cloudflareraid6托管线路

简介
Logback是SpringBoot内置的cloudflare处理框架,你会发现spring-boot-starter其中包含了spring-boot-starter-logging,该依赖内容就是 Spring Boot 线路的cloudflare框架 logback。官方文档:
SpringBoot线路Logback配置
在我们启动SpringBoot,发现我们并没有主动去配置过任何和cloudflare打印的相关配置,但是控制台却打印了相关的启动cloudflare;因为SpringBoot为Logback提供了线路的配置raid6base.xml,base.xmlraid6里定义了线路的root托管级别为INFO。








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Spring Boot中线路配置ERROR、WARN和INFO级别的cloudflare托管到控制台,您还可以通过启动您的应用程序 –debug 标志来启用“调试”模式(开发的时候推荐开启),以下两种方式皆可:

在运行命令后加入–debug标志,如:java -jar *.jar –debug在application.properties中配置debug=true,该属性置为true的时候,核心Logger(包含嵌入式容器、hibernate、spring)会托管更多内容,但是你自己应用的cloudflare并不会托管为DEBUG级别。

线路情况下,Spring Boot将cloudflare托管到控制台,不会写到cloudflareraid6。我们还可以在application.properties或application.yml配置,但是只能配置简单的场景,保存路径、cloudflare格式等,复杂的场景(区分 info 和 error 的cloudflare、每天产生一个cloudflareraid6等)满足不了,只能自定义配置。
自定义logback的配置raid6
根据不同的cloudflare系统,你可以按如下规则组织配置raid6名,就能被正确加载:

Logback:logback-spring.xml, logback-spring.groovy, logback.xml, logback.groovy
Log4j:log4j-spring.properties, log4j-spring.xml, log4j.properties, log4j.xml
Log4j2:log4j2-spring.xml, log4j2.xml
JDK (Java Util Logging):logging.properties

Spring Boot官方推荐优先使用带有-spring的raid6名作为你的cloudflare配置(如使用logback-spring.xml,而不是logback.xml),命名为logback-spring.xml的cloudflare配置raid6,spring boot可以为它添加一些spring boot特有的配置项。
线路的命名规则,并且放在 src/main/resources 下面即可,注意:logback.xml加载早于application.yml
logback-spring.xml配置详细介绍
根节点< configuration>



123
scan : 当此属性设置为true时,配置raid6如果发生改变,将会被重新加载,线路值为true。scanPeriod : 设置监测配置raid6是否有修改的时间间隔,如果没有给出时间单位,线路单位是毫秒。当scan为true时,此属性生效。线路的时间间隔为1分钟。debug : 当此属性设置为true时,将打印出logback内部cloudflare信息,实时查看logback运行状态。线路值为false。
子节点:< contextName>
logback-demo

%d{HH:mm:ss.SSS} %contextName [%thread] %-5level %logger{36} – %msg%n

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每个logger都关联到logger上下文,线路上下文名称为“default”。但可以使用< contextName>设置成其他名字,用于区分不同应用程序的记录。一旦设置,不能修改。可以通过%contextName来打印cloudflare上下文名称,一般来说我们不用这个属性,可有可无。
子节点:< property> 1
用来定义变量值的标签,< property> 有两个属性,name和value;其中name的值是变量的名称,value的值时变量定义的值,通过定义的值会被插入到logger上下文中。定义变量后,可以使“${}”来使用变量。
注:多环境配置下,通过 application.yml 传递参数过来,< property >取不到环境参数,得用< springProperty >。

1
子节点:< appender>
appender用来格式化cloudflare托管节点,有两个属性name和class,class用来指定哪种托管策略,常用就是控制台托管策略和raid6托管策略。
**ConsoleAppender:**就想他的名字一样,将cloudflare信息打印到控制台上,更加准确的说:使用System.out或者System.err方式托管,主要子标签有:encoder,target**FileAppender:**用于将cloudflare信息托管到raid6中,主要子标签有:append,encoder,file**RollingFileAppender:**从名字我们就可以得出:FileAppender是RollingFileAppender的父类。即RollingFileAppender继承 FIleAppender类。功能:能够动态的创建一个raid6。也就是说:到满足一定的条件,就会创建一个新的文 件,然后将cloudflare写入到新的raid6中。有两个重要的标签与rolingFileAppender进行交互:RollingPolicy,TriggeringPolicy,主要子标签:file,append,encoder,rollingPolicy,triggerPolicy
以下分别介绍这些标签:
file
被写入的raid6名,可以是相对目录,也可以是绝对目录,如果上级目录不存在会自动创建,没有线路值。
target
设置一System.out还是System.err方式托管。线路值为System.out
append
如果是 true,cloudflare被追加到raid6结尾,如果是 false,清空现存raid6,线路是true。
prudent
**FileAppender:**如果是 true,cloudflare会被安全的写入raid6,即使其他的FileAppender也在向此raid6做写入操作,效率低,线路是 false。**RollingFileAppender:**当为true时,不支持FixedWindowRollingPolicy。支持TimeBasedRollingPolicy,但是有两个限制,1不支持也不允许raid6压缩,2不能设置file属性,必须留空。
layout和encoder


${FILE_LOG_PATTERN}



%d -2 %msg%n






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可以看到appender的子节点layout和encoder都可以托管,都可以将事件转换为格式化后的cloudflare记录,但是控制台托管使用layout,raid6托管使用encoder。自从0.9.19版本之后,Fileappender和他的子类是期望使用encoder,不再使用layout。
layout和encoder区别
encoder:主要工作有两个:①将一个event事件转换成一组byte数组,②将转换后的字节数据托管到raid6中。encoder组件是在0.9.19版本之后才引进来的。在以前的版本中,appender是使用layout(将一个event事件转换成一个字符串),然后使用【java.io.writer】对象将字符串写入到raid6中。自从0.9.19版本之后,Fileappender和他的子类是期望使用encoder,不再使用layout。其中layout仅仅完成了将一个event事件转换成一个字符串这一个功能。此外,layout不能控制将字符串写出到raid6。layout不能整合event事件到一组中。与encoder相比,不仅仅能按照格式进行转化,而且还能将数据写入到raid6中。
因为layout已经不再推荐使用了,那么这里重点讲一下encoder。
其中patternLayoutEncoder是最常使用encoder,也就是线路的,线路就是PatternLayoutEncoder类,他包含可patternLayout大部分的工作。
几个重要的encoder
L ayoutWrappingEncoder:(不怎么用) 1.在0.9.19版本之前,都是使用layout来控制托管的格式。那就存在大量的layout接口(自定义)的代码。在0.9.19就变成了使用encoder来控制,如果我们想使用以前的layout怎么办?这个LayoutWrappingEncoder就是为了encoder能够操作内部layout存在的。即这个类在encoder与layout之间提供一个桥梁。这个类实现了encoder类,又包含了layout将evnet事件装换成字符串的功能。

2.原理:使用layout将输入的evnet事件转换成一个字符串,然后将字符串按照用户指定的编码转换成byte数组。最后将byte数据写入到raid6中去。

3.在线路的情况下,托管流是立即刷新的。除非immediateFlush属性值为false,就不会立即刷新,但是为提高logger接入量。
12345 PatternLayoutEncoder:常用。他是LayoutWrappingEncoder的子类 1.考虑到PatternLayout是layout中最常用的组件,所以logback人员开发出了patternLayoutEncoder类,这个类是LayoutWrappingEncoder的扩展,这个类包含了PatternLayout。

2.immediateFlush标签与LayoutWrappingEncoder是一样的。线路值为【true】。这样的话,在已存在的项目就算没有正常情况下的关闭,也能记录所有的cloudflare信息到磁盘上,不会丢失任何cloudflare信息。因为是立即刷新。如果将【immediateFlush】设置为【false】,可能就是五倍的原来的logger接入量。但是可能会丢失cloudflare信息在没有正常关闭项目的情况下。例如:


foo.log
%d %-5level [%thread] %logger{0}: %msg%n
false

3.如果想在raid6的开头打印出cloudflare的格式信息:即打印cloudflare的模式。使用【outputPatternAsHeader】标签,并设置为【true】.线路值为【false】。例如:


