前言
从 Nacos 客户端配置中心从浅入深原理及源码剖析 文章结合看，提到了客户端会向服务端这一侧发出两个不同类型的请求，分别是：ConfigQueryRequest、ConfigBatchListenRequest
这里会介绍这两个请求在服务端是如何去处理的流程，以及通过 Nacos Dashboard 或 Open API 接口更改了配置以后，在服务端这边到底做了些什么事情，会分析到 DumpService 加载过程以及它去如何去通知客户端配置变更的
服务端处理请求入口
来自客户端发起所有的请求，都有对应的请求处理器进行处理，首先它会在容器刷新前先把所有的 RequestHandler 请求处理器进行注入，以下是通过 Debug 看到的这些处理器
查看 RequestHandlerRegistry#onApplicationEvent 方法，它监听了 ContextRefreshedEvent 事件，所有单例 Bean 加载完以后，会发布此事件，该方法源码如下：
public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) { Map<String, RequestHandler> beansOfType = event.getApplicationContext().getBeansOfType(RequestHandler.class); Collection<RequestHandler> values = beansOfType.values(); for (RequestHandler requestHandler : values) { Class<?> clazz = requestHandler.getClass(); boolean skip = false; while (!clazz.getSuperclass().equals(RequestHandler.class)) { if (clazz.getSuperclass().equals(Object.class)) { skip = true; break; } clazz = clazz.getSuperclass(); } if (skip) { continue; } try { Method method = clazz.getMethod("handle", Request.class, RequestMeta.class); if (method.isAnnotationPresent(TpsControl.class) && TpsControlConfig.isTpsControlEnabled()) { TpsControl tpsControl = method.getAnnotation(TpsControl.class); String pointName = tpsControl.pointName(); TpsMonitorPoint tpsMonitorPoint = new TpsMonitorPoint(pointName); tpsMonitorManager.registerTpsControlPoint(tpsMonitorPoint); } } catch (Exception e) { //ignore. } Class tClass = (Class) ((ParameterizedType) clazz.getGenericSuperclass()).getActualTypeArguments()[0]; // 此处往集合中注册请求处理器 registryHandlers.putIfAbsent(tClass.getSimpleName(), requestHandler); } } // 通过请求类型取出对应的处理器 public RequestHandler getByRequestType(String requestType) { return registryHandlers.get(requestType); }
最终在代码中会调用到 RequestHandler#handleRequest 此方法，通过钩子函数调用子类的 handle 方法，当前类 RequestHandler#handle 方法是空实现！
public Response handleRequest(T request, RequestMeta meta) throws NacosException { for (AbstractRequestFilter filter : requestFilters.filters) { try { Response filterResult = filter.filter(request, meta, this.getClass()); if (filterResult != null && !filterResult.isSuccess()) { return filterResult; } } catch (Throwable throwable) { Loggers.REMOTE.error("filter error", throwable); } } return handle(request, meta); }
该小节分析的是请求处理器如何进来的，主要是要想清楚，它这么多的不同请求类型处理器，想必它最终的入口就只有一个吧，这样看来，入口就在它们的共同父类：RequestHandler
ConfigQueryRequestHandler#handle 方法
通过该类来处理客户端发出的 ConfigQueryRequest 请求，寓意：获取配置信息的请求，源码中该处理器分为以下几步进行处理：
- 优先从 ConfigCacheService#CACHE 缓存集合中获取 CacheItem 数据的 md5 值，Nacos 服务端一启动会往该缓存中塞入数据，以及在更新配置以后会更新对应元素的数据信息
- 若对当前的配置文件没有打标签或灰度标识的话，默认会优先从本地缓存中读取数据，避免对数据库造成读取压力
- 最后组装数据成 ConfigQueryResponse 响应体返回给客户端
摘取部分核心源码如下：
