.getTime()));         }     }//省略     return true; }

AsyncNotifyService

配置数据变更事件,专门有一个监听器AsyncNotifyService,它会处理数据变更后的同步事件。

@Autowired public AsyncNotifyService(ServerMemberManager memberManager) {     this.memberManager = memberManager;          // Register ConfigDataChangeEvent to NotifyCenter.     NotifyCenter.registerToPublisher(ConfigDataChangeEvent.class, NotifyCenter.ringBufferSize);          // Register A Subscriber to subscribe ConfigDataChangeEvent.     NotifyCenter.registerSubscriber(new Subscriber() {                  @Override         public void onEvent(Event event) {             // Generate ConfigDataChangeEvent concurrently             if (event instanceof ConfigDataChangeEvent) {                 ConfigDataChangeEvent evt = (ConfigDataChangeEvent) event;                 long dumpTs = evt.lastModifiedTs;                 String dataId = evt.dataId;                 String group = evt.group;                 String tenant = evt.tenant;                 String tag = evt.tag;                 Collection<Member> ipList = memberManager.allMembers(); //得到集群中的ip列表                                  // 构建NotifySingleTask,并添加到队列中。                 Queue<NotifySingleTask> queue = new LinkedList<NotifySingleTask>();                 for (Member member : ipList) { //遍历集群中的每个节点                     queue.add(new NotifySingleTask(dataId, group, tenant, tag, dumpTs, member.getAddress(),                             evt.isBeta));                 }                 //异步执行任务 AsyncTask                 ConfigExecutor.executeAsyncNotify(new AsyncTask(nacosAsyncRestTemplate, queue));             }         }                  @Override         public Class<? extends Event> subscribeType() {             return ConfigDataChangeEvent.class;         }     }); }

AsyncTask

@Override public void run() {     executeAsyncInvoke(); }  private void executeAsyncInvoke() {     while (!queue.isEmpty()) {//遍历队列中的数据,直到数据为空         NotifySingleTask task = queue.poll(); //获取task         String targetIp = task.getTargetIP(); //获取目标ip                  if (memberManager.hasMember(targetIp)) { //如果集群中的ip列表包含目标ip             // start the health check and there are ips that are not monitored, put them directly in the notification queue, otherwise notify             //判断目标ip的健康状态             boolean unHealthNeedDelay = memberManager.isUnHealth(targetIp); //             if (unHealthNeedDelay) { //如果目标服务是非健康,则继续添加到队列中,延后再执行。                 // target ip is unhealthy, then put it in the notification list                 ConfigTraceService.logNotifyEvent(task.getDataId(), task.getGroup(), task.getTenant(), null,                         task.getLastModified(), InetUtils.getSelfIP(), ConfigTraceService.NOTIFY_EVENT_UNHEALTH,                         0, task.target);                 // get delay time and set fail count to the task                 asyncTaskExecute(task);             } else {                 //构建header                 Header header = Header.newInstance();                 header.addParam(NotifyService.NOTIFY_HEADER_LAST_MODIFIED, String.valueOf(task.getLastModified()));                 header.addParam(NotifyService.NOTIFY_HEADER_OP_HANDLE_IP, InetUtils.getSelfIP());                 if (task.isBeta) {                     header.addParam("isBeta", "true");                 }                 AuthHeaderUtil.addIdentityToHeader(header);                 //通过restTemplate发起远程调用,如果调用成功,则执行AsyncNotifyCallBack的回调方法                 restTemplate.get(task.url, header, Query.EMPTY, String.class, new AsyncNotifyCallBack(task));             }         }     } }

目标节点接收请求

数据同步的请求地址为,task.url=http://192.168.8.16:8848/nacos/v1/cs/communication/dataChange?dataId=log.yaml&group=DEFAULT_GROUP

@GetMapping("/dataChange") public Boolean notifyConfigInfo(HttpServletRequest request, @RequestParam("dataId") String dataId,         @RequestParam("group") String group,         @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant,         @RequestParam(value = "tag", required = false) String tag) {     dataId = dataId.trim();     group = group.trim();     String lastModified = request.getHeader(NotifyService.NOTIFY_HEADER_LAST_MODIFIED);     long lastModifiedTs = StringUtils.isEmpty(lastModified) ? -1 : Long.parseLong(lastModified);     String handleIp = request.getHeader(NotifyService.NOTIFY_HEADER_OP_HANDLE_IP);     String isBetaStr = request.getHeader("isBeta");     if (StringUtils.isNotBlank(isBetaStr) && trueStr.equals(isBetaStr)) {         dumpService.dump(dataId, group, tenant, lastModifiedTs, handleIp, true);     } else {         //         dumpService.dump(dataId, group, tenant, tag, lastModifiedTs, handleIp);     }     return true; }

dumpService.dump用来实现配置的更新,代码如下

当前任务会被添加到DumpTaskMgr中管理。

public void dump(String dataId, String group, String tenant, String tag, long lastModified, String handleIp,         boolean isBeta) {     String groupKey = GroupKey2.getKey(dataId, group, tenant);     String taskKey = String.join("+", dataId, group, tenant, String.valueOf(isBeta), tag);     dumpTaskMgr.addTask(taskKey, new DumpTask(groupKey, tag, lastModified, handleIp, isBeta));     DUMP_LOG.info("[dump-task] add task. groupKey={}, taskKey={}", groupKey, taskKey); }

TaskManager.addTask, 先调用父类去完成任务添加。

@Override public void addTask(Object key, AbstractDelayTask newTask) {     super.addTask(key, newTask);     MetricsMonitor.getDumpTaskMonitor().set(tasks.size()); }

在这种场景设计中,一般都会采用生产者消费者模式来完成,因此这里不难猜测到,任务会被保存到一个队列中,然后有另外一个线程来执行。

NacosDelayTaskExecuteEngine

TaskManager的父类是NacosDelayTaskExecuteEngine,

这个类中有一个成员属性protected final ConcurrentHashMap<Object, AbstractDelayTask> tasks;,专门来保存延期执行的任务类型AbstractDelayTask.

在这个类的构造方法中,初始化了一个延期执行的任务,其中具体的任务是ProcessRunnable.

public NacosDelayTaskExecuteEngine(String name, int initCapacity, Logger logger, long processInterval) {     super(logger);     tasks = new ConcurrentHashMap<Object, AbstractDelayTask>(initCapacity);     processingExecutor = ExecutorFactory.newSingleScheduledExecutorService(new NameThreadFactory(name));     processingExecutor             .scheduleWithFixedDelay(new ProcessRunnable(), processInterval, processInterval, TimeUnit.MILLISECONDS); }

ProcessRunnable

private class ProcessRunnable implements Runnable {          @Override     public void run() {         try {             processTasks();         } catch (Throwable e) {             getEngineLog().error(e.toString(), e);         }     } }

processTasks

protected void processTasks() {     //获取所有的任务     Collection<Object> keys = getAllTaskKeys();     for (Object taskKey : keys) {         AbstractDelayTask task = removeTask(taskKey);         if (null == task) {             continue;         }         //获取任务处理器,这里返回的是DumpProcessor         NacosTaskProcessor processor = getProcessor(taskKey);         if (null == processor) {             getEngineLog().error("processor not found for task, so discarded. " + task);             continue;         }         try {             // ReAdd task if process failed             //执行具体任务             if (!processor.process(task)) {                 retryFailedTask(taskKey, task);             }         } catch (Throwable e) {             getEngineLog().error("Nacos task execute error : " + e.toString(), e);             retryFailedTask(taskKey, task);         }     } }

DumpProcessor.process

读取数据库的最新数据,然后更新本地缓存和磁盘。