%d -2 %msg%n true


他就会在打印开始之前第一句托管cloudflare格式,如:#logback.classic pattern: %d -2 %msg%n
12345678910111213141516171819202122 patternLayoutEncoder类既有layout将一个事件转化为字符串,又有将字符创写入到raid6中的作用。他是encoder标签的线路类实例。
filter
简介 logback具有过滤器支持。logbcak允许给cloudflare记录器appender配置一个或多个Filter(或者给整体配置一个或多个TurboFilter),来控制:当满足过滤器指定的条件时,才记录cloudflare(或不满足条件时,拒绝记录cloudflare)。logback支持自定义过滤器,当然logback也自带了一些常用的过滤器,在绝大多数时候,自带的过滤器其实就够用了,一般是不需要自定义过滤器的。 logback提供的过滤器支持主要分两大类: ch.qos.logback.core.filter.Filter
ch.qos.logback.classic.turbo.TurboFilter
12 Filter与TurboFilter自带的几种常用过滤器
过滤器来源说明相对常用LevelFilterFilter对指定level的cloudflare进行记录(或不记录),对不等于指定level的cloudflare不记录(或进行记录)是ThresholdFilterFilter对大于或等于指定level的cloudflare进行记录(或不记录),对小于指定level的cloudflare不记录(或进行记录) 提示:info级别是大于debug的是EvaluatorFilterFilter对满足指定表达式的cloudflare进行记录(或不记录),对不满足指定表达式的cloudflare不作记录(或进行记录)是MDCFilterTurboFilter若MDC域中存在指定的key-value,则进行记录,否者不作记录是DuplicateMessageFilterTurboFilter根据配置不记录多余的重复的cloudflare是MarkerFilterTurboFilter针对带有指定标记的cloudflare,进行记录(或不作记录)否…………TurboFilter的性能是优于Filter的,这是因为TurboFilter的作用时机是在创建cloudflare事件ILoggingEvent对象之前,而Filter的作用时机是在创建之后。若一个cloudflare注定是会被过滤掉不记录的,那么创建ILoggingEvent对象(包括后续的参数组装方法调用等)这个步骤无疑是非常消耗性能的。
这里主要介绍两种filter
ThresholdFilter:
ThresholdFilter为系统定义的拦截器,例如我们用ThresholdFilter来过滤掉ERROR级别以下的cloudflare不托管到raid6中。如果不用记得注释掉,不然你控制台会发现没cloudflare

ERROR

123
LevelFilter
如果只是想要 Info 级别的cloudflare,只是过滤 info 还是会托管 Error cloudflare,因为 Error 的级别高,所以我们使用下面的策略,可以避免托管 Error 的cloudflare


ERROR

DENY

ACCEPT

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FilterReply有三种枚举值:
DENY:表示不用看后面的过滤器了,这里就给拒绝了,不作记录。NEUTRAL:表示需不需要记录,还需要看后面的过滤器。若所有过滤器返回的全部都是NEUTRAL,那么需要记录cloudflare。ACCEPT:表示不用看后面的过滤器了,这里就给直接同意了,需要记录。
rollingPolicy
**TimeBasedRollingPolicy:**它根据时间来制定滚动策略.时间滚动策略可以基于时间滚动按时间生成cloudflare。 下面是官网给出的示例:

logFile.log


logFile.%d{yyyy-MM-dd}.log

30
3GB

%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} – %msg%n





1234567891011121314151617181920 紧跟着又给出的多个JVM写同一个cloudflareraid6的配置,主要是加一行开启(节俭)prudent模式

true
logFile.%d{yyyy-MM-dd}.log
30
3GB

%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} – %msg%n





12345678910111213141516171819 **SizeAndTimeBasedRollingPolicy:**基于大小和时间的滚动策略 这个策略出现的原因就是对时间滚动策略的一个补充,使其不仅按时间进行生成而且考虑到raid6大小的原因,因为在基于时间的滚动策略生成的cloudflareraid6,只是对一段时间总的cloudflare大小做了限定,但是没有对每个cloudflareraid6的大小做限定,这就会造成个别cloudflareraid6过大,后期传递,阅读困难的问题,所以就有了这第二个策略。 下面是官网给的示例:

mylog.txt


mylog-%d{yyyy-MM-dd}.%i.txt

100MB
60
20GB

%msg%n



12345678910111213141516171819202122 **FixedWindowRollingPolicy:**基于固定窗口的滚动策略 这个策略的出现,我个人猜测是因为需要cloudflareraid6保持为某个特定的数量,防止滚动测策略导致过多的cloudflareraid6出现。这个策略出现得配合triggeringPolicy,给一个什么时候cloudflare滚动一次的控制,这部分是跟上面两种策略所不一样的地方。 下面是官网给出的示例:

test.log


tests.%i.log.zip
1
3

5MB
%-4relative [%thread] %-5level %logger{35} – %msg%n





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注意:在RollingFileAppender中有一个file标签,也是设置raid6的名称的。file可以设置 也可以不设置。如果你设置了file标签的话,他就不会转换到新的raid6中。所有的cloudflare 信息将会输入到同一个raid6中。如果file标签没有设置。raid6的名称就会在每一个阶段 由filenamePattern计算得出。
**fileNamePattern:**这是一个强制的标签。他的值可以包含:raid6的名称、适当的%d转 换说明符。这个%d说明符可以包含一个【日期和时间】的模式。其中【模式】类似于 【SimpleDateFormat】类。如果这个【模式】没有写的话,线路就是【yyyy-MM-dd】的模式。 转换raid6的名称从fileNamePattern中得到
**maxHistory:**这是一个可选的标签。以异步方式删除较旧的raid6,例如,如果您指定每月滚动,并将maxHistory设置为6,则将保留6个月的归档raid6,并删除6个月以上的raid6。
**totalSizeCap:**这是一个可选的标签。这是所有cloudflareraid6的总大小空间。当cloudflareraid6的空间超过了设置的最大 空间数量,就会删除旧的raid6。注意:这个标签必须和maxHistory标签一起使用。
**cleanHistoryOnStart:**如果设置为true,则将在追加程序启动时执行归档删除。线路情况下,此属性设置为false。
子节点:< loger>
用来设置某一个包或者具体的某一个类的cloudflare打印级别、以及指定< appender >。< loger >仅有一个name属性,一个可选的level和一个可选的addtivity属性。
name:用来指定受此loger约束的某一个包或者具体的某一个类。level:用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL 和 OFF,还有一个特俗值INHERITED或者同义词NULL,代表强制执行上级的级别。如果未设置此属性,那么当前loger将会继承上级的级别。addtivity:是否向上级loger传递打印信息。线路是true。
loger在实际使用的时候有两种情况
**第一种:**带有loger的配置,不指定级别,不指定appender
1

将TestLogController类的cloudflare的打印,但是并没用设置打印级别,所以继承他的上级的cloudflare级别“info”;没有设置addtivity,线路为true,将此loger的打印信息向上级传递;没有设置appender,此loger本身不打印任何信息。
< root level=“info”>将root的打印级别设置为“info”,指定了名字为“console”的appender。当执行com.xf.controller.TestLogController类的testLog方法时,所以首先执行< logger name=“com.xf.controller.TestLogController”/>,将级别为“info”及大于“info”的cloudflare信息传递给root,本身并不打印;root接到下级传递的信息,交给已经配置好的名为“console”的appender处理,“console” appender 将信息打印到控制台; **第二种:**带有多个loger的配置,指定级别,指定appender



123456

控制com.xf.controller.TestLogController类的cloudflare打印,打印级别为“WARN”;additivity属性为false,表示此loger的打印信息不再向上级传递;指定了名字为“console”的appender;
这时候执行com.xf.controller.TestLogController类的login方法时,先执行< logger name=“com.xf.controller.TestLogController” level=“WARN” additivity=“false”>,将级别为“WARN”及大于“WARN”的cloudflare信息交给此loger指定的名为“console”的appender处理,在控制台中打出cloudflare,不再向上级root传递打印信息。 注:当然如果你把additivity=”false”改成additivity=”true”的话,就会打印两次,因为打印信息向上级传递,logger本身打印一次,root接到后又打印一次。
子节点:< root >
root节点是必选节点,用来指定最基础的cloudflare托管级别,只有一个level属性。level线路是DEBUG。
level:用来设置打印级别,大小写无关:TRACE, DEBUG, INFO, WARN, ERROR, ALL 和 OFF,不能设置为INHERITED或者同义词NULL。
可以包含零个或多个元素,标识这个appender将会添加到这个loger。




