[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry 之 LocalDataServerChangeEvent及数据同步
[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry 之 LocalDataServerChangeEvent及数据同步
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。
本文为第十二篇，上文我们简述了Data节点变化之后，在dataServer中是如何变化处理的，本文我们按照数据流程继续进行，讲讲SOFARegistry如何处理本机房Data节点变化。
0x02 业务范畴
2.1 DataServer 数据一致性
DataServer 在 SOFARegistry 中，承担着核心的数据存储功能。数据按 dataInfoId 进行一致性 Hash 分片存储，支持多副本备份，保证数据高可用。这一层可随服务数据量的规模的增长而扩容。
如果 DataServer 宕机，MetaServer 能感知，并通知所有 DataServer 和 SessionServer，数据分片可 failover 到其他副本，同时 DataServer 集群内部会进行分片数据的迁移。
2.2 本地机房策略
Data Center 代表的是本地机房，从目前来看：
- 数据备份仅仅在本地机房完成；
- 每个数据中心有自己的hash；
阿里有异机房备份，应该就是Global部分，但是没有开源。
所以我们得重点剖析本地节点如何继续处理。
0x03 总体逻辑
我们先要提前剧透下总体逻辑，DataServer彼此通知是围绕着数据版本号进行，即：
- 新加入节点 会通过 NotifyOnlineRequest 告诉其他已经在线的节点，我是新的，你可以做相应配置，以及告诉我，你有哪些版本号的数据。
- 在线服务节点 会通过 NotifyFetchDatumRequest 告诉新节点，我这里有你需要的版本号数据，你过来取。
所以我们总结如下：在收到 meta server 的 data server change 消息之后，同一个Data Center 之中所有data server 会互相通知彼此升级版本号。
- notifyOnline 会发送 NotifyOnlineRequest，而其他 Data Server 的 NotifyOnlineHandler 会做相应处理。
- notifyToFetch 会发送 NotifyFetchDatumRequest，而其他 Data Server 的 notifyFetchDatumHandler 会做相应处理。
0x04 消息
4.1 LocalDataServerChangeEvent
前文提到，在DataServerChangeEventHandler中，处理DataServerChangeEvent时，若当前节点是 DataCenter 节点，则触发 LocalDataServerChangeEvent 事件。
public class LocalDataServerChangeEvent implements Event {
private Map<String, DataNode> localDataServerMap;
private long localDataCenterversion;
private Set<String> newJoined;
private long version;
}
4.2 来源
LocalDataServerChangeEvent消息来源是DataServerChangeEventHandler。
MetaServer 会通过网络连接感知到新节点上线或者下线，所有的 DataServer 中运行着一个定时刷新连接的任务 ConnectionRefreshTask，该任务定时去轮询 MetaServer，获取数据节点的信息。需要注意的是，除了 DataServer 主动去 MetaServer 拉取节点信息外，MetaServer 也会主动发送 NodeChangeResult 请求到各个节点，通知节点信息发生变化，推拉获取信息的最终效果是一致的。
当轮询信息返回数据节点有变化时，会向 EventCenter 投递一个 DataServerChangeEvent 事件，在该事件的处理器中，如果判断出是当前机房节点信息有变化，则会投递新的事件 LocalDataServerChangeEvent，该事件的处理器 LocalDataServerChangeEventHandler 中会判断当前节点是否为新加入的节点，如果是新节点则会向其它节点发送 NotifyOnlineRequest 请求，如图所示：
在 DataServerChangeEventHandler 的 doHandle 函数中，会产生 LocalDataServerChangeEvent。
0x05 消息处理
LocalDataServerChangeEventHandler是同机房数据节点变更事件处理器，或者说是同一集群数据同步器。
LocalDataServerChangeEvent事件的处理器 LocalDataServerChangeEventHandler 中会判断当前节点是否为新加入的节点，如果是新节点则会向其它节点发送 NotifyOnlineRequest 请求。所以是针对本 Data Center中新加入的 Data Server 进行处理。
5.1 LocalDataServerChangeEventHandler
LocalDataServerChangeEventHandler 之中关键是：
private BlockingQueue<LocalDataServerChangeEvent> events = new LinkedBlockingDeque<>();
private class LocalClusterDataSyncer implements Runnable
讲解如下：
- afterPropertiesSet 之后会start一个线程LocalClusterDataSyncer，用来异步处理；
- doHandle时候，通过events来调用LocalClusterDataSyncer进行异步处理；
即在LocalDataServerChangeEventHandler内部做了一个统一延迟异步处理。当从 EventCenter 中拿到 LocalDataServerChangeEvent 之后，会往 events 放入这个 event，然后内部的LocalClusterDataSyncer 会在随后异步执行。
在LocalClusterDataSyncer内部是：
- 如果本身是工作状态，就开始比较数据，通知相关的 Data Servers。即if local server is working, compare sync data；
- 如果本身不是工作状态，说明自己本身就是一个新server，则通知其他server。即if local server is not working, notify others that i am newer；
