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。本文为第五篇，介绍SOFARegistry消息总线的异步处理。
[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之消息总线异步处理
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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。
本文为第五篇，介绍SOFARegistry消息总线的异步处理。
0x01 为何分离
前文我们讲述了SOFARegistry的消息总线，本文我们讲讲一个变种 DataChangeEventCenter。
DataChangeEventCenter 是被独立出来的，专门处理数据变化相关的消息。
为什么要分离呢？因为：
- 从架构说，DataChangeEventCenter 是专门处理数据变化消息，这是一种解耦；
- 从技术上来说，DataChangeEventCenter 也和 EventCenter 有具体实现技巧的不同，所以需要分开处理；
- 但更深入的原因是业务场景不同，下面分析中我们可以看出，DataChangeEventCenter 和业务耦合的相当紧密；
0x02 业务领域
2.1 应用场景
DataChangeEventCenter 的独特业务场景如下：
- 需要提供归并功能。即短期内会有多个通知来到，不需要逐一处理，只处理最后一个即可；
- 异步处理消息；
- 需要保证消息顺序；
- 有延迟操作；
- 需要提高处理能力，并行处理；
因此，DataChangeEventCenter 代码和业务联系相当紧密，前文的 EventCenter 已经不适合了。
2.2 延迟和归并
关于延迟和归并操作，我们单独说明下。
2.2.1 业务特点
蚂蚁金服业务的一个特点是：通过连接敏感的特性对服务宕机做到秒级发现。
因此 SOFARegistry 在健康检测的设计方面决定“服务数据与服务发布者的实体连接绑定在一起，断连马上清数据”，简称此特点叫做连接敏感性。连接敏感性是指在 SOFARegistry 里所有 Client 都与 SessionServer 保持长连接，每条长连接都设置基于 SOFABolt 的连接心跳，如果长连接断连客户端立即发起重新建连，时刻保持 Client 与 SessionServer 之间可靠的连接。
2.2.2 问题
但带来了一个问题就是：可能因为网络问题，短期内会出现大量重新建连操作。比如只是网络问题导致连接断开，实际的服务进程没有宕机，此时客户端立即发起重新连接 SessionServer 并且重新注册所有服务数据。
但是 假如此过程耗时足够短暂（例如 500ms 内发生断连和重连），服务订阅者应该感受不到服务下线。从而 SOFARegistry 内部应该做相应处理。
2.2.3 解决
SOFARegistry 内部做了归并和延迟操作来保证用户不受影响。比如 DataServer 内部的数据通过 mergeDatum 延迟合并变更的 Publisher 服务信息，version 是合并后最新的版本号。
对于 DataChangeEventCenter，就是通过消息的延迟和归并来协助完成这个功能。
2.3 蚂蚁金服实现
下面是 DataChangeEventCenter 总体的功能描述：
- 当有数据发布者 publisher 上下线时，会分别触发 publishDataProcessor 或 unPublishDataHandler；
- Handler 首先会判断当前节点的状态：
- 若是非工作状态则返回请求失败；
- 若是工作状态，Handler 会往 dataChangeEventCenter 中添加一个数据变更事件，则触发数据变化事件中心 DataChangeEventCenter 的 onChange 方法。用于异步地通知事件变更中心数据的变更；
- 事件变更中心收到该事件之后，会往队列中加入事件。此时 dataChangeEventCenter 会根据不同的事件类型异步地对上下线数据进行相应的处理；
- 与此同时，DataChangeHandler 会把这个事件变更信息通过 ChangeNotifier 对外发布，通知其他节点进行数据同步；
0x03 DataChangeEventCenter
3.1 总述
DataChangeEventCenter具体分成四部分：
- Event Center：组织成消息中心；
- Event Queue：用于多路分别处理，增加处理能力；
- Event Task：每一个Queue内部启动一个线程，用于异步处理，增加处理能力；
- Event Handler：用于处理内部ChangeData；
接下来我们一一介绍，因为 DataChangeEventCenter 和业务结合紧密，所以我们会深入结合业务进行讲解。
3.2 DataChangeEventCenter
3.2.1 定义
DataChangeEventCenter 中维护着一个 DataChangeEventQueue 队列数组，这是核心。数组中的每个元素是一个事件队列。具体定义如下：
public class DataChangeEventCenter {
/**
* count of DataChangeEventQueue
*/
private int queueCount;
/**
* queues of DataChangeEvent
*/
private DataChangeEventQueue[] dataChangeEventQueues;
@Autowired
private DataServerConfig dataServerConfig;
@Autowired
private DatumCache datumCache;
}
3.2.2 消息类型
DataChangeEventCenter 专门处理 IDataChangeEvent 类型消息，其具体实现为三种：
- public class ClientChangeEvent implements IDataChangeEvent
- public class DataChangeEvent implements IDataChangeEvent
- public class DatumSnapshotEvent implements IDataChangeEvent
这些不同类型的消息可以放入同一个队列，具体放入哪个队列，是根据特定判别方式来决定，比如根据Publisher的DataInfoId来做hash，以此决定放入哪个Queue。
即，当对应 handler 的 onChange 方法被触发时，会计算该变化服务的 dataInfoId 的 Hash 值，从而进一步确定出该服务注册数据所在的队列编号，进而把该变化的数据封装成一个数据变化对象，传入到队列中。
3.2.3 初始化
在初始化函数中，构建了EventQueue，每一个Queue启动了一个线程，用来处理消息。
@PostConstruct
public void init() {