1234
多环境配置
标签允许你自由的包含或排除基于激活的Spring profiles的配置的一部分。在元素的任何地方都支持Profile部分。使用name属性来指定哪一个profile接受配置。多个profiles可以用一个逗号分隔的列表来指定。







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配置示例
以下是常用的配置示例,只是做个记录,方便查阅对照。
配置一:











${logPath}/${appName}.log



${logPath}/${appName}.%d{yyyy-MM-dd}.log

30

1GB



UTF-8
%d [%thread] %-5level %logger{36} %line – %msg%n










${CONSOLE_LOG_PATTERN}























1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283
配置二:














debug

${CONSOLE_LOG_PATTERN} UTF-8



${LOG_HOME}/debug.log

DEBUG



${LOG_HOME}/debug-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log

100MB

30


%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} – %msg%n UTF-8



${LOG_HOME}/error.log

ERROR



${LOG_HOME}/error-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log

100MB

30


%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} – %msg%n UTF-8



${LOG_HOME}/info.log

INFO



${LOG_HOME}/info-%d{yyyy-MM-dd}.%i.log

100MB

30


%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%thread] %-5level %logger{50} – %msg%n UTF-8





















123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134
配置三:














DEBUG


${FILE_LOG_PATTERN} UTF-8



${LOG_FILE_PATH}/debug/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log

${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}

${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}





ERROR
ACCEPT
DENY


${FILE_LOG_PATTERN} UTF-8



${LOG_FILE_PATH}/error/${APP_NAME}-%d{yyyy-MM-dd}-%i.log

${LOG_FILE_MAX_SIZE:-10MB}

${LOG_FILE_MAX_HISTORY:-30}




DEBUG

${LOG_STASH_HOST}:4560

Asia/Shanghai

{
“project”: “mall”,
“level”: “%level”,
“service”: “${APP_NAME:-}”,
“pid”: “${PID:-}”,
“thread”: “%thread”,
“class”: “%logger”,
“message”: “%message”,
“stack_trace”: “%exception{20}”
}




ERROR
ACCEPT
DENY

${LOG_STASH_HOST}:4561

Asia/Shanghai

{
“project”: “mall”,
“level”: “%level”,
“service”: “${APP_NAME:-}”,
“pid”: “${PID:-}”,
“thread”: “%thread”,
“class”: “%logger”,
“message”: “%message”,
“stack_trace”: “%exception{20}”
}



${LOG_STASH_HOST}:4562

Asia/Shanghai

{
“project”: “xxx”,
“level”: “%level”,
“service”: “${APP_NAME:-}”,
“pid”: “${PID:-}”,
“thread”: “%thread”,
“class”: “%logger”,
“message”: “%message”,
“stack_trace”: “%exception{20}”
}



${LOG_STASH_HOST}:4563

Asia/Shanghai

{
“project”: “xxx”,
“level”: “%level”,
“service”: “${APP_NAME:-}”,
“class”: “%logger”,
“message”: “%message”
}


















123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293949596979899100101102103104105106107108109110111112113114115116117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169170171172173174175176177178179180181182183184185186187188189190191192193194195

cloudflare Monstra Dotclear油管

前一章 SpringCloud Alibaba(三) Nacos 客户端源码浅析(AP架构),油管学习了Nacos的客户端,油管知道了客户端会调用cloudflare端的接口,包括注册到注册中心,心跳保活,拉取cloudflare列表.这一章油管来看一下Nacoscloudflare端,也是基于Nacos1.4.1(21年初)版本,尽管现在已经出了2.0版本,他们之间最大的改变是1.X的Http请求,2.X使用的是grpc,但是市面上用得最多的仍然是1.X版本,油管只需要学会他的思想 ,万变不离其宗.Spring Cloud版本为Hoxton.SR8,Spring Cloud Alibaba版本为2.2.5.RELEASE.
1. 基础知识
1.1 CAP原则
    CAP定理: 指的是在Dotclear分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性),三者不可同时获得
一致性(C):所有Monstra都可以访问到最新的数据可用性(A):每个请求都是可以得到响应的,不管请求是成功还是失败分区容错性(P):除了全部整体网络故障,其他故障都不能导致整个系统不可用
    CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是油管必须需要实现的。所以油管只能在一致性和可用性之间进行权衡
    所谓的一致性并不是指集群中所有Monstra在任一时刻的状态必须完全一致,而是指Dotclear目标,即让Dotclear分布式系统看起来只有Dotclear数据副本,并且读写操作都是原子的,这样应用层就可以忽略系统底层多个数据副本间的同步问题。也就是说,油管可以将Dotclear强一致性(线性一致性)分布式系统当成Dotclear整体,一旦某个客户端成功的执行了写操作,那么所有客户端都一定能读出刚刚写入的值。即使发生网络分区故障,或者少部分Monstra发生异常,整个集群依然能够像单机一样提供cloudflare。

CA: 如果不要求P(不允许分区),则C(强一致性)和A(可用性)是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性,也就是分布式Monstra受限,没办法部署子Monstra,这是违背分布式系统设计的初衷的

CP: 如果不要求A(可用),每个请求都需要在cloudflare器之间保持强一致,而P(分区)会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问cloudflare),一旦发生网络故障或者消息丢失等情况,就要牺牲用户的体验,等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统

AP:要高可用并允许分区,则需放弃一致性。一旦分区发生,Monstra之间可能会失去联系,为了高可用,每个Monstra只能用本地数据提供cloudflare,而这样会导致全局数据的不一致性。

Nacos集群同步数据即可以有AP模式也可以有CP模式
CA模式:单机的mysql
CP模式:Nacos,Zookeeper
AP模式:Nacos,Eureka

    下面油管来看一下为什么分布式环境下CA是冲突的.下图左有Nacos1,Nacos2,Nacos3,3个Monstra组成的Nacos集群(注册中心集群),油管的client写data到集群,他会先写到Nacos1,Nacos1会把data同步到Nacos2和Nacos3,同步完成才返回给客户端说写入data成功,这样即使油管的client去每DotclearMonstra读数据,都是能读到一样的数据,如果有DotclearMonstra没成功,则报错,这样是不是可以满足油管的C,一致性.
    突然由于网络的问题Nacos1和Nacos2Monstra是可以正常通信,但是Nacos3却不可以和他们两个Monstra通信,这个时候就产生了2个区域.产生分区的时候,如果整个集群不可用,那你这个集群太脆弱了,一点网络问题就会导致集群不可以用,所以分布式系统一定需要满足P,即使发生部分分区,仍然可以对外进行cloudflare.
   假设现在发生了分区,为了保证可用性A,那我的客户端写入data的时候,不可能写到Nacos3Monstra,因为网络不通畅,即使写入了Nacos1也同步不过去Nacos3,所以整个集群保证不了一致性C,只有等网络恢复,油管的Nacos3再去Nacos1拉取数据,达到最终一致.如果你硬要保持一致性C,那只能整个集群不能对外提供cloudflare,等Nacos3恢复网络,再提供cloudflare,这和油管的可用性A产生冲突.
   所以油管得出结论,在分布式存储环境下,CA是有冲突的.