LocalDataServerChangeEventHandler定义如下：
public class LocalDataServerChangeEventHandler extends
AbstractEventHandler<LocalDataServerChangeEvent> {
@Autowired
private DataServerConfig dataServerConfig;
@Autowired
private LocalDataServerCleanHandler localDataServerCleanHandler;
@Autowired
private DataServerCache dataServerCache;
@Autowired
private DataNodeExchanger dataNodeExchanger;
@Autowired
private DataNodeStatus dataNodeStatus;
@Autowired
private DatumCache datumCache;
@Autowired
private DatumLeaseManager datumLeaseManager;
private BlockingQueue<LocalDataServerChangeEvent> events = new LinkedBlockingDeque<>();
}
5.1.1 投放消息
在doHandle函数中，会把最新的消息投放到 BlockingQueue 之中。
public void doHandle(LocalDataServerChangeEvent localDataServerChangeEvent) {
isChanged.set(true);
// Better change to Listener pattern
localDataServerCleanHandler.reset();
datumLeaseManager.reset();
events.offer(localDataServerChangeEvent);
}
5.1.2 启动引擎
消费引擎在Bean启动之后，会通过afterPropertiesSet来启动。
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
super.afterPropertiesSet();
start();
}
public void start() {
Executor executor = ExecutorFactory
.newSingleThreadExecutor(LocalDataServerChangeEventHandler.class.getSimpleName());
executor.execute(new LocalClusterDataSyncer());
}
LocalClusterDataSyncer会执行具体业务消费消息。
0x06 消费通知消息
在引擎之中，LocalClusterDataSyncer会持续消费。
private class LocalClusterDataSyncer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
LocalDataServerChangeEvent event = events.take();
//if size of events is greater than 0, not handle and continue, only handle the last one in the queue
if (events.size() > 0) {
continue;
}
long changeVersion = event.getVersion();
isChanged.set(false);
if (LocalServerStatusEnum.WORKING == dataNodeStatus.getStatus()) {
//if local server is working, compare sync data
notifyToFetch(event, changeVersion);
} else {
dataServerCache.checkAndUpdateStatus(changeVersion);
//if local server is not working, notify others that i am newer
notifyOnline(changeVersion);
dataServerCache.updateItem(event.getLocalDataServerMap(),
event.getLocalDataCenterversion(),
dataServerConfig.getLocalDataCenter());
}
}
}
}
【重点说明】
每个data server 都会从 meta server 接收到 DataServerChangeEvent，因为是本地Data Server的消息，所以都会转换为 LocalDataServerChangeEvent。
因为是每个 data server 都会接收到，所以新上线服务器会接收到，已经在线的服务器也会接收到。这是下面讲解的重点。
6.1 新节点
在新节点中，LocalDataServerChangeEvent事件的处理器 LocalDataServerChangeEventHandler 中会判断当前节点是否为新加入的节点，如果是新节点则会向其它节点发送 NotifyOnlineRequest 请求，如图所示：
图 DataServer 节点上线时新节点的逻辑
上图展示的是新加入节点收到节点变更消息的处理逻辑，如果是线上已经运行的节点收到节点变更的消息，前面的处理流程都相同，不同之处在于 LocalDataServerChangeEventHandler 中会根据 Hash 环计算出变更节点（扩容场景下，变更节点是新节点，缩容场景下，变更节点是下线节点在 Hash 环中的后继节点）所负责的数据分片范围和其备份节点。
新加入节点 会通过 NotifyOnlineRequest 告诉其他已经在线的节点，我是新的，你可以做相应配置。
6.1.1 notifyOnline
notifyOnline 会从 DataServerNodeFactory 获取当前Local Data Center中所有的DataServerNode，然后逐一发送 NotifyOnlineRequest 通知：我上线了。
然后其他在线的Data Server 当收到通知，会开始与新节点交互。
/**
* notify other dataservers that this server is online newly
*
* @param changeVersion
*/
private void notifyOnline(long changeVersion) {
Map<String, DataServerNode> dataServerNodeMap = DataServerNodeFactory