if (isInited.compareAndSet(false, true)) {
queueCount = dataServerConfig.getQueueCount();
dataChangeEventQueues = new DataChangeEventQueue[queueCount];
for (int idx = 0; idx < queueCount; idx++) {
dataChangeEventQueues[idx] = new DataChangeEventQueue(idx, dataServerConfig, this,datumCache);
dataChangeEventQueues[idx].start();
}
}
}
3.2.4 Put 消息
put消息比较简单，具体如何判别应该把Event放入哪一个Queue是根据具体方式来判断，比如根据Publisher的DataInfoId来做hash，以此决定放入哪个Queue：
int idx = hash(publisher.getDataInfoId());
Datum datum = new Datum(publisher, dataCenter);
dataChangeEventQueues[idx].onChange(new DataChangeEvent(DataChangeTypeEnum.MERGE,
DataSourceTypeEnum.PUB, datum));
3.2.5 如何处理消息
具体是通过 dataChangeEventQueues.onChange 来做处理，比如如下几个函数，分别处理不同的消息类型。具体都是找到queue，然后调用：
public void onChange(Publisher publisher, String dataCenter) {
int idx = hash(publisher.getDataInfoId());
Datum datum = new Datum(publisher, dataCenter);
if (publisher instanceof UnPublisher) {
datum.setContainsUnPub(true);
}
if (publisher.getPublishType() != PublishType.TEMPORARY) {
dataChangeEventQueues[idx].onChange(new DataChangeEvent(DataChangeTypeEnum.MERGE,
DataSourceTypeEnum.PUB, datum));
} else {
dataChangeEventQueues[idx].onChange(new DataChangeEvent(DataChangeTypeEnum.MERGE,
DataSourceTypeEnum.PUB_TEMP, datum));
}
}
public void onChange(ClientChangeEvent event) {
for (DataChangeEventQueue dataChangeEventQueue : dataChangeEventQueues) {
dataChangeEventQueue.onChange(event);
}
}
public void onChange(DatumSnapshotEvent event) {
for (DataChangeEventQueue dataChangeEventQueue : dataChangeEventQueues) {
dataChangeEventQueue.onChange(event);
}
}
public void sync(DataChangeTypeEnum changeType, DataSourceTypeEnum sourceType, Datum datum) {
int idx = hash(datum.getDataInfoId());
DataChangeEvent event = new DataChangeEvent(changeType, sourceType, datum);
dataChangeEventQueues[idx].onChange(event);
}
3.3 DataChangeEvent
因为 DataChangeEvent 最常用，所以我们单独拿出来说明。
DataChangeEvent会根据DataChangeTypeEnum和DataSourceTypeEnum来进行区分，就是处理类型和消息来源。
DataChangeTypeEnum具体分为：
- MERGE，如果变更类型是MERGE，则会更新缓存中需要更新的新Datum，并且更新版本号；
- COVER，如果变更类型是 COVER，则会覆盖原有的缓存；
DataSourceTypeEnum 具体分为：
- PUB ：pub by client；
- PUB_TEMP ：pub temporary data；
- SYNC：sync from dataservers in other datacenter；
- BACKUP：from dataservers in the same datacenter；
- CLEAN：local dataInfo check,not belong this node schedule remove；
- SNAPSHOT：Snapshot data, after renew finds data inconsistent；
具体定义如下：
public class DataChangeEvent implements IDataChangeEvent {
/**
* type of changed data, MERGE or COVER
*/
private DataChangeTypeEnum changeType;
private DataSourceTypeEnum sourceType;
/**
* data changed
*/
private Datum datum;
}
3.4 DataChangeEventQueue
DataChangeEventQueue 是这个子模块的核心，用于多路分别处理，增加处理能力。每一个Queue内部启动一个线程，用于异步处理，也能增加处理能力。
3.4.1 核心变量
这里的核心是：
BlockingQueue
Map<String, Map
DelayQueue
讲解如下：
- 可以看到，这里操作的数据类型是ChangeData，把Datum转换成 ChangeData 可以把消息处理方式 或者 来源统一起来处理；
- eventQueue 用来存储投放的消息，所有消息block在queue上，这可以保证消息的顺序处理；
- CHANGE_DATA_MAP_FOR_MERGE。顾名思义，主要处理消息归并。这是按照 dataCenter，dataInfoId 作为维度，分别存储 ChangeData，可以理解为一个矩阵Map，使用putIfAbsent方法添加键值对，如果map集合中没有该key对应的值，则直接添加，并返回null，如果已经存在对应的值，则依旧为原来的值。这样如果短期内向map中添加多个消息，这样就对多余的消息做了归并；