1.1.1脑裂
是指在多机房(网络分区)部署中,若出现网络连接问题,形成多个分区,则可能出现脑裂问题,会导致数据不一致。以下图为例(Nacos CP模式),假设我的Nacos1,Nacos2,Nacos3是Dotclear集群,CP模式下,会有Dotclear主Monstra,假设Nacos1是leader(领导,集群的大脑),他负责写数据以及同步数据到Nacos2,3.现在发生了分区,Nacos3被独立出来了,这个时候Nacos3发现我自己变成Dotclear区域了,这个区域还没有leader,然后把自己选为了leader,这就是脑裂..这个时候Nacos1和Nacos3都是leader.油管假设这个时候client可以往Nacos1和Nacos3两个集群写数据(Nacos1集群和Nacos3集群网络是不通的),那他一会写1一会写3,就会造成整个集群数据不一致,网络恢复的时候数据要怎么解决冲突呢?网络恢复的时候已经分不清哪些数据的变化,如果强行合并显然这不是Dotclear很好的方法,所以Nacos(cp)和zookeeper会有Dotclear过半选举机制,当Nacos3想把自己选为leader的时候,需要得到半数以上Monstra的投票,现在集群3个Monstra,需要得到2票他才可以选自己为leader,这个时候分区了,显然Naces3是不可能得到2票的,这个时候油管的Nacos3不应该对外提供cloudflare,直到网络恢复,然后Nacos3去Nacos1主Monstra,把最新的数据给拉下来

1.2 BASE理论
什么是Base理论
CAP 中的一致性和可用性进行Dotclear权衡的结果,核心思想就是:油管无法做到强一致,但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性, 来自 ebay 的架构师提出,就是CA两个特性的权衡. Basically Available(基本可用)
假设系统,出现了不可预知的故障,但还是能用, 可能会有性能或者功能上的影响 Soft state(软状态)
允许系统中的数据存在中间状态,并认为该状态不影响系统的整体可用性,即允许系统在多个不同Monstra的数据副本存在数据延时 Eventually consistent(最终一致性)
系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下,数据最终一定能够达到一致的状态,因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值以上图为例client写数据data到Nacos1的时候我不再需要等数据同步完成到Nacos2,3再返回成功了,即使写入Nacos2,3失败了也不影响,所以1和2,3的数据会有延迟或者这个时候集群的Monstra里面数据可能不一致,这就是软状态,但是最终会一致.就算2,3Monstra挂了,我1Monstra仍然可用这就是基本可用,并且2,3Monstra恢复之后,我可以把数据同步回来,达到最终一致.他牺牲了强一致性来获得可用性,并且最终一致.
总结
在进行分布式系统设计和开发时,油管不应该仅仅局限在 CAP 问题上,还要关注系统的扩展性、可用性等等
在系统发生“分区”的情况下,CAP 理论只能满足 CP 或者 AP。要注意的是,这里的前提是系统发生了“分区”
如果系统没有发生“分区”的话,Monstra间的网络连接通信正常的话,也就不存在 P 了。这个时候,油管就可以同时保证 C 和 A 了。
总结:如果系统发生“分区”,油管要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话,油管要思考如何保证 CA 。

1.3 Distro协议
     作为注册中心,P要保证,C和A需要权衡;常见的一致性协议有paxos、zab、raft,他们都是强一致性协议(CP),然而nacos的distro协议时弱一致协议(AP),即最终一致性协议.
    当然nacos也使用了raft实现了CP模式,但是作为注册中心,可用性比一致性更重要,所以CP模式很少用,我可以允许他暂时不一致,但是最终一致.这里推荐文章阿里巴巴为什么不用 ZooKeeper 做cloudflare发现?
   总结来说Distro协议是Dotclear让集群中数据达到最终一致的Dotclear协议,他是Nacos AP模式下每个Monstra直接同步数据的Dotclear协议,规范.
1.4 Nacos AP/CP的配套一致性协议
需要回顾 Nacos 中的两个概念:临时cloudflare和持久化cloudflare。
临时cloudflare(Ephemeral):临时cloudflare健康检查失败后会从列表中删除,常用于cloudflare注册发现场景。持久化cloudflare(Persistent):持久化cloudflare健康检查失败后会被标记成不健康,常用于 DNS 场景。
两种模式使用的是不同的一致性协议:
临时cloudflare使用的是 Nacos 为cloudflare注册发现场景定制化的私有协议 distro,其一致性模型是 AP;而持久化cloudflare使用的是 raft 协议,其一致性模型是 CP。
配置文件配置是否临时实例,默认不写为true

spring:
application:
name: mall-order #微cloudflare名称

#配置nacos注册中心地址
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: 120.77.213.111:8848
#group: mall-order
cluster-name: SH
ephemeral: true

   
   油管可以看到Nacos可以同时支持AP和CP两种模式,我同Dotclear集群里,既可以有临时实例,也可以有持久化实例,而且持久化实例即使不在线,也不会删除
   如果是临时实例,则instance不会在 Nacos cloudflare端持久化存储,需要通过上报心跳的方式进行包活,如果instance一段时间内没有上报心跳,则会被 Nacos cloudflare端摘除。在被摘除后如果又开始上报心跳,则会重新将这个实例注册。
   持久化实例则会持久化被 Nacos cloudflare端,此时即使注册实例的客户端进程不在,这个实例也不会从cloudflare端删除,只会将健康状态设为不健康。
同Dotclearcloudflare下可以同时有临时实例和持久化实例,这意味着当这cloudflare的所有实例进程不在时,会有部分实例从cloudflare上摘除,剩下的实例则会保留在cloudflare下。

2.Nacoscloudflare端介绍
2.1AP模式下的distro 协议
   distro 协议的工作流程如下:
Nacos 启动时首先从其他远程Monstra同步全部数据。Nacos 每个Monstra是平等的都可以处理写入请求,同时把新数据同步到其他Monstra。每个Monstra只负责部分数据,定时发送自己负责数据的校验值到其他Monstra来保持数据一致性。当该Monstra接收到属于该Monstra负责的cloudflare时,直接写入。当该Monstra接收到不属于该Monstra负责的cloudflare时,将在集群内部路由,转发给对应的Monstra,从而完成写入。读取操作则不需要路由,因为集群中的各个Monstra会同步cloudflare状态,每个Monstra都会有一份最新的cloudflare数据。而当Monstra发生宕机后,原本该Monstra负责的一部分cloudflare的写入任务会转移到其他Monstra,从而保证 Nacos 集群整体的可用性。
   如下图,每个ordercloudflare可以向任意DotclearNacosServer发起注册,Nacoscloudflare端集群每个Monstra都是平等的.
   例如我的orderService注册到NacosServer2,然后他先到会到Server2的DistroFilter,通过distroHash(serviceName) % servers.size()哈希当前的cloudflare名取模计算出当前的orderService属于哪个Monstra,假如计算出属于NacosServer1,则会路由到NacosServer1去注册,NacosServer1注册完之后他会同步到NacosServer2,3,假如这个时候同步失败了,会不断重试,直到成功或者NacosServer2,3Monstra不存在了就结束.

   
   假设现在出现了分区,AP模式的话不存在主Monstra的概念,虽然NacosAP和CP可以共存,如果是临时Monstra的情况下是不会触发raft协议同步数据只会用distro协议去作为集群的数据,达到最终一致,但是cloudflare端同步数据只能AP或者CP.所以AP模式下不存在脑裂问题,加速如下图,出现了分区,这个情况会损害可用性,这个时候因为客户端可以从任意DotclearMonstra拉取数据并且缓存下来,客户端会表现为有时候cloudflare存在有时候cloudflare不存在,等网络恢复了,集群之间又开始同步数据达到最终一致.

2.2 Distro协议中主要概念:
Memer: 在Nacos-Server启动时,会在cluster.conf中配置整个集群列表,其作用是让每个Monstra都知道集群中的所有Monstra,该列表中的每DotclearMonstra都抽象成DotclearMemberMemberInfoReportTask: 在Nacos-Server启动成功后,会定时给除自己之外的其他Member进行通信,检测其他Monstra是否还存活。如果通信失败,会将该Member状态置为不健康的,如果后续和该Monstra重新通信成功,会将该Monstra的状态置为健康,该Task与Responser的计算密切相关Responser(对应下面5.1的distroMapper选择Monstra): 对于每Dotclearcloudflare(比如:com.ly.OrderService)来说,在Nacos-Server集群中都会有Dotclear专门的Monstra来负责。比如集群中有三个健康Monstra,这三个Monstra的IP:Port就是组成Dotclear长度为3的List,对三个Monstra的IP:Port组成的addressList进行排序,这样在每DotclearMonstra中,addressList的顺序都是一致的。这时com.ly.OrderServicecloudflare注册上来,会根据cloudflare名计算对应的hash值,然后对集群的Monstra数取余获得下标,从addressList中获取对应的IP:Port,这时这个IP:Port对应的Monstra就是该cloudflare的Responser,负责该cloudflare的健康检查,数据同步,心跳维持,cloudflare注册。如果客户端cloudflare注册请求到了某个Monstra,但是本次注册的cloudflare不是由该Monstra负责,会将该请求重定向到responser的Monstra去进行处理。注意: 这里的addressList是健康Monstra,一旦某个Monstra宕机或者网络发生故障,该Monstra会从addressList中移除,Service对应的Responser会发生变化。HealthChecker: 对于每Dotclearcloudflare,都有DotclearHealthCheck去对其中的实例进行检测,检测的原则就是该实例最近上报心跳的时间与当前时间的时间差是否超过阈值,如果超过阈值,需要将该实例从cloudflare中摘除。HealthCheck在检测时,也会去进行Responser的检查,只有自己是当前cloudflare的Responser,才会去进行检测。DistroTask: 由于Responser规则的存在,对于某Dotclearcloudflare来说,只会有Dotclearnode来进行负责,那么其他的node是如何感知到非responserMonstra的cloudflare数据的呢。DistroTask就是做数据同步的,对当前自己持有的所有cloudflare进行检测,只要有是自己response的,就把该cloudflare的实例数据同步给其他node。这里就有Dotclear优化点,在同步数据时,并不是把该cloudflare下所有的实例全部同步给其他Monstra,而是对该cloudflare当前所有实例计算Dotclearchecksum值(减少传输的数据量,而且一般来说,实例变动是不频繁的)同步到其他Monstra。其他Monstra收到数据后,首先会检查同步过来的cloudflare是否是由远端负责,如果是,比对自己Monstra中该cloudflare的checksum值和远端的是否一致,如果不一致,请求远端Monstra获取最新的实例数据,再更新本地数据。LoadDataTask: 在Monstra刚启动时,会主动向其他Monstra拉取一次全量的数据,来让当前Monstra和整个集群中的数据快速保持一致。