.getDataServerNodes(dataServerConfig.getLocalDataCenter());
for (Entry<String, DataServerNode> serverEntry : dataServerNodeMap.entrySet()) {
while (true) {
String ip = serverEntry.getKey();
DataServerNode dataServerNode = DataServerNodeFactory.getDataServerNode(
dataServerConfig.getLocalDataCenter(), ip);
try {
final Connection connection = dataServerNode.getConnection();
CommonResponse response = (CommonResponse) dataNodeExchanger.request(
new Request() {
@Override
public Object getRequestBody() {
return new NotifyOnlineRequest(DataServerConfig.IP,
changeVersion);
}
@Override
public URL getRequestUrl() {
return new URL(connection.getRemoteIP(), connection
.getRemotePort());
}
}).getResult();
}
}
}
}
6.2 在线服务节点
当前在线服务节点遍历自身内存中的数据项，过滤出属于变更节点的分片范围的数据项，然后向变更节点和其备份节点发送 NotifyFetchDatumRequest 请求， 变更节点和其备份节点收到该请求后，其处理器会向发送者同步数据（NotifyFetchDatumHandler.fetchDatum），如图所示。
注意，本图与上图左右的JVM放置位置相反。
图 DataServer 节点变更时已存节点的逻辑
就是说，在线服务节点 会通过 NotifyFetchDatumRequest 告诉新节点，我这里有你需要的数据，你过来取。
下面是几个重要函数的说明：
6.2.1 notifyToFetch
notify onlined newly dataservers to fetch datum，就是通知新节点，你主动过来拉取，同时也依据请求消息来更新自身。
notifyToFetch的具体功能是：
- 首先从 event 获取新Server，这一份数据被设置成三种格式，分别是 Map 格式dataServerMapIn 和 list 格式 dataServerNodeList，ConcurrentHashMap格式的dataServerMap；
- 用新Server生成一个consistentHash；
- 使用
toBeSyncMap = getToBeSyncMap(consistentHash);获取需要同步的map；getToBeSyncMap的作用是哪些ip需要同步哪些东西；get map of datum to be synced。- 遍历 toBeSyncMap，对于其中每一个需要同步的 toBeSyncEntry，获取其IP和dataInfoMap，dataInfoMap 是
Map<String, Map<String, BackupTriad>>类型；- 遍历 dataInfoMap 中所有的
Entry<String, Map<String, BackupTriad>> dataCenterEntry，该entry 的key 是dataCenter；- 遍历 dataTriadEntry 中所有的
Entry<String, BackupTriad> dataTriadEntry，其key是 dataInfoId；- 利用 dataInfoId 从 datumCache 中获取 Datum；
- 获取 Datum 版本号
versionMap.put(dataInfoId, datum.getVersion());
- 遍历 dataTriadEntry 中所有的
- 针对这个 dataCenter 构建一个统一的大版本号map： allVersionMap，
allVersionMap.put(dataCenter, versionMap); - 如果allVersionMap是空，就做如下操作：
- 从dataServerCache中移除对应IP；
- 通知该 ip对应的 data server，你需要同步这些：doNotify(ip, allVersionMap, changeVersion)；即告诉这个ip，你需要同步这个 dataCenter 中的这些 dataInfoId，以及其版本号；
- 从dataServerCache中移除ip；
- 遍历 dataInfoMap 中所有的
- 遍历 toBeSyncMap，对于其中每一个需要同步的 toBeSyncEntry，获取其IP和dataInfoMap，dataInfoMap 是
- 如果 ConcurrentHashMap格式的dataServerMap 非空，遍历其key，这是一个targetIp，从dataServerCache中移除targetIp；
- dataServerCache 根据 dataServerMapIn 更新server list；
6.2.2 getToBeSyncMap
getToBeSyncMap 的逻辑是找出需要通知的IP列表，以及每个ip需要同步哪些dataInfoId，具体如下：
- 函数参数是根据新servers 新计算出来的 consistentHashs
- 根据 dataServerConfig 的旧配置计算一个旧的hash，consistentHashOld；
- 对于 datumCache 的每一个Datum，计算新的triad；具体如下：
- 获取 datumCache 所有数据，构建一个 allMap，遍历 allMap 中所有 dataCenterEntry：
- 对于该数据中心，遍历该data center所有的datumMap：
- 以 dataInfoId 遍历这个 datumMap：
- 用新 consistentHash 计算出 新的 backupNodes；
- 用旧 consistentHashOld 得到旧的 backupTriad；
- 从 backupTriad 获取newJoinedNodes，即从新的 backupNodes 移除 backupTriad 和 NotWorking；
- 遍历 newJoinedNodes，对于每个node，构建 toBeSyncMap = Map<node ip, Map<dataCenter, Map<dataInfoId, BackupTriad>>>
- 返回 toBeSyncMap；这个就是
哪些ip需要同步哪些东西；
private Map<String/*ip*/, Map<String/*datacenter*/, Map<String/*datainfoId*/, BackupTriad>>> getToBeSyncMap(ConsistentHash<DataNode> consistentHash) {