// 灰度发布 if (isBeta) { // ..... } else { if (StringUtils.isBlank(tag)) { // 打标签 if (isUseTag(cacheItem, autoTag)) { // ........ } else { md5 = cacheItem.getMd5(); lastModified = cacheItem.getLastModifiedTs(); // 若直接读取，则从持久层获取数据 if (PropertyUtil.isDirectRead()) { configInfoBase = persistService.findConfigInfo(dataId, group, tenant); } else { // 从本地缓存文件中进行读取 file = DiskUtil.targetFile(dataId, group, tenant); } if (configInfoBase == null && fileNotExist(file)) { // FIXME CacheItem // No longer exists. It is impossible to simply calculate the push delayed. Here, simply record it as - 1. ConfigTraceService.logPullEvent(dataId, group, tenant, requestIpApp, -1, ConfigTraceService.PULL_EVENT_NOTFOUND, -1, clientIp, false); // 配置未存在 response.setErrorInfo(ConfigQueryResponse.CONFIG_NOT_FOUND, "config data not exist"); return response; } } } } response.setMd5(md5); // if (PropertyUtil.isDirectRead()) { response.setLastModified(lastModified); response.setContent(configInfoBase.getContent()); response.setEncryptedDataKey(configInfoBase.getEncryptedDataKey()); response.setResultCode(ResponseCode.SUCCESS.getCode()); } else { // 将文件读取为字符进行返回 String content = null; try { content = readFileContent(file); response.setContent(content); response.setLastModified(lastModified); response.setResultCode(ResponseCode.SUCCESS.getCode()); if (isBeta) { response.setEncryptedDataKey(cacheItem.getEncryptedDataKeyBeta()); } else { response.setEncryptedDataKey(cacheItem.getEncryptedDataKey()); } } catch (IOException e) { response.setErrorInfo(ResponseCode.FAIL.getCode(), e.getMessage()); return response; } }
PropertyUtil#isDirectRead 用于判定是否直接读取，它从一定程度上减少对数据库或 Leader 节点造成压力，如下：
/** * 决定是否直接读取数据，若配置是 MySQL 持久化，会返回 false * 若使用 MySQL，减少数据库读取压力 * 若使用 Raft、Derby，减少领导节点读取压力 * @return 是否直接通过持久化方式读取 */ public static boolean isDirectRead() { return EnvUtil.getStandaloneMode() && isEmbeddedStorage(); }
ConfigBatchListenRequest#handle 方法
客户端应用启动就绪后会向 Nacos Client 调用 addListener 方法新增监听器，当第一个五秒执行 executeConfigListen 方法时，会组装所有的 listener 向 Nacos Server 端发起 ConfigBatchListenRequest 请求
随即服务端就从处理器注册表：registryHandlers 中，取出该请求类型的对应处理器 ConfigChangeBatchListenRequestHandler#handle 方法处理，处理过程如下
- 遍历 Nacos Client 传入的
List<ConfigListenContext>集合，根据 dataId、group、tenant 组合生成 groupKey - 判断其 listen 状态，若为 true 新增元素以 groupKey 作为 key、connectionId 作为 value，connectionId 作为 key、groupKey 作为 value；若为 false 移除 groupKey 集合、connectionId 集合
- 若 listen 为 true 情况下，还需要作 md5 值比对，用服务端 CacheItem 元素的 md5 值与客户端传入的 md5 作比对，若不一致的话，将当前 dataId、group、tenant 值返回，Nacos Client 接收数据以后就会通知唤醒客户端的监听器.
public ConfigChangeBatchListenResponse handle(ConfigBatchListenRequest configChangeListenRequest, RequestMeta meta) throws NacosException { String connectionId = StringPool.get(meta.getConnectionId()); String tag = configChangeListenRequest.getHeader(Constants.VIPSERVER_TAG); ConfigChangeBatchListenResponse configChangeBatchListenResponse = new ConfigChangeBatchListenResponse(); for (ConfigBatchListenRequest.ConfigListenContext listenContext : configChangeListenRequest.getConfigListenContexts()) { String groupKey = GroupKey2.getKey(listenContext.getDataId(), listenContext.getGroup(), listenContext.getTenant()); groupKey = StringPool.get(groupKey); String md5 = StringPool.get(listenContext.getMd5()); if (configChangeListenRequest.isListen()) { // 新增 groupKeyContext、connectionIdContext 集合元素 configChangeListenContext.addListen(groupKey, md5, connectionId); // 用 CacheItem 元素 md5 值与客户端值作对比，若不一致，会返回当前的 dataId 数据 boolean isUptoDate = ConfigCacheService.isUptodate(groupKey, md5, meta.getClientIp(), tag); if (!isUptoDate) { configChangeBatchListenResponse.addChangeConfig(listenContext.getDataId(), listenContext.getGroup(), listenContext.getTenant()); } } else { // 移除 groupKeyContext、connectionIdContext 集合元素 configChangeListenContext.removeListen(groupKey, connectionId); } } return configChangeBatchListenResponse; }