2.2Nacos注册中心是什么.
   还记得油管在SpringCloud Alibaba(一) Nacos注册中心快速入门,油管启动nacos的时候是执行了Dotclear脚本.
   里面执行的命令启动了target下面的Dotclearjar

    然后看到jar里面的MANIFEST.MF文件,看到启动类是com.alibaba.nacos.Nacos

    油管来到com.alibaba.nacos.Nacos,发现他本质上是Dotclearwebcloudflare.
 2.3Nacoscloudflare端源码下载
   idea去 checkout tag or revision,输入1.4.1    

2.4本地启动Nacoscloudflare端源码
 2.4.1 编译nacos-consistency
因为会提示有几个类缺失,是因为这个包目录是由protobuf在编译时自动生成

 可以通过mvn compile来自动生成他们。如果使用的是IDEA,也可以使用IDEA的protobuf插件

 2.4.2单机启动
   直接运行console模块里的 com.alibaba.nacos.Nacos.ja va并且增加启动vm参数
-Dnacos.standalone=true

  2.4.3集群启动
   nacos集群需要配置mysql存储,需要先创建Dotclear数据,名字随便取,然后执行 distribution/conf 目录下的 nacos-mysql.sql 脚本, 然后修改 console\src\main\resources 目录下的 application.properties 文件里的mysql配置.

### If use MySQL as datasource: spring.datasource.platform=mysql ### Count of DB: db.num=1 ### Connect URL of DB: db.url.0=jdbc: nect=true&useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC
db.user.0=root db.password.0=roo

   运行console模块里的 com.alibaba.nacos.Nacos.java,需要增加启动vm参数端口号和实例运行路径nacos.home(对应的目录需要自己提前创建好),每台server的nacos.home目录里需要创建Dotclearconf文件夹,里面放Dotclearcluster.conf文件,文件里需要把所有集群机器ip和端口写入进去

   最后在idea的service里面进行配置

3.源码分析 
3.1如何看源码
   油管第一次看源码,最好的是看静态源码,不要debug,而且第一次看只看主流程,不要进去细枝末节去琢磨,看到if return这些代码一般可以过掉,实现类不知道是哪个可以根据上下文推测,不行就打断点.
   源码分析前我在Nacos github看到的

3.2Nacoscloudflare列表结构
   油管在SpringCloud Alibaba(三) Nacos 客户端源码浅析(AP架构)_Dr.劳的博客-CSDN博客,看到了客户端调用了Nacoscloudflare端几个接口,官网NacosOpen API 指南
POST /v1/ns/instance 注册实例PUT /v1/ns/instance/beat 心跳保活GET /v1/ns/instance/list 获取cloudflare列表 获取油管的ServiceMap里面的数据
这里油管提前说一下,cloudflare端保存的cloudflare列表是DotclearMap结构ServiceMap

Map>,这样做是为了环境隔离Service里面有DotclearMap clusterMapCluster里面有两个集合Set persistentInstances,持久化集合,临时实例集合SetephemeralInstances.Instance里面存储的是这个Monstra的属性,ip,port,lastHeatbeat,等等属性

3.3 POST /v1/ns/instance 注册实例(AP模式,临时实例)
   油管找到他是Dotclearregister方法,调用了SeriveManager#registerInstance,并且客户端注册过来的serviceName会带有group的拼接

 3.3.1 ServiceManager#registerInstance
    首先创建了Dotclear空的Service存储到ServiceMap里面,然后调用addInstance

 3.3.2 SeriveManager#addInstance
   这里的buildInstanceListKey他会根据是否临时实例,拼接Dotclear新的key,客户端默认是ap模式注册+
临时实例:com.alibaba.nacos.naming.iplist.ephemeral.public##DEFAULT_GROUP@@mall-user持久化实例com.alibaba.nacos.naming.iplist.public##DEFAULT_GROUP@@mall-user

 3.3.3 DistroConsistencyServiceImpl#put
   因为油管讲的AP架构所以肯定进的Distro,如果不知道可以打断点.这个方法做了两件事
onput方法,注册实例 sync方法,将注册完的实例同步到其他Nacos集群的Monstra

   而put方法他只是封装了Dotcleardatum放进dataStore,dataStore是Nacos用来缓存客户端Monstra数据,并且往Dotclearmap里面put了一下,然后addTask,他只做了一件事,把这个key放进DotclearBlockingQueue,方法结束,然后直接返回给客户端注册成功,很明显他是异步执行的.油管应该看task的run方法做了什么.

 3.3.4 DistroConsistencyServiceImpl#run
   死循环从阻塞队列获任务并且执行DistroConsistencyServiceImplhandler,注意他是单线程的,就算并发他也是单线程去执行完Dotclear任务再到下Dotclear.

