怎么看源代码?

今天想跟大家分享下,作为技术Leader,要懂得研究和引入技术,引入的前提一定是要Hold住。怎么才叫Hold住呢?就是能精通使用它,能够深入了解它的架构、原理,能够剖析它的核心源代码。

以研究Nacos为例,这次我分享下研究技术的方法,授之以渔,希望大家有所收获,当然也欢迎留言共同讨论更好的技巧。


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官方文档,搭建demo使用

 

很多人喜欢买书看,看别人的博客,其实都是吃剩饭,别人也是看了官方文档写的。一名合格的技术人员,尽量从源头看,看官方的文档,原汁原味的,耐心点一点点看。

Nacos的官方文档,怎么看这个过程我就不讲了,基本上就是按目录过一遍,然后根据官方例子搭建起来,知道它的基本功能使用。

重点看看里面的架构设计、模型概念。


 2 
了解功能设计主线,确定研究主线,高维度抽象功能模型

 

看完官方文档,基本会用后,要确定深入研究的主线。Nacos不仅仅包含了服务管理功能,还包含了配置管理,元数据管理。看到这里其实也能明白为什么Nacos未来会成为注册中心的趋势,因为它同时包含了微服务的两个套件:注册中心、配置中心,用了它能少部署一个配置中心。下图来自官方文档:

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图片来源:Nacos官方文档

这篇文章我们研究的主线是注册中心,所以只研究它如何实现注册中心的。这个时候,我们要高维度看,注册中心需要哪些功能?这些功能,是任何注册中心都需要实现的功能,要把这些掌握清楚。显然,注册中心通用的功能模型包含:

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  1. 服务注册

  2. 服务心跳保活

  3. 服务下线(正常下线、异常下线)

  4. 服务发现

基本上实现上面四点,一个单体的注册中心就实现了。然后如果考虑分布式,还要设计它如何实现CP/AP模式。


 3 
下载源代码,提取精华

 

很多人看源码,学源码,往往都是看了一个寂寞,为了寂寞而寂寞。到底要看什么?

源码看什么?

看源码,要看作者怎么架构、怎么设计、怎么实现,并思考为什么要这么实现,通过源码看到了它里面的精髓,才算真看了源码。不然就是看了个西瓜,吃了就没了,就是个吃瓜群众。相反,看源代码,提炼模型、原理、机制、设计模式、并发经验、网络经验、OS存储机制等,那你才算真看了源码,吸收了它的营养。

源代码怎么看呢?

抛开技术积累和经验因素外,方法也是很重要的一个部分。很多看源代码都没有经验,看到源代码复杂,代码又多,一看就懵逼,也不知道从哪里看起。

我先分享3个经验:

  1. 找源头,就是启动的地方。这个一般从脚本里看可以到,大部分中间件都是封装了启动脚本的,你就从这个启动脚本里找启动类,让源码能跑起来,后续可以debug验证。

  2. 只看主线代码,就是我们上面提炼的功能模型。那些日志、统计分析、异常分支、非主线分支第一次都不要看。

  3. 先静态看源码,不要动态debug,因为debug,很容易陷入细节,陷入各种分支,几绕几绕就懵逼了,然后就放弃了。静态看源代码,就是不断锻炼自己,让自己只看主线代码,那种明显是分支的直接跳过不看,这样快速的过主线。实在有疑惑了,然后debug验证下。

我们来看看Nacos的源码,版本是1.4.2,分析下我是怎么看的。

1、服务注册如何实现的?如何确保高并发?

客户端启动的时候,会通过http请求发送注册请求,请求链接采用RESTful模式。服务端接受到注册请求后,会把请求参数封装放到一个阻塞队列里,然后基于一个线程不断的获取这个阻塞队列的信息,放入到注册表中。

可以看到高并发设计的一个关键点:异步。这里还可以对比延伸,ZooKeeper如何实现的?Eureka如何实现的?这些实现之间有什么优劣?它们能否做到高并发?是否也是异步?这些就留给读者探索了。

2、服务注册表是如何设计的?为什么这么设计?以及怎么防止多节点的读写并发冲突?

Nacos支持CP和AP模式,如果不懂CP和AP的自己百度了,这种简单的概念我就不科普了。

①AP模式下,是基于内存存储的,底层其实是一个双重的map结构。CP模式下,数据是存储到文件的。这里我们主要还是研究AP模式。因为大多数场景下,我们注册中心更适合AP模式。

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看到这个map结构,有没有思考过为什么这么设计?namespace的目的是?group的目的是什么?如果有一定DevOps经验的同学知道,我们一个项目环境往往可能有多套,比如开发环境、测试环境、预发布环境、线上环境等。如果每一套环境都部署一个注册中心,是不是很麻烦。所以这里namespace的目的,就是可以用同一套注册中心,基于namespace来隔离这些不同的环境。

那么group的目的是什么呢?如果我们用过Dubbo就知道这个概念了,对服务进行分组。有时候我们一个服务刚开始是一个大服务,但随着业务扩展,有时候需要拆成几个小服务,这样就可以设置为一个group。

这些都是基于可扩展性来考虑设计的。我们看看官方文档的数据模型:

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图片来源:Nacos官方文档

②怎么防止读写冲突呢?