一个 groupKey 对应多个 connectionId，原因：一个配置文件可能会在多个客户端中同时去使用
一个 connectionId 对应多个 groupKey，原因：一个客户端不仅仅是只会使用一个配置文件
DumpService 加载过程
DumpService 是 Nacos Server 作为配置中心比较核心的一个类，用它去负责保持配置数据是最新状态，同时由它去负责与 Nacos Client 之间的心跳；由于后续的控制台更新配置也会使用到此类，在这里先介绍该类的初始化以及它所做的一些事情！
DumpService 类初始化
由于它是抽象类，所以它的初始化过程必然会交由子类来进行实现，又因为我们必然会使用 MySQL 进行配置，实现数据可靠性持久化，所以直接从它的子类ExternalDumpService 进行分析
ExternalDumpService vs EmbeddedDumpService
1、当前是单机模式下，采用的是内嵌的小数据库 Derby 存储若；当前是集群模式下，采用的是持久层可靠的 MySQL 数据库存储
2、内嵌数据库进行存储，重启后所有数据都会消失；而通过 MySQL 存储，下次启动数据仍然存在
3、它们都继承至 DumpService，但它们在容器中通过 Conditional 来约束只会存在其中一个实例，由于在大部分场景下，要支持高可用及数据可靠性，一般都会采用 ExternalDumpService 进行实现
4、它们的持久服务都对应不同的实现，ExternalDumpService 对应的 PersistService 实现为 ExternalStoragePersistServiceImpl，而 EmbeddedDumpService 对应的 PersistService 实现为 EmbeddedStoragePersistServiceImpl
先从 ExternalDumpService 构造方法开始介绍，它默认实现会调用父类 DumpService 构造方法，源码如下：
public ExternalDumpService(PersistService persistService, ServerMemberManager memberManager) { super(persistService, memberManager); } public DumpService(PersistService persistService, ServerMemberManager memberManager) { this.persistService = persistService; this.memberManager = memberManager; this.processor = new DumpProcessor(this); this.dumpAllProcessor = new DumpAllProcessor(this); this.dumpAllBetaProcessor = new DumpAllBetaProcessor(this); this.dumpAllTagProcessor = new DumpAllTagProcessor(this); // dumpTaskMgr->DumpTaskManager 任务管理器组合 DumpProcessor this.dumpTaskMgr = new TaskManager("com.alibaba.nacos.server.DumpTaskManager"); this.dumpTaskMgr.setDefaultTaskProcessor(processor); // dumpAllTaskMgr->DumpAllTaskManager 任务管理器组合 DumpAllProcessor this.dumpAllTaskMgr = new TaskManager("com.alibaba.nacos.server.DumpAllTaskManager"); this.dumpAllTaskMgr.setDefaultTaskProcessor(dumpAllProcessor); // taskId=dumpAllConfigTask 由 DumpAllProcessor 进行处理 this.dumpAllTaskMgr.addProcessor(DumpAllTask.TASK_ID, dumpAllProcessor); // 区分 beta、tag、普通，分别会创建三个线程去处理. this.dumpAllTaskMgr.addProcessor(DumpAllBetaTask.TASK_ID, dumpAllBetaProcessor); this.dumpAllTaskMgr.addProcessor(DumpAllTagTask.TASK_ID, dumpAllTagProcessor); // 初始化数据源对象 DynamicDataSource.getInstance().getDataSource(); }
ExternalDumpService#init 方法由 @PostConstruct 注解修饰，那么它就会该类初始化阶段进行调用，而它的 init 方法又是直接调用父类 DumpService#dumpOperate 方法，源码如下：