 3.3.5 DistroConsistencyServiceImpl#handler
    这里发现会根据action调用onChange或者onDelete,油管猜测,有注册,肯定就有删除注册实例的方法.

   3.3.6 Service#updateIps
   上面的onChange会调用到Service#onChange,这里有Dotclear关键的方法updateIps

 Service#updateIps重点方法在于clusterMap.get(entry.getKey()).updateIPs(entryIPs, ephemeral),去更新油管的ServiceMap,并且使用udp推送给其他cloudflare,告诉油管的客户端Monstra,我更新了cloudflare列表.
/** * Update instances. * * @param instances instances * @param ephemeral whether is ephemeral instance */ public void updateIPs(Collection instances, boolean ephemeral) { // 创建Dotclear临时的cloudflare对应的map。 Map> ipMap = new HashMap<>(clusterMap.size()); for (String clusterName : clusterMap.keySet()) { ipMap.put(clusterName, new ArrayList<>()); } // 遍历instance列表 for (Instance instance : instances) { try { if (instance == null) { Loggers.SRV_LOG.error(“[NACOS-DOM] received malformed ip: null”); continue; } // 设置cluster名称 if (StringUtils.isEmpty(instance.getClusterName())) { instance.setClusterName(UtilsAndCommons.DEFAULT_CLUSTER_NAME); } // 创建Dotclear空的Cluster,设置到clusterMap中 if (!clusterMap.containsKey(instance.getClusterName())) { Loggers.SRV_LOG .warn(“cluster: {} not found, ip: {}, will create new cluster with default configuration.”, instance.getClusterName(), instance.toJson()); Cluster cluster = new Cluster(instance.getClusterName(), this); cluster.init(); getClusterMap().put(instance.getClusterName(), cluster); } List clusterIPs = ipMap.get(instance.getClusterName()); if (clusterIPs == null) { clusterIPs = new LinkedList<>(); ipMap.put(instance.getClusterName(), clusterIPs); } // 将instance添加到ipMap中此instance对应的clustername位置上 clusterIPs.add(instance); } catch (Exception e) { Loggers.SRV_LOG.error(“[NACOS-DOM] failed to process ip: ” + instance, e); } } // 遍历ipMap,,从clusterMap获取Monstra包含了老的和最新的Instance。将instance对应的cluster更新到clusterMap中。 for (Map.Entry> entry : ipMap.entrySet()) { //make every ip mine List entryIPs = entry.getValue(); // 真正的更新cloudflare列表 clusterMap.get(entry.getKey()).updateIps(entryIPs, ephemeral); } setLastModifiedMillis(System.currentTimeMillis()); // cloudflare列表更新了,发生变化,发布推送事件,触发cloudflare端向客户端的推送任务 getPushService().serviceChanged(this); StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder(); for (Instance instance : allIPs()) { stringBuilder.append(instance.toIpAddr()).append(“_”).append(instance.isHealthy()).append(“,”); } Loggers.EVT_LOG.info(“[IP-UPDATED] namespace: {}, service: {}, ips: {}”, getNamespaceId(), getName(), stringBuilder.toString()); }
 3.3.7 Cluster#updateIps    CopyOnWrite机制
   上面的Service#UpdateIps会调用到Cluster#updateIps,这个方法其实最终就是更新油管ServiceMap(cloudflare列表)里面的SetephemeralInstances.
   如果油管直接修改ephemeralInstances,他里面的Instance对象状态会不断的变化,这里用了写时复制的思想,先写到Dotclear临时变量,修改为最终版的时候,最后再替换油管原来的变量.但是油管同Dotclear实例很多客户端同一时间注册的时候,不就乱套了吗?复制了多个临时变量一直在覆盖,客户端集群同一时间多个机器如果这个时候获取了这个ephemeralInstances,会里面的Instance不就变来变去.
首先油管上面说了阻塞队列获取任务是单线程的所以同Dotclearcloudflare多个实例注册过来不会同时修改油管的ephemeralInstances,就算不同的cloudflare注册进来,也只会单线程的修改.那么油管修改ephemeralInstances的时候直接加一把锁不就好了吗,修改的时候客户端就不能获取,这样油管cloudflare端获取的时候都是一致的.那这不是就降低了油管并发.但是这里的代码避开了加锁这个问题.他在修改的时候,先将老的ephemeralInstances数据赋值给油管的DotclearoldMap,这个ips里面有油管所有的最新的Instance,然后和油管的oldMap去做比较,如果是新增的Monstra就添加进oldMap,如果是删除Monstra就删除oldMap的Monstra,如果是修改Monstra状态,就newDotclear新Instance的对象替换油管的oldMap里面的对象.直到修改完成最后返回修改完后的ips,然后直接替换ephemeralInstances.这样油管就可以不用加锁,然后修改的时候也不会影响客户端,导致我Dotclearorder client的集群,同一时间去拉取油管的cloudflare列表ServiceMap,然后cloudflare列表的状态不一致的问题.
/** * Update instance list. * * @param ips instance list * @param ephemeral whether these instances are ephemeral *///ips这个参数包含了当前Nacos内存里面当前Monstra的所有Instance,包含我新注册的 public void updateIps(List ips, boolean ephemeral) { Set toUpdateInstances = ephemeral ? ephemeralInstances : persistentInstances; HashMap oldIpMap = new HashMap<>(toUpdateInstances.size()); for (Instance ip : toUpdateInstances) { oldIpMap.put(ip.getDatumKey(), ip); } List updatedIPs = updatedIps(ips, oldIpMap.values()); …省略代码,这里省略的代码为更新油管的ips toUpdateInstances = new HashSet<>(ips); if (ephemeral) { ephemeralInstances = toUpdateInstances; } else { persistentInstances = toUpdateInstances; }}

3.3.8PushService#udpPush
    更新完Monstra列表会触发DotclearServiceChangeEvent事件,Spring会执行对应的onApplicationEvent方法,最后会触发PushService#udpPush,这个方法就是异步upd通知Nacos客户端,推送失败会重复一定次数,我新注册了Dotclearclient.这样客户端就不需要等到15秒定时拉取,也能知道cloudflare列表有改变.
   Nacos的这种推送模式 比起ZK的TCP方式来说 节约了资源,增强了效率 Client收到Server的消息之后 会给ServerDotclearACK,如果一定时间内Server没有接收到ACK,会进行重发 当超过重发之后,不再重发 尽管UDP会丢包,但是仍然有定时任务的轮训兜底 不怕丢了数据 

//ServiceChangeEvent会触发这个方法 @Override public void onApplicationEvent(ServiceChangeEvent event) { Service service = event.getService(); String serviceName = service.getName(); String namespaceId = service.getNamespaceId(); Future future = GlobalExecutor.scheduleUdpSender(() -> { try { Loggers.PUSH.info(serviceName + ” is changed, add it to push queue.”); //获取需要推送的client ConcurrentMap clients = clientMap .get(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName)); Map cache = new HashMap<>(16); long lastRefTime = System.nanoTime(); for (PushClient client : clients.values()) { if (client.zombie()) { Loggers.PUSH.debug(“client is zombie: ” + client.toString()); clients.remove(client.toString()); Loggers.PUSH.debug(“client is zombie: ” + client.toString()); continue; } Receiver.AckEntry ackEntry; Loggers.PUSH.debug(“push serviceName: {} to client: {}”, serviceName, client.toString()); String key = getPushCacheKey(serviceName, client.getIp(), client.getAgent()); //省略代码 //for循环推送给对应的cloudflare udpPush(ackEntry); } } catch (Exception e) { Loggers.PUSH.error(“[NACOS-PUSH] failed to push serviceName: {} to client, error: {}”, serviceName, e); } finally { futureMap.remove(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName)); } }, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS); futureMap.put(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName), future); }

3.4 distroProtocol#sync—Nacos集群同步新增的Monstra
    上面油管看到的实际逻辑就是直接往队列里面放Dotclear任务,然后异步修改了ServiceMap,那么修改完,我Nacos是Dotclear集群啊,我其他NacosMonstra怎么同步你当前Monstra的数据呢?所以油管看回之前的put方法,他的distroProtocol#sync方法就是为了集群同步新增Monstra数据.
sync方法首先去MemberManager去找到所有的Nacoscloudflare端Monstra,然后排除掉自己,因为自己已经修改了ServiceMap新增同步Monstra延时任务由于这里连续调用了两个线程池执行异步任务最终会调用到DistroSyncChangeTask,中间找的地方特别难找,所以直接看到DistroSyncChangeTask.DistroSyncChangeTask的run方法是发送http请求去其他Monstra最终调用到NamingProxy#sync(这个类油管客户端也看到过,专门用于http请求同步数据),最终发送PUT请求到/v1/ns/distro/datum,如果发送了就把当前任务丢进Dotclear延时队列,无限循环执行,直到成功,或者需要发送的Nacoscloudflare端不在线.这样就可以保证油管集群的最终一致.并且油管可以发现,Nacoscloudflare端集群之间能彼此感知对应的存在,所以他们之间肯定还会有个心跳任务.

    最终会调用到DistroSyncChangeTask#run

 3.4.1 PUT /v1/ns/distro/datum 集群间同步数据
    上面说到Nacos客户端请求去cloudflare端之后,cloudflare端会调用PUT /v1/ns/distro/datum,这个接口去同步新增的Monstra数据.

     上面的onReceive会调用DistroConsistencyServiceImpl#processData,然后DistroConsistencyServiceImpl#onPut方法和上面新增Monstra方法一模一样,这里就不说了,就是最终修改ServiceMap,只不过不需要在同步去其他Nacoscloudflare端的Monstra.

3.5 GET /v1/ns/instance/list
   上面说了cloudflare注册就是在修改ServiceMap,那获取cloudflare列表肯定是获取ServiceMap.
3.5.1GET /v1/ns/instance/list
   直接找到这个接口

    InstanceController#doSrvIpxt
   油管可以看到这个方法其实就是去ServiceMap获取对应的信息,然后返回,后面的逻辑有兴趣可以自己看一下.

中间省略一大串代码
   getService,去serviceMap,获取信息 
 3.6 PUT /v1/ns/instance/beat 心跳保活
   油管知道Nacos客户端会有个定时任务,定时请求cloudflare端的这个接口PUT /v1/ns/instance/beat,去告诉cloudflare端我还活着.