Map<String, Map<String, Map<String, BackupTriad>>> toBeSyncMap = new HashMap<>();
Map<String, List<DataNode>> triadCache = new HashMap<>();
ConsistentHash<DataNode> consistentHashOld = dataServerCache
.calculateOldConsistentHash(dataServerConfig.getLocalDataCenter());
}
6.2.3 getNewJoined
getNewJoined就是找出那些不在已经存储的Triad 之中，或者在其中但是不是working状态的。
public List<DataNode> getNewJoined(List<DataNode> newTriad, Set<String> notWorking) {
List<DataNode> list = new ArrayList<>();
for (DataNode node : newTriad) {
String ip = node.getIp();
if (!ipSetOfNode.contains(ip) || notWorking.contains(ip)) {
list.add(node);
}
}
return list;
}
6.2.4 BackupTriad
BackupTriad 的作用是：针对 dataInfoId，对应的备份DataNode列表。
public class BackupTriad {
/** dataInfoId */
private String dataInfoId;
/**
* calculate current dataServer list Consistent hash to get dataInfoId belong node and backup node list
* @see ConsistentHash#ConsistentHash(int, java.util.Collection)
* @see com.alipay.sofa.registry.consistency.hash.ConsistentHash#getNUniqueNodesFor(java.lang.Object, int)
*/
private List<DataNode> triad;
private Set<String> ipSetOfNode = new HashSet<>();
/**
* constructor
* @param dataInfoId
* @param triad
*/
public BackupTriad(String dataInfoId, List<DataNode> triad) {
this.dataInfoId = dataInfoId;
this.triad = triad;
for (DataNode node : triad) {
ipSetOfNode.add(node.getIp());
}
}
}
运行时如下：
backupTriad = {BackupTriad@1400} "BackupTriad{dataInfoId='TestDataInfoId', ipSetOfNode=[192.168.0.2, 192.168.0.1, 192.168.0.3]}"
dataInfoId = "TestDataInfoId"
triad = {ArrayList@1399} size = 3
0 = {DataNode@1409} "DataNode{ip=192.168.0.1}"
1 = {DataNode@1410} "DataNode{ip=192.168.0.2}"
2 = {DataNode@1411} "DataNode{ip=192.168.0.3}"
ipSetOfNode = {HashSet@1403} size = 3
0 = "192.168.0.2"
1 = "192.168.0.1"
2 = "192.168.0.3"
0x07 changeVersion 从哪里来
在上述代码中，会从LocalDataServerChangeEvent获取一个version，从而利用这个版本做后续处理，同时也会给dataServerCache设置版本号。
LocalDataServerChangeEvent event = events.take();
long changeVersion = event.getVersion();
if (LocalServerStatusEnum.WORKING == dataNodeStatus.getStatus()) {
//if local server is working, compare sync data
notifyToFetch(event, changeVersion);
} else {
dataServerCache.checkAndUpdateStatus(changeVersion);
//if local server is not working, notify others that i am newer
notifyOnline(changeVersion);
}
现在我们就好奇，当Data Server有变更时候，这个版本是从哪里来的。让我们追根溯源。这是从后往前倒推的过程。
7.1 版本号和变化
7.1.1 DataServerCache
因为提到了dataServerCache设置版本号，所以我们要回溯到DataServerCache。可以看到，DataServerCache之中有两个相关变量：curVersion 和 DataServerChangeItem。
这就是从newDataServerChangeItem获取了对应data center的版本号，设置在DataServerCache。
具体DataServerCache中相关定义如下：
public class DataServerCache {
/** new input dataServer list and version */
private volatile DataServerChangeItem newDataServerChangeItem = new DataServerChangeItem();
private AtomicLong curVersion = new AtomicLong(-1L);
public Long getDataCenterNewVersion(String dataCenter) {
synchronized (DataServerCache.class) {
Map<String, Long> versionMap = newDataServerChangeItem.getVersionMap();
if (versionMap.containsKey(dataCenter)) {