protected void dumpOperate(DumpProcessor processor, DumpAllProcessor dumpAllProcessor, DumpAllBetaProcessor dumpAllBetaProcessor, DumpAllTagProcessor dumpAllTagProcessor) throws NacosException { String dumpFileContext = "CONFIG_DUMP_TO_FILE"; TimerContext.start(dumpFileContext); try { LogUtil.DEFAULT_LOG.warn("DumpService start"); // 新增全量拉取的任务 Runnable dumpAll = () -> dumpAllTaskMgr.addTask(DumpAllTask.TASK_ID, new DumpAllTask()); // beata、tag 区分开来 Runnable dumpAllBeta = () -> dumpAllTaskMgr.addTask(DumpAllBetaTask.TASK_ID, new DumpAllBetaTask()); Runnable dumpAllTag = () -> dumpAllTaskMgr.addTask(DumpAllTagTask.TASK_ID, new DumpAllTagTask()); // 移除 1000 条超过 30 天数据的历史配置信息 Runnable clearConfigHistory = () -> { LOGGER.warn("clearConfigHistory start"); if (canExecute()) { try { Timestamp startTime = getBeforeStamp(TimeUtils.getCurrentTime(), 24 * getRetentionDays()); int pageSize = 1000; LOGGER.warn("clearConfigHistory, getBeforeStamp:{}, pageSize:{}", startTime, pageSize); persistService.removeConfigHistory(startTime, pageSize); } catch (Throwable e) { LOGGER.error("clearConfigHistory error : {}", e.toString()); } } }; try { // 一启动默认先拉取全量数据存入本地缓存中，存储 CacheItem 元素的集合 dumpConfigInfo(dumpAllProcessor); // update Beta cache LogUtil.DEFAULT_LOG.info("start clear all config-info-beta."); DiskUtil.clearAllBeta(); if (persistService.isExistTable(BETA_TABLE_NAME)) { dumpAllBetaProcessor.process(new DumpAllBetaTask()); } // update Tag cache LogUtil.DEFAULT_LOG.info("start clear all config-info-tag."); DiskUtil.clearAllTag(); if (persistService.isExistTable(TAG_TABLE_NAME)) { dumpAllTagProcessor.process(new DumpAllTagTask()); } // add to dump aggr List<ConfigInfoChanged> configList = persistService.findAllAggrGroup(); if (configList != null && !configList.isEmpty()) { total = configList.size(); List<List<ConfigInfoChanged>> splitList = splitList(configList, INIT_THREAD_COUNT); for (List<ConfigInfoChanged> list : splitList) { MergeAllDataWorker work = new MergeAllDataWorker(list); work.start(); } LOGGER.info("server start, schedule merge end."); } } catch (Exception e) { LogUtil.FATAL_LOG .error("Nacos Server did not start because dumpservice bean construction failure :\n" + e); throw new NacosException(NacosException.SERVER_ERROR, "Nacos Server did not start because dumpservice bean construction failure :\n" + e.getMessage(), e); } // 集群模式下 if (!EnvUtil.getStandaloneMode()) {{ Runnable heartbeat = () -> { String heartBeatTime = TimeUtils.getCurrentTime().toString(); // 将心热时间写入到磁盘中，避免下次 Nacos 集群节点启动时，未超过 6 小时还去进行一次全量数据拉取，具体逻辑在 dumpConfigInfo 方法体现 try { DiskUtil.saveHeartBeatToDisk(heartBeatTime); } catch (IOException e) { LogUtil.FATAL_LOG.error("save heartbeat fail" + e.getMessage()); } }; // 该任务 10 秒执行一次 ConfigExecutor.scheduleConfigTask(heartbeat, 0, 10, TimeUnit.SECONDS); long initialDelay = new Random().nextInt(INITIAL_DELAY_IN_MINUTE) + 10; LogUtil.DEFAULT_LOG.warn("initialDelay:{}", initialDelay); // 6*60 分钟也就是 6 小时执行一次全量数据拉取的任务 ConfigExecutor.scheduleConfigTask(dumpAll, initialDelay, DUMP_ALL_INTERVAL_IN_MINUTE, TimeUnit.MINUTES); ConfigExecutor.scheduleConfigTask(dumpAllBeta, initialDelay, DUMP_ALL_INTERVAL_IN_MINUTE, TimeUnit.MINUTES); ConfigExecutor.scheduleConfigTask(dumpAllTag, initialDelay, DUMP_ALL_INTERVAL_IN_MINUTE, TimeUnit.MINUTES); // 十分钟执行一次任务：移除 1000 条超过 30 天数据的历史配置信息 ConfigExecutor.scheduleConfigTask(clearConfigHistory, 10, 10, TimeUnit.MINUTES); } } finally { TimerContext.end(dumpFileContext, LogUtil.DUMP_LOG); } }
