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Nacos之配置中心
- 动态配置管理是 Nacos的三大功能之一，通过动态配置服务，可以在所有环境中以集中和动态的方式管理所有应用程序或服务的配置信息。
- 动态配置中心可以实现配置更新时无需重新部署应用程序和服务即可使相应的配置信息生效，这极大了增加了系统的运维能力。
动态配置
Nacos的动态配置的能力，看看 Nacos是如何以简单、优雅、高效的方式管理配置，实现配置的动态变更的，接下来来了解下 Nacos 的动态配置的功能。
环境准备
首先我们要准备一个 Nacos 的服务端，现在有两种方式获取 Nacos 的服务端：
- 通过源码编译
- 下载Release包
注意：自己去编译可以了解一些过程也有可能会碰到一些问题，这些都是很重要的经验，好了那我们直接源码编译吧。
- clone 一份 nacos 的代码到自己的 github 库，然后把代码 clone 到本地。
git clone https://github.com/alibaba/nacos.git 复制代码
- 在项目的根目录下执行以下命令（假设我们已经配置好了 java 和 maven 环境）：
cd nacos/ mvn -Prelease-nacos -Dmaven.test.skip=true clean install -U 复制代码
- 执行成功之后你将会看到如下图所示的结果：
- 在项目的 distribution 目录下我们就可以找到可执行程序了，包括两个压缩包，这两个压缩包就是nacos 的 github 官网上发布的 Release 包。
ls -al distribution/target/ // change the $version to your actual path cd distribution/target/nacos-server-$version/nacos/bin 复制代码
- 把编译好的两个压缩包拷贝出来，解压出来直接使用，这样就相当于我们下载了 Release 包了。
- 解压后文件结构和nacos-server一样，我们直接执行 startup.sh 即可启动一个单机的 Nacos 服务端了。
启动服务端
Linux/Unix/Mac
启动命令(standalone代表着单机模式运行，非集群模式):
sh startup.sh -m standalone 复制代码
如果您使用的是ubuntu系统，或者运行脚本报错提示[[符号找不到，可尝试如下运行：
bash startup.sh -m standalone 复制代码
Windows
启动命令(standalone代表着单机模式运行，非集群模式):
startup.cmd -m standalone 复制代码
适用场景
动态配置管理的效果之后，我们知道了大概的原理了，Nacos 服务端保存了配置信息，客户端连接到服务端之后，根据 dataID，group可以获取到具体的配置信息，当服务端的配置发生变更时，客户端会收到通知。当客户端拿到变更后的最新配置信息后，就可以做自己的处理了，这非常有用，所有需要使用配置的场景都可以通过 Nacos 来进行管理。可以说 Nacos 有很多的适用场景，包括但不限于以下这些情况：
- 数据库连接信息
- 限流规则和降级开关
- 流量的动态调度
推还是拉
了解了 Nacos 的配置管理的功能了，但是有一个问题我们需要弄明白，那就是 Nacos 客户端是怎么实时获取到 Nacos 服务端的最新数据的。其实客户端和服务端之间的数据交互，无外乎两种情况：
- 服务端推数据给客户端
- 客户端从服务端拉数据
创建 ConfigService
首先是创建了一个 ConfigService。而 ConfigService 是通过 ConfigFactory 类创建的，如下图所示：
这里并没有通过单例或者缓存技术，也就是说每次调用都会重新创建一个 ConfigService的实例。
实例化 ConfigService
来看下 NacosConfigService 的构造方法，看看 ConfigService 是怎么实例化的，如下图所示：
实例化时主要是初始化了两个对象，他们分别是：HttpAgent和ClientWorker
HttpAgent
agent 是通过装饰着模式实现的，ServerHttpAgent 是实际工作的类，MetricsHttpAgent 在内部也是调用了 ServerHttpAgent 的方法，另外加上了一些统计操作，所以我们只需要关心 ServerHttpAgent 的功能就可以了。
ClientWorker
agent 实际是在 ClientWorker 中发挥能力的，下面我们来看下 ClientWorker 类，以下是 ClientWorker 的构造方法，如下图所示：
可以看到 ClientWorker 除了将 HttpAgent 维持在自己内部，还创建了两个线程池：
- 第一个线程池是只拥有一个线程用来执行定时任务的 executor，executor 每隔 10ms 就会执行一次 checkConfigInfo() 方法，从方法名上可以知道是每 10 ms 检查一次配置信息。
- 第二个线程池是一个普通的线程池，从 ThreadFactory 的名称可以看到这个线程池是做长轮询的。
现在让我们来看下 executor 每 10ms 执行的方法到底是干什么的，如下图所示：
- checkConfigInfo方法是取出了一批任务，提交给 executorService 线程池去执行，执行的任务就是 LongPollingRunnable，每个任务都有一个 taskId。
- LongPollingRunnable做了什么，主要分为两部分，第一部分是检查本地的配置信息，第二部分是获取服务端的配置信息然后更新到本地。