return versionMap.get(dataCenter);
} else {
return null;
}
}
}
}
7.1.2 设置和使用
在 DataServerCache中只有addStatus控制curVersion的赋值，而对外的接口中，只有 synced 和 addNotWorkingServer 调用 addStatus。
而 newDataServerChangeItem 是在compareAndSet这里设置。
public Map<String, Set<String>> compareAndSet(DataServerChangeItem newItem, FromType fromType) {
if (!changedMap.isEmpty()) {
newDataServerChangeItem = newItem;
}
}
逻辑如下：
+-----------------------------+
|[DataServerCache] |
| |
compareAndSet +-------------> DataServerChangeItem |
| |
| curVersion |
| ^ ^ |
| | | |
+-----------------------------+
| |
synced +----------------------+ |
|
addNotWorkingServer+-------------------+
7.1.3 两个设计点
现在涉及到 DataServerCache 两个设计点：
- curVersion 是用来做什么的；
- newDataServerChangeItem是用来做什么的；
现在推论，每一个数据中心 Data Center 有一个版本号用做其内部所有状态控制。其实，在DataServerChangeItem 的定义中的 versionMap 也能看出来，是根据版本号控制的。
DataServerChangeItem 定义如下：
public class DataServerChangeItem {
/** datacenter -> Map<ip, DataNode> */
private Map<String, Map<String, DataNode>> serverMap;
/** datacenter -> version */
private Map<String, Long> versionMap;
}
从而知道：
- curVersion 就是Data Center最新的版本号；
- newDataServerChangeItem就是最新版本号对应的变化数据；
现在问题变成，
- DataServerChangeItem是从哪里来的。
- curVersion 是从哪里来的。
我们通过研读源码可以知道，是从Meta Server获取，下面就跟踪下这个过程。
7.2 Data Server
7.2.1 主动获取变化
我们需要复习下这个流程。
Meta Server 会广播通知 所有data server 现在有 data server 更新，也可能是 DataServer主动定期看看MetaServer 是否有更新。
但是具体更新的内容，还是 data server 主动发送 GetNodesRequest 获取。
这里以主动更新为例，可以看到，DataServer 会通过 metaServerService.getDateServers 从 meta server 获取到DataServerChangeItem，从而构建 DataServerChangeEvent。
public class ConnectionRefreshTask extends AbstractTask {
@Autowired
private IMetaServerService metaServerService;
@Autowired
private EventCenter eventCenter;
@Override
public void handle() {
DataServerChangeItem dataServerChangeItem = metaServerService.getDateServers();
if (dataServerChangeItem != null) {
eventCenter
.post(new DataServerChangeEvent(dataServerChangeItem, FromType.CONNECT_TASK));
}
}
}
在 DefaultMetaServiceImpl 中可以看到，DataServerChangeItem是从 Meta Server获取的NodeChangeResult 提取出来。
public class DefaultMetaServiceImpl implements IMetaServerService {
@Override
public DataServerChangeItem getDateServers() {
Map<String, Connection> connectionMap = metaServerConnectionFactory
.getConnections(dataServerConfig.getLocalDataCenter());
String leader = getLeader().getIp();
if (connectionMap.containsKey(leader)) {
Connection connection = connectionMap.get(leader);
if (connection.isFine()) {
try {
GetNodesRequest request = new GetNodesRequest(NodeType.DATA);
Object obj = metaNodeExchanger.request(new Request() {
@Override
public Object getRequestBody() {
return request;
}
@Override
public URL getRequestUrl() {
return new URL(connection.getRemoteIP(), connection.getRemotePort());
}
}).getResult();
if (obj instanceof NodeChangeResult) {
NodeChangeResult<DataNode> result = (NodeChangeResult<DataNode>) obj;
Map<String, Long> versionMap = result.getDataCenterListVersions();
versionMap.put(result.getLocalDataCenter(), result.getVersion());
return new DataServerChangeItem(result.getNodes(), versionMap);
}
}