核心点:读写分离,采用了写时复制模式,提升了高并发。就是写的时候,拷贝一份旧的实例,对这份拷贝数据修改,修改完后,再复制过去,读直接读旧实例。

读写分离这种模式,避免了加锁冲突,提升了高并发能力。读过Eureka源码的了解,它的实现是基于多级缓存来实现的,然后缓存之间同步数据。时效性显然没有Nacos的好。

这里还要思考一个点,这里复制,复制的是什么?如果写时复制,把所有的数据都复制,显然内存吃不消的。这里研究下官网的服务模型,服务下面封装的是一个个集群,集群下面是实例。

为什么有集群这个概念呢?如果公司规模大一点的同学会知道,为了容灾高可用,一个服务,可能是多机房部署的。比如一个服务可能在亦庄机房部署一个集群,兆维机房下也有一个集群。这里可以看到Nacos模型设计的是非常巧妙的,基本上很多点都考虑到。

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我们看源代码也可以验证,可以看到Service下面,封装了一个clusterMap。

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而cluster下面又封装了具体的实例集合,画横线的部分。

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所以,这里的写时复制,它复制的是这个实例所属的集群结构,我把核心代码截图出来。

先复制旧的实例,放到一个oldMap里面。

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对旧的Map做一系列运算操作,比如下线一个实例,然后把结果放到IPS。

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最后把新的服务实例集合赋值回去。

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可以看到这里面有很多技巧,这些都可以学习,以后自己设计中间件或者写代码的时候,都是可以直接用的。

3、服务心跳是如何保活的?

客户端每5s发送心跳给服务端,通过http请求调用发送给服务端。服务端开启健康检查任务,每隔5s检查一次,如果发现超过15s没有收到心跳,设置健康状态为false,如果超过30s没有收到心跳,直接剔除实例。

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这里我们想一个问题,服务端开启健康检查任务,如果集群模式下,每个服务端都要判断吗?这个会不会很耗性能?

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我们看到健康检查任务里有这样一段代码,它会根据服务名称通过hash运算后对机器结点数取模,判断是否要执行健康检查代码。也就是说,集群模式下,不管启动了多个服务实例,任何一个服务,正常情况下只有一个结点来执行健康检查代码。但可能以为时效性,如果其他节点多执行一次,也没什么大影响对吧。当然这里面还有一些细节,都可以深扣,服务发现,时效性是多大?

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4、服务是如何下线的?

超过30s未收到心跳,就会剔除,这个上面我们知道了,剔除调用的其实是自己的deregister方法:

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跟进去看一下,我们发现删除方法对Service也是加了锁的,也就是说对同一个服务的修改,是做了防并发的。

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最后删除,本质也是基于异步的,这个和注册逻辑类似。

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5、户端如何发现服务的,服务修改是如何感知的?

① 客户端先从本地缓存获取服务实例,如果为空,则从服务端拉取。

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并启动一个定时任务,定期更新服务端最新实例信息。

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② 服务端修改后,通过UDP协议推送

一方面基于UDP推送提升了实时性,另一方面,UDP虽然可能丢包,但客户端定时拉取可以作为兜底。这个设计真的很巧妙。

然后Nacos的CP模式,基于Raft协议实现的一致性。还有它的配置中心架构是如何设计的,限于篇幅,就不再展开了。大家按照我的思路,去研究就好。记住看源码,根据主线看,然后学习它的机制、原理。不要紧紧只是看个代码。

提取源码精华

看完源码后,需要提取总结里面的精华,这里提取了部分用于举例,大家可以根据自己的逻辑提取精华,不断提取精华,不断内化成自己的经验,技术才能得到质的飞跃。

维度
核心点
描述
总结
接口设计
版本设计
/nacos/v1/ns/instance
设计接口的时候考虑版本设计
设计模式
代理模式
DelegateConsistencyServiceImplNamingClientProxyDelegate
基于是否临时节点选择一致性协议具体实现,临时节点是Distro,持久节点是raft客户端代理。
代理模式
NacosFactory
该类统一提供了创建ConfigService(配置中心服务)、NamingService(注册中心服务)和NamingMaintainService(注册中心实例操作服务)的实例化方法,并且里面使用了反射机制。
架构设计
可扩展设计
数据模型

命名空间支持环境隔离;

服务分组;

服务实例支持集群。

高并发设计
异步、读写分离、写时复制、缓存机制。
熟悉基本套路,在考虑高并发时都可以套用。
高可用设计
从客户端、心跳机制、服务端多个角度确保了高可用机制。
客户端重试机制、客户端本地缓存文件及故障转移机制、服务端集群、一致性协议(AP)。
分层架构设计
架构层次非常清晰。
整体架构也好,服务注册发现也好,架构分层很清晰。比如服务注册发现:Controller ->ServiceManager->ConsistencyService
中间件底层源码机制
高并发容器
ArrayBlockingQueue、ConcurrentHashMap
大部分中间底层本质就是高并发容器、线程池、定时任务、网络,剩下的就是具体业务。
线程池
ThreadPoolManager线程池生命周期管理、ThreadPoolExecutor
定时任务
ScheduledThreadPoolExecutor

学以致用

学习完源码,吸取精华不是目的,目的还是要学以致用。常见的路径有:参加开源社区,自研中间件投入到生产实践,内部分享经验,外部演讲分享。

学以致用才是本质!

本文源自公众号八戒技术团队,分布式实验室已获完整授权。

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posted @ 2022-04-16 20:53  CharyGao  阅读(689)  评论(0编辑  收藏  举报