- CHANGE_QUEUE 的作用是用于统一处理投放的ChangeData，无论是哪个 data center的数据，都会统一在这里处理；这里需要注意的是使用了DelayQueue来进行延迟操作，就是我们之前业务中提到的延迟操作；
具体定义如下：
public class DataChangeEventQueue {
private final String name;
/**
* a block queue that stores all data change events
*/
private final BlockingQueueeventQueue;
private final Map<String, Map> CHANGE_DATA_MAP_FOR_MERGE = new ConcurrentHashMap<>();
private final DelayQueueCHANGE_QUEUE = new DelayQueue();
private final int notifyIntervalMs;
private final int notifyTempDataIntervalMs;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
private final int queueIdx;
private DataServerConfig dataServerConfig;
private DataChangeEventCenter dataChangeEventCenter;
private DatumCache datumCache;
}
3.4.2 启动和引擎
DataChangeEventQueue#start 方法在 DataChangeEventCenter 初始化的时候被一个新的线程调用，该线程会源源不断地从队列中获取新增事件，并且进行分发。新增数据会由此添加进节点内，实现分片。因为 eventQueue 是一个 BlockingQueue，所以可以使用while (true)来控制。
当event被取出之后，会根据 DataChangeScopeEnum.DATUM 的不同，会做不同的处理。
- 如果是DataChangeScopeEnum.DATUM，则判断dataChangeEvent.getSourceType()；
- 如果是 DataSourceTypeEnum.PUB_TEMP，则addTempChangeData，就是往CHANGE_QUEUE添加ChangeData；
- 如果不是，则handleDatum；
- 如果是DataChangeScopeEnum.CLIENT，则handleClientOff((ClientChangeEvent) event);
- 如果是DataChangeScopeEnum.SNAPSHOT，则handleSnapshot((DatumSnapshotEvent) event)；
具体代码如下：
public void start() {
Executor executor = ExecutorFactory
.newSingleThreadExecutor(String.format("%s_%s", DataChangeEventQueue.class.getSimpleName(), getName()));
executor.execute(() -> {
while (true) {
try {
IDataChangeEvent event = eventQueue.take();
DataChangeScopeEnum scope = event.getScope();
if (scope == DataChangeScopeEnum.DATUM) {
DataChangeEvent dataChangeEvent = (DataChangeEvent) event;
//Temporary push data will be notify as soon as,and not merge to normal pub data;
if (dataChangeEvent.getSourceType() == DataSourceTypeEnum.PUB_TEMP) {
addTempChangeData(dataChangeEvent.getDatum(), dataChangeEvent.getChangeType(),
dataChangeEvent.getSourceType());
} else {
handleDatum(dataChangeEvent.getChangeType(), dataChangeEvent.getSourceType(),
dataChangeEvent.getDatum());
}
} else if (scope == DataChangeScopeEnum.CLIENT) {
handleClientOff((ClientChangeEvent) event);
} else if (scope == DataChangeScopeEnum.SNAPSHOT) {
handleSnapshot((DatumSnapshotEvent) event);
}
}
}
});
}
具体如下图：
+----------------------------+
| DataChangeEventCenter |
| |
| +-----------------------+ |
| | DataChangeEventQueue[]| |
| +-----------------------+ |
+----------------------------+
|
|
v
+------------------+------------------------+
| DataChangeEventQueue |
| |
| +---------------------------------------+ |
| | | |
| | BlockingQueue+-------------+
| | | | |
| | | | +-v---------+
| | Map<String, Map<String, ChangeData<>| | | |
| | | | | Executor |
| | | | | |
| | start +------------------------------> | |
| | | | +-+---------+
| | | | |
| | DelayQueue<-------------------+
| | | |
| +---------------------------------------+ |
+-------------------------------------------+
3.4.3 ChangeData
handleDatum 具体处理是把Datum转换为 ChangeData来处理，
为什么要转换成 ChangeData来存储呢。