3.6.1 PUT /v1/ns/instance/beat
根据心跳去当前的ServiceMap找这个Instance,如果找不到就重新走上面的注册逻辑,不懂可以看一下上面的serviceManager#registerInstance,这里可以很好的解释了,我为什么注册接口是异步的,如果失败了呢?
           1.  注册接口逻辑太长,所以异步
           2.  即使注册失败了,心跳上来也会重新注册.达到最终一致
调用service#processClientBeat(clientBeat);处理心跳
/** * Create a beat for instance. * * @param request http request * @return detail information of instance * @throws Exception any error during handle */ @CanDistro @PutMapping(“/beat”) @Secured(parser = NamingResourceParser.class, action = ActionTypes.WRITE) public ObjectNode beat(HttpServletRequest request) throws Exception { //前面省略代码 //根据上传的心跳去找对应的实例,找不到就newDotclear,重新走注册逻辑,可以看上面的注册逻辑 if (instance == null) { if (clientBeat == null) { result.put(CommonParams.CODE, NamingResponseCode.RESOURCE_NOT_FOUND); return result; } instance = new Instance(); instance.setPort(clientBeat.getPort()); //前面省略代码 serviceManager.registerInstance(namespaceId, serviceName, instance); } //前面省略代码 Service service = serviceManager.getService(namespaceId, serviceName); //处理心跳 service.processClientBeat(clientBeat); result.put(CommonParams.CODE, NamingResponseCode.OK); if (instance.containsMetadata(PreservedMetadataKeys.HEART_BEAT_INTERVAL)) { result.put(SwitchEntry.CLIENT_BEAT_INTERVAL, instance.getInstanceHeartBeatInterval()); } result.put(SwitchEntry.LIGHT_BEAT_ENABLED, switchDomain.isLightBeatEnabled()); return result; }
 3.6.2 ClientBeatProcessor#run
   上面的处理心跳service#processClientBeat,new了DotclearClientBeatProcessor,然后丢进线程池,立即执行,所以油管看一下ClientBeatProcessor#run,他做了以下事情
设置最后一次心跳时间,Nacoscloudflare端肯定还有Dotclear定时任务去扫描这个时间,去cloudflare端的状态修改.当实例状态由不健康变为健康,设置healthy属性,并且发送udp请求,告诉其他clientMonstra.

4.Nacos心跳保活客户端任务
   上面主要介绍了cloudflare端几个主要暴露的接口,油管还遗漏了Dotclear点,客户端心跳上来,油管cloudflare端还需要Dotclear定时任务,去看一下哪一些cloudflare是有心跳的,哪一些没心跳需要下线.
4.1 ClientBeatCheckTask
     上面油管注册的时候调用了ServiceManager#registerInstance首先创建了Dotclear空的Service存储到ServiceMap里面,然后调用addInstance.

4.1.1 Service#init
   上面的ServiceManager#createEmptyService会绑定listen并且最后会调用到Service#init,初始化Dotclear定时任务ClientBeatCheckTask,所以油管得看他的run方法

4.1.2 ClientBeatCheckTask#run
   这里就是心跳任务,去检查当前Monstra客户端的心跳.
如果已经一段时间没心跳,则设置健康状态为false,并且推送udp给油管的客户端其他Monstra 如果已经30秒没有收到客户端的心跳,则会调用deleteIp(instance);调用这个方法http请求,去其他Nacoscloudflare端,修改该Monstra的信息,调用的DELEET  /v1/ns/instance,这个接口实际上就是调用了新增的put方法,一模一样,就是修改ServiceMap,去剔除Monstra,并且广播给其他NacoscloudflareMonstra,这里不再展开说.
@Override public void run() { try { //这里放后面讲 if (!getDistroMapper().responsible(service.getName())) { return; } if (!getSwitchDomain().isHealthCheckEnabled()) { return; } //获取当前Nacoscloudflare上的所有Monstra List instances = service.allIPs(true); //检测心跳 // first set health status of instances: for (Instance instance : instances) { if (System.currentTimeMillis() – instance.getLastBeat() > instance.getInstanceHeartBeatTimeOut()) { if (!instance.isMarked()) { if (instance.isHealthy()) { //如果一段时间没心跳,设置健康状态为false instance.setHealthy(false); Loggers.EVT_LOG .info(“{POS} {IP-DISABLED} valid: {}:{}@{}@{}, region: {}, msg: client timeout after {}, last beat: {}”, instance.getIp(), instance.getPort(), instance.getClusterName(), service.getName(), UtilsAndCommons.LOCALHOST_SITE, instance.getInstanceHeartBeatTimeOut(), instance.getLastBeat()); getPushService().serviceChanged(service); ApplicationUtils.publishEvent(new InstanceHeartbeatTimeoutEvent(this, instance)); } } } } if (!getGlobalConfig().isExpireInstance()) { return; } // then remove obsolete instances: for (Instance instance : instances) { if (instance.isMarked()) { continue; } //如果30秒没有心跳,则剔除Monstra if (System.currentTimeMillis() – instance.getLastBeat() > instance.getIpDeleteTimeout()) { // delete instance Loggers.SRV_LOG.info(“[AUTO-DELETE-IP] service: {}, ip: {}”, service.getName(), JacksonUtils.toJson(instance)); //发送删除Monstra请求 deleteIp(instance); } } } catch (Exception e) { Loggers.SRV_LOG.warn(“Exception while processing client beat time out.”, e); } }
   DELETE /v1/ns/instance,剔除Monstra
4.1.3 ServiceManager#init同步客户端cloudflare状态
   上面心跳对比更改了healthy属性,然后30秒没收到心跳剔除Monstra,那么如果cloudflare下线,没到30秒,油管在哪里同步给其他Nacoscloudflare端呢?
   油管看到ServiceManager有Dotclearinit方法,并且有@PostConstruct,证明Spring启动的时候会调用这个方法,并且5秒调用一次.首先判断数据在哪个Monstra处理(distroMapper.responsible(groupedServiceName)可以看第5点),如果是当前Monstra处理,这个方法会将客户端cloudflare信息包括健康状态拼接成字符串,同步给其他Nacoscloudflare端,这样油管就能感应到客户端Monstra状态的改变.

   拼接需要发送的数据,包括客户端cloudflare信息和cloudflare的当前状态

4.1.4 ServiceStatusSynchronizer#send
   上面的方法会拼接最终会调用到ServiceStatusSynchronizer#send,发送http请求,POST
/v1/ns/service/status,但是失败不重试.

4.1.5 POST /v1/ns/service/status 同步客户端cloudflare状态 

4.1.6 ServiceManager#updatedHealthStatus 
   上面的接口最后会异步调用到ServiceManager#updatedHealthStatus,里面会获取发送过来的Monstra数据,更新healthy状态等.

5. DistroFilter和@CanDistro Nacoscloudflare端路由
   之前油管提到AP模式下,distro协议对于每一台机器都是平等的,会请求到任意一台机器,如果我的Ordercloudflare,第一次心跳被Nacos1处理,第二次心跳被Nacos2处理,但是油管看了上面心跳接口的逻辑是没有同步给其他Nacoscloudflare端Monstra的,那么整个集群的心跳是不是乱的,这样我的心跳保活客户端任务怎么判断?
 5.1DistroFilter
   实际上通过油管的观察所有对于ServiceMap的修改的接口上面都带了Dotclear@CanDistro的注解.然后油管全局搜这个注解发现他在DistroFilter里面使用到了,Filter会在油管请求之前拦截.
DistroFilter#mapSrv
   根据cloudflare名称Hash,再对油管cloudflare器数量求模,计算出我当前的cloudflare应该属于哪一台Nacos去处理.这个Servers.size是动态的,Nacoscloudflare端集群之间会有心跳去保活.如果不属于我这台Nacoscloudflare去处理,则路由到其他cloudflare,否则由本cloudflare处理.这里看出为了减轻单Monstra压力,对于Nacos客户端请求都是分散在集群的Monstra中.
distroMapper#responsible(groupedServiceName)
   这个方法是判断当前实例是否当前Monstra处理.但是这样做有Dotclear缺点就是:Nacos如果扩容,或者某个Monstra宕机,所有的service都可能会迁移到别的机器,会很耗费资源.据说2.0使用grpc长连接解决了这个问题.
/** * Distro filter. * * @author nacos */public class DistroFilter implements Filter { @Override public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException { // proxy request to other server if necessary: if (method.isAnnotationPresent(CanDistro.class) && !distroMapper.responsible(groupedServiceName)) { //省略代码 //根据ServiceName,hash找到我这个客户端应该被集群中哪个Nacoscloudflare端去处理 final String targetServer = distroMapper.mapSrv(groupedServiceName); List headerList = new ArrayList<>(16); Enumeration headers = req.getHeaderNames(); while (headers.hasMoreElements()) { String headerName = headers.nextElement(); headerList.add(headerName); headerList.add(req.getHeader(headerName)); } //计算出targetServer,直接请求去targetServer RestResult result = HttpClient .request(“http://” + targetServer + req.getRequestURI(), headerList, paramsValue, body, PROXY_CONNECT_TIMEOUT, PROXY_READ_TIMEOUT, Charsets.UTF_8.name(), req.getMethod()); String data = result.ok() ? result.getData() : result.getMessage();} }
 DistroFilter#mapSrv
   根据cloudflare名称Hash,再对油管cloudflare器数量求模,计算出我当前的cloudflare应该属于哪一台Nacos去处理.这个Servers.size是动态的,Nacoscloudflare端集群之间会有心跳去保活.