}
}
String newip = refreshLeader().getIp();
return null;
}
}
逻辑如下：
+ Data Server
|
|
| +------------------+
| | NodeChangeResult |
| +-------+----------+
| | +--------------------------+
| | |[DataServerCache] |
| | | |
| +---------------->compareAndSet------> DataServerChangeItem |
| DataServerChangeItem | |
| | curVersion |
| | ^ ^ |
| | | | |
| +--------------------------+
| | |
| synced +------------- |
| |
| addNotWorkingServer----------+
|
|
+
7.3 Meta server
7.3.1 设置版本号
让我们来到 meta server之中。可以看到，之前 在DataStoreService put，remove等各个函数中，当data server有变化时候，会调用 dataNodeRepository 通过时间戳设置版本号。
dataNodeRepository.setVersion(currentTimeMillis);
7.3.2 提取版本号
当 meta server 接收到 GetNodesRequest 之后，会生成 NodeChangeResult。
DataStoreService 会调用 dataNodeRepository 获取版本号，从而在 NodeChangeResult之中设置。
public class DataStoreService implements StoreService<DataNode> {
@Override
public NodeChangeResult getNodeChangeResult() {
NodeChangeResult nodeChangeResult = new NodeChangeResult(NodeType.DATA);
try {
String localDataCenter = nodeConfig.getLocalDataCenter();
Map<String/*dataCenter*/, NodeRepository> dataNodeRepositoryMap = dataRepositoryService
.getNodeRepositories();
ConcurrentHashMap<String/*dataCenter*/, Map<String/*ipAddress*/, DataNode>> pushNodes = new ConcurrentHashMap<>();
Map<String/*dataCenter*/, Long> versionMap = new ConcurrentHashMap<>();
dataNodeRepositoryMap.forEach((dataCenter, dataNodeRepository) -> {
//在这里会获取版本号
if (localDataCenter.equalsIgnoreCase(dataCenter)) {
nodeChangeResult.setVersion(dataNodeRepository.getVersion());
}
versionMap.put(dataCenter, dataNodeRepository.getVersion());
Map<String, RenewDecorate<DataNode>> dataMap = dataNodeRepository.getNodeMap();
Map<String, DataNode> newMap = new ConcurrentHashMap<>();
dataMap.forEach((ip, dataNode) -> newMap.put(ip, dataNode.getRenewal()));
pushNodes.put(dataCenter, newMap);
});
nodeChangeResult.setNodes(pushNodes);
nodeChangeResult.setDataCenterListVersions(versionMap);
nodeChangeResult.setLocalDataCenter(localDataCenter);
}
//返回
return nodeChangeResult;
}
}
具体如下：
Meta Server + Data Server
|
|
getNodeChangeResult +-----------------+ | +------------------+
+-------------------------> | NodeChangeResult| +------>+ NodeChangeResult |
| +-----------------+ | +-------+----------+
| | | +--------------------------+
| | | |[DataServerCache] |
+--------+--------+ | | | |
|DataStoreService | +-------------------+ | +---------------->compareAndSet------> DataServerChangeItem |
+-----------------+ getVersion | | DataServerChangeItem | |
| | | curVersion |
| | | ^ ^ |
| | | | | |
v | +--------------------------+
+----------------------+ +-+-----------------+ | | |
| DataRepositoryService+-------------> |dataNodeRepository | | synced +------------- |
+----------------------+ +-------------------+ | |
setVersion(currentTimeMillis) | addNotWorkingServer----------+
|
|
+
手机上如图：
7.4 Data Server
7.4.1 获得变化
我们又回到 Data Server。
当Data Server接收到NodeChangeResult之后，会提取出DataServerChangeItem。
public class DefaultMetaServiceImpl implements IMetaServerService {
@Override
public DataServerChangeItem getDateServers() {
......