本地检查
首先取出与该 taskId 相关的 CacheData，然后对 CacheData 进行检查，包括本地配置检查和监听器的 md5 检查，本地检查主要是做一个故障容错，当服务端挂掉后，Nacos 客户端可以从本地的文件系统中获取相关的配置信息，如下图所示：
通过跟踪 checkLocalConfig 方法，可以看到 Nacos 将配置信息保存在了
~/nacos/config/fixed-{address}_8848_nacos/snapshot/DEFAULT_GROUP/{dataId} 复制代码
服务端检查
- 通过 checkUpdateDataIds() 方法从服务端获取那些值发生了变化的 dataId 列表，
- 通过 getServerConfig 方法，根据 dataId 到服务端获取最新的配置信息，接着将最新的配置信息保存到 CacheData 中。
- 调用 CacheData 的 checkListenerMd5 方法。
可以看到，在该任务的最后，也就是在 finally 中又重新通过 executorService 提交了本任务。
ConfigListener
ConfigService 来添加一个 Listener 了，最终是调用了 ClientWorker 的 addTenantListeners 方法，如下图所示：
该方法分为两个部分，首先根据 dataId，group 和当前的场景获取一个 CacheData 对象，然后将当前要添加的 listener 对象添加到 CacheData 中去。
也就是说 listener 最终是被这里的 CacheData 所持有了，那 listener 的回调方法 receiveConfigInfo 就应该是在 CacheData 中触发的。
我们发现 CacheData 是出现频率非常高的一个类，在 LongPollingRunnable 的任务中，几乎所有的方法都围绕着 CacheData 类，现在添加 Listener 的时候，实际上该 Listener 也被委托给了 CacheData，那我们要重点关注下 CacheData 类了。
CacheData
首先让我们来看一下 CacheData 中的成员变量，如下图所示：
可以看到除了 dataId，group，content，taskId 这些跟配置相关的属性，还有两个比较重要的属性：listeners、md5。
listeners 是该 CacheData 所关联的所有 listener，不过不是保存的原始的 Listener 对象，而是包装后的 ManagerListenerWrap 对象，该对象除了持有 Listener 对象，还持有了一个 lastCallMd5 属性。
另外一个属性 md5 就是根据当前对象的 content 计算出来的 md5 值。
触发回调
ConfigService 的 Listener 是在什么时候触发回调方法 receiveConfigInfo 的。
在 ClientWorker 中的定时任务中，启动了一个长轮询的任务：LongPollingRunnable，该任务多次执行了 cacheData.checkListenerMd5() 方法，那现在就让我们来看下这个方法到底做了些什么，如下图所示：
该方法会检查 CacheData 当前的 md5 与 CacheData 持有的所有 Listener 中保存的 md5 的值是否一致，如果不一致，就执行一个安全的监听器的通知方法：safeNotifyListener，通知 Listener 的使用者，该 Listener 所关注的配置信息已经发生改变了。
safeNotifyListener 方法
Md5何时变更
那 CacheData 的 md5 值是何时发生改变的呢？我们可以回想一下，在上面的 LongPollingRunnable 所执行的任务中，在获取服务端发生变更的配置信息时，将最新的 content 数据写入了 CacheData 中，我们可以看下该方法如下：
可以看到是在长轮询的任务中，当服务端配置信息发生变更时，客户端将最新的数据获取下来之后，保存在了 CacheData 中，同时更新了该 CacheData 的 md5 值，所以当下次执行 checkListenerMd5 方法时，就会发现当前 listener 所持有的 md5 值已经和 CacheData 的 md5 值不一样了，也就意味着服务端的配置信息发生改变了，这时就需要将最新的数据通知给 Listener 的持有者。
至此配置中心的完整流程已经分析完毕了，可以发现，Nacos 并不是通过推的方式将服务端最新的配置信息发送给客户端的，而是客户端维护了一个长轮询的任务，定时去拉取发生变更的配置信息，然后将最新的数据推送给 Listener 的持有者。
客户端是通过一个定时任务来检查自己监听的配置项的数据的，一旦服务端的数据发生变化时，客户端将会获取到最新的数据，并将最新的数据保存在一个 CacheData 对象中，然后会重新计算 CacheData 的 md5 属性的值，此时就会对该 CacheData 所绑定的 Listener 触发 receiveConfigInfo 回调。
拉的优势
客户端拉取服务端的数据与服务端推送数据给客户端相比，优势在哪呢，为什么 Nacos 不设计成主动推送数据，而是要客户端去拉取呢？如果用推的方式，服务端需要维持与客户端的长连接，这样的话需要耗费大量的资源，并且还需要考虑连接的有效性，例如需要通过心跳来维持两者之间的连接。而用拉的方式，客户端只需要通过一个无状态的 http 请求即可获取到服务端的数据。
此外考虑到服务端故障的问题，客户端将最新数据获取后会保存在本地的 snapshot 文件中，以后会优先从文件中获取配置信息的值。