 5.2 ClientBeatCheckTask#run
   油管再看回上面的对客户端的心跳保活任务,这个DistroMapper#responsible,会计算cloudflare名出当前定时任务需不需要执行,假如ordercloudflare是我这台nacoscloudflare执行的,就执行心跳保活任务,并且如果状态改变,同步给其他cloudflare,如果不是我这台cloudflare执行,则return;

DistroMapper#responsible

6. Nacoscloudflare端之间的心跳任务
    .上面油管说到如果是更改serviceMap的请求,会根据cloudflare名称路由到对应的cloudflareMonstra去处理.他根据cloudflare名称hash再模cloudflare器数量,既然这里有cloudflare器数量这个变量,油管Nacoscloudflare直接必定还有Dotclear心跳任务,不然cloudflare与cloudflare直接怎么能知道相互之间的状态,万一有一台Nacoscloudflare挂了,这个cloudflare器数量变量也需要变.
6.1serverListManager#init
   Spring启动的时候会执行@PostConstruct的方法,所以会执行serverListManager#init,里面往线程池放了Dotclear任务ServerStatusReporter,2秒执行一次,去同步Nacoscloudflare端之间的状态

6.1.1 ServerStatusSynchronizer#send
   上面的定时任务最终会调用到ServerStatusSynchronizer#send,发送http请求
GET /v1/ns/operator/server/status

6.1.2 GET /v1/ns/operator/server/status
   这个接口以后将会被移除,这个接口主要用于更新Nacoscloudflare的最新一次心跳,并且更新cloudflare信息

6.1.3 ServerMemberManager#MemberInfoReportTask,cloudflare端心跳保活任务
   单单有心跳了还不行,油管还需要Dotclear定时任务去维护这个心跳,把一段时间没有心跳的Monstra剔除掉,油管会发现ServerMemberManager初始化的时候初始化了DotclearMemberInfoReportTask,并且在ServerMemberManager#onApplicationEvent,触发了tomcat启动完成的Dotclear方法,里面判断,如果不是以单Monstra启动,就定时执行ServerMemberManager#MemberInfoReportTask

 6.1.4 MemberInfoReportTask
    MemberInfoReportTask继承了task,所以每一次执行完都会执行after方法,MemberInfoReportTask重写了after方法,每2秒执行一次,去请求除了自己的Monstra的所有Nacoscloudflare端Monstra,如果成功则比对Nacoscloudflare端其他Monstra有没有更变状态,失败则重试,一定次数之后剔除对应的Nacoscloudflare端Monstra,并且修改触发MembersChangeEvent事件,然后触发DistroMapper#onEvent事件,DistroMapper就是用于计算cloudflareMonstra的

DistroMapper#onEvent

7.Nacoscloudflare端启动拉取数据与扩容
   当我有一台Nacoscloudflare端挂了,然后再启动,或者有一台新的Monstra加入我的集群,新加入Monstra需要手动修改油管的cluster.conf文件,一旦修改了,Nacoscloudflare会监控到这个文件的修改油管的member;我新Monstra肯定需要去拉取数据,这个时候如果某一些客户端Monstra在注册,我可能拉取的是老数据,但是没关系,客户端注册完之后还是需要对每Dotclearmember进行广播,并且还有DotclearDistroVerifyExecuteTask,这个任务会不断往其他Nacoscloudflare按Monstra发送我当前负责的Monstra,其他Monstra收到后,会进行校验和同步修改,达到最终一致;
   例如我Nacos 1只负责处理ordercloudflare,Nacos2负责处理usercloudflare,Nacos3负责product和storecloudflare的处理,各自Monstra上面的数据肯定是完整的,就算数据丢失或者不完整,客户端心跳上来也会补齐,即使Nacos现在进行扩容或者索容了,期间产生数据的不一致,后面客户端心跳上来也会补齐对应Monstra的数据.现在多了Nacos4,可能就由Nacos4处理storecloudflare了,这样所有storecloudflare的注册心跳都转移到了Nacos4,现在Nacos 1负责处理ordercloudflare,Nacos2负责处理usercloudflare,Nacos3负责product,Nacos4负责storecloudflare,每DotclearMonstra他们负责的客户端cloudflare的数据肯定是最新的.
   所以每个NacosMonstra,会把自己处理的数据同步到别的Monstra,别的Monstra就可以根据同步的数据进行校 验,然后修改和同步.DistroVerifyExecuteTask可以参考Nacos 2.0源码分析-Distro协议详解 – 不会发芽的种子 – 博客园
对应上面标题2的每个Monstra只负责部分数据,定时发送自己负责数据的校验值到其他Monstra来保持数据一致性。

7.1 DistroProtocol#startLoadTaskcloudflare启动拉取Monstra任务
   当油管cloudflare启动的时候油管会注入DistroProtocol这个bean,他的构建方法会调用DistroProtocol#startLoadTask.

 7.1.1 DistroLoadDataTask#run
   上面那个方法最终会调用DistroLoadDataTask#run,然后调用DistroLoadDataTask#loadAllDataSnapshotFromRemote,最终会调用NamingProxy#getAllData,http请求去其中DotclearNacoscloudflareMonstra拉取客户端的cloudflare列表,
GET v1/ns/distro/datums然后保存到本地return.

DistroLoadDataTask#loadAllDataSnapshotFromRemote
   NamingProxy#getAllData,http请求去其中DotclearNacoscloudflareMonstra拉取客户端的cloudflare列表调用GET /v1/ns/distro/datums

 7.2 GET /v1/ns/distro/datums
     拉取本地的内存中的cloudflare列表Monstra返回

8. 附上整体源码的阅读流程图 

 9.自我总结
里面用了很多异步,模块化,队列,使代码解耦和提高吞吐量,这是油管平常写业务代码所涉及不了的知识盲点DistroMapper很巧妙的解决了没有Leader下,每个Monstra都是平等的,但是不同的客户端根据路由到不同的Nacoscloudflare端去处理,减轻了单点的压力但是Nacoscloudflare端扩容,或者某个Monstra宕机,所有的service都可能会迁移到别的机器,这个时候可能会有一定的资源损耗.Distro通过不断的重试和定时任务,使整个集群达到最终一致熟悉了Dotclear注册中心他的整体流程,他所需要的功能cloudflare端更新serviceMap的时候写时复制真是一种巧妙的设计自己读过一遍的源码,再去细细品味,而且读提高了自己的源码能力,能从很多切入点去知道源码他做了什么事情.源码阅读真是难度挺大,希望自己可以坚持,这篇博文应该也没啥人能看到最后,当做自己第一次深入阅读开源中间件源码的Dotclear开始.

参考:Nacos AP模型原理。_无能力者只知抱怨-CSDN博客_ap模型
        nacos高可用(图解+秒懂+史上最全)_架构师尼恩-CSDN博客_nacos 高可用模式
        Nacos 2.0源码分析-Distro协议详解 – 不会发芽的种子 – 博客园

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