GetNodesRequest request = new GetNodesRequest(NodeType.DATA);
Object obj = metaNodeExchanger.request(new Request() {
......
}
}).getResult();
if (obj instanceof NodeChangeResult) {
NodeChangeResult<DataNode> result = (NodeChangeResult<DataNode>) obj;
Map<String, Long> versionMap = result.getDataCenterListVersions();
versionMap.put(result.getLocalDataCenter(), result.getVersion());
return new DataServerChangeItem(result.getNodes(), versionMap);
}
}
}
}
}
}
然后会回到前面 "主动获取变化" 小节，发送DataServerChangeEvent，进而转化为LocalDataServerChangeEvent，就和我们的代码联系起来。
0x08 Data Server后续处理
关于 DataServerCache . curVersion 和 newDataServerChangeItem 如何进一步处理，我们需要再研究。
8.1 newDataServerChangeItem
DataServerChangeEventHandler 的 doHandle 函数中有使用：
for (Entry<String, Set<String>> changeEntry : changedMap.entrySet()) {
String dataCenter = changeEntry.getKey();
Set<String> ips = changeEntry.getValue();
Long newVersion = dataServerCache.getDataCenterNewVersion(dataCenter);
}
调用的是dataServerCache的函数，可以看到是取出newDataServerChangeItem的版本号。
public Long getDataCenterNewVersion(String dataCenter) {
synchronized (DataServerCache.class) {
Map<String, Long> versionMap = newDataServerChangeItem.getVersionMap();
if (versionMap.containsKey(dataCenter)) {
return versionMap.get(dataCenter);
} else {
return null;
}
}
}
构建LocalDataServerChangeEvent时候，则把newDataServerChangeItem的版本作为本地版本号localDataCenterversion。
public LocalDataServerChangeEvent(Map<String, DataNode> localDataServerMap,
Set<String> newJoined, long version,
long localDataCenterversion) {
this.localDataServerMap = localDataServerMap;
this.newJoined = newJoined;
this.version = version;
this.localDataCenterversion = localDataCenterversion;
}
dataServerCache会据此做相关更新。
dataServerCache.updateItem(dataServerMapIn, event.getLocalDataCenterversion(),
dataServerConfig.getLocalDataCenter());
8.2 curVersion
关于curVersion，则来到了 notifyToFetch 和 notifyOnline 后续如何处理。
8.2.1 发送版本号
前面我们只是讲解了如何发送版本号，即：
- 在线服务节点 会通过 NotifyFetchDatumRequest 告诉新节点，我这里有你需要的数据，你过来取。
- 新加入节点 会通过 NotifyOnlineRequest 告诉其他已经在线的节点，我是新的，你可以做相应配置。
所以我们总结可以，在收到 meta server 的 data server change 消息之后，同一个Data Center 之中所有data server 会互相通知彼此升级版本号。
-
notifyOnline 会发送 NotifyOnlineRequest，而其他 Data Server 的 NotifyOnlineHandler 会做相应处理。
-
notifyToFetch 会发送 NotifyFetchDatumRequest，而其他 Data Server 的 notifyFetchDatumHandler 会做相应处理。
8.2.2 接收版本号
下面我们要看看接收版本号之后，DataServer的新节点与在线节点分别做了什么。
- notifyFetchDatumHandler----新节点处理
这是一个数据拉取请求，当该 Handler 被触发时，通知当前 DataServer 节点进行版本号对比，若请求中数据的版本号高于当前节点缓存中的版本号，则会进行数据同步操作，保证数据是最新的。
- notifyOnlineHandler----在线节点处理
这是一个 DataServer 上线通知请求 Handler，当其他节点上线时，会触发该 Handler，从而当前节点在缓存中存储新增的节点信息。用于管理节点状态，究竟是 INITIAL 还是 WORKING 。
于是可以看到，在NotifyOnlineHandler和NotifyFetchDatumHandler之中，都会根据本地dataServerCache中存储的curVersion做判断是否需要继续处理。
public class NotifyOnlineHandler extends AbstractServerHandler<NotifyOnlineRequest> {
@Autowired
private DataServerCache dataServerCache;
@Override
public Object doHandle(Channel channel, NotifyOnlineRequest request) {
long version = request.getVersion();
if (version >= dataServerCache.getCurVersion()) {
dataServerCache.addNotWorkingServer(version, request.getIp());
}
return CommonResponse.buildSuccessResponse();
}
}
以及 NotifyFetchDatumHandler 之中会调用sycned。
public class NotifyFetchDatumHandler extends AbstractServerHandler<NotifyFetchDatumRequest> {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory
.getLogger(NotifyFetchDatumHandler.class);
@Autowired
private DataServerCache dataServerCache;
@Autowired
private DataServerConnectionFactory dataServerConnectionFactory;
@Autowired
private DataChangeEventCenter dataChangeEventCenter;
@Autowired
private Exchange boltExchange;
@Autowired
private DataServerConfig dataServerConfig;
@Autowired
private DatumCache datumCache;
@Autowired
private LocalDataServerCleanHandler localDataServerCleanHandler;
@Override
public Object doHandle(Channel channel, NotifyFetchDatumRequest request) {
ParaCheckUtil.checkNotBlank(request.getIp(), "ip");
//receive other data NotifyFetchDatumRequest,must delay clean datum task until fetch all datum
localDataServerCleanHandler.reset();
Map<String, Map<String, Long>> versionMap = request.getDataVersionMap();
long version = request.getChangeVersion();
String ip = request.getIp();
if (version >= dataServerCache.getCurVersion()) {
if (versionMap.isEmpty()) {
dataServerCache.synced(version, ip);
} else {
ExecutorFactory.getCommonExecutor().execute(() -> {
for (Entry<String, Map<String, Long>> dataCenterEntry : versionMap.entrySet()) {
String dataCenter = dataCenterEntry.getKey();
Map<String, Long> map = dataCenterEntry.getValue();
for (Entry<String, Long> dataInfoEntry : map.entrySet()) {
String dataInfoId = dataInfoEntry.getKey();
Datum datum = datumCache.get(dataCenter, dataInfoId);
if (datum != null) {
long inVersion = dataInfoEntry.getValue();
long currentVersion = datum.getVersion();
if (currentVersion > inVersion) {
continue;
} else if (datum.getVersion() == dataInfoEntry.getValue()) {
//if version same,maybe remove publisher all by LocalDataServerCleanHandler,so must fetch from other node
if (!datum.getPubMap().isEmpty()) {
continue;
}
}
}
fetchDatum(ip, dataCenter, dataInfoId);
}
}
dataServerCache.synced(version, ip);
});
}
}
return CommonResponse.buildSuccessResponse();
}
}
于是，目前如下：
+
|
Meta Server | Data Server
|
|
getNodeChangeResult +-----------------+ | +------------------+
+-------------------------> | NodeChangeResult| +------>+ NodeChangeResult |
| +-----------------+ | +-------+----------+
| | | +--------------------------+
| | | |[DataServerCache] |
+--------+--------+ | | | |
|DataStoreService | +-------------------+ | +---------------->compareAndSet+-----> DataServerChangeItem |
+-----------------+ getVersion | | DataServerChangeItem | |
| | | curVersion |
| | | ^ ^ |
| | | | | |
v | +-----------------+---+----+
+----------------------+ +-+-----------------+ | | | ^ ^
| DataRepositoryService+-------------> |dataNodeRepository | | synced +------------------------------------+ | | | getCurVersion
+----------------------+ +-------------------+ | | | |
setVersion(currentTimeMillis) | addNotWorkingSer^er+---------------------------------+ | |
| +-------------------------------------------+ |
| | getCurVersion |
| | |
| +-------------+---------+ +---------------------+----+
| | NotifyOnlineHandler | | NotifyFetchDatumHandler |
| +-------------+---------+ +---------------+----------+
| ^ In Exist Server ^ In New Server
| | |
| | |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| |
| |
+-------+------------+ +---------+-----------+
| New Data Server | | Exist Data Server |
+--------------------+ +---------------------+
手机如下：
至此，版本号流程就完全梳理完毕。
0xFF 参考
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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