因为无论是消息处理方式或者来源，都有不同的类型。比如在 NotifyFetchDatumHandler . fetchDatum 函数中，会先从其他 data server 获取 Datum，然后会根据 Datum 向dataChangeEventCenter中投放消息，通知本 Data Server 进行 BACKUP 操作，类型是 COVER 类型。
转换成 ChangeData就可以把消息处理方式或者来源统一起来处理。
用户会存储一个包含 datum 的消息。
dataChangeEventCenter.sync(DataChangeTypeEnum.COVER, DataSourceTypeEnum.BACKUP, datum);
DataChangeEventQueue 会从 DataChangeEvent 中获取 Datum，然后把 Datum 转换为 ChangeData，存储起来。
private void handleDatum(DataChangeTypeEnum changeType, DataSourceTypeEnum sourceType,
Datum targetDatum) {
//get changed datum
ChangeData changeData = getChangeData(targetDatum.getDataCenter(),
targetDatum.getDataInfoId(), sourceType, changeType);
Datum cacheDatum = changeData.getDatum();
if (changeType == DataChangeTypeEnum.COVER || cacheDatum == null) {
changeData.setDatum(targetDatum);
}
}
ChangeData 定义如下：
public class ChangeData implements Delayed {
/** data changed */
private Datum datum;
/** change time */
private Long gmtCreate;
/** timeout */
private long timeout;
private DataSourceTypeEnum sourceType;
private DataChangeTypeEnum changeType;
}
3.4.4 处理Datum
3.4.4.1 加入Datum
这里是处理真实ChangeData缓存，以及新加入的Datum。
- 首先从 CHANGE_DATA_MAP_FOR_MERGE 获取之前存储的变更的ChangeData，如果没有，就生成一个加入，此时要为后续可能的归并做准备；
- 拿到ChangeData之后
- 如果变更类型是 COVER，则会覆盖原有的缓存。changeData.setDatum(targetDatum);
- 否则是MERGE，则会更新缓存中需要更新的新Datum，并且更新版本号；
具体如下：
private void handleDatum(DataChangeTypeEnum changeType, DataSourceTypeEnum sourceType,
Datum targetDatum) {
lock.lock();
try {
//get changed datum
ChangeData changeData = getChangeData(targetDatum.getDataCenter(),
targetDatum.getDataInfoId(), sourceType, changeType);
Datum cacheDatum = changeData.getDatum();
if (changeType == DataChangeTypeEnum.COVER || cacheDatum == null) {
changeData.setDatum(targetDatum);
} else {
MaptargetPubMap = targetDatum.getPubMap();
MapcachePubMap = cacheDatum.getPubMap();
for (Publisher pub : targetPubMap.values()) {
String registerId = pub.getRegisterId();
Publisher cachePub = cachePubMap.get(registerId);
if (cachePub != null) {
// if the registerTimestamp of cachePub is greater than the registerTimestamp of pub, it means
// that pub is not the newest data, should be ignored
if (pub.getRegisterTimestamp() < cachePub.getRegisterTimestamp()) {
continue;
}
// if pub and cachePub both are publisher, and sourceAddress of both are equal,
// and version of cachePub is greater than version of pub, should be ignored
if (!(pub instanceof UnPublisher) && !(cachePub instanceof UnPublisher)
&& pub.getSourceAddress().equals(cachePub.getSourceAddress())
&& cachePub.getVersion() > pub.getVersion()) {
continue;
}
}
cachePubMap.put(registerId, pub);
cacheDatum.setVersion(targetDatum.getVersion());
}
}
} finally {
lock.unlock();
}
}
3.4.4.2 提出Datum
当提取时候，使用take函数，从CHANGE_QUEUE 和 CHANGE_DATA_MAP_FOR_MERGE 提出ChangeData。
public ChangeData take() throws InterruptedException {
ChangeData changeData = CHANGE_QUEUE.take();
lock.lock();
try {
removeMapForMerge(changeData);
return changeData;
} finally {
lock.unlock();
}
}
具体提取Datum会在DataChangeHandler。
3.5 DataChangeHandler
DataChangeHandler 会定期提取DataChangeEventCenter中的消息，然后进行处理，主要功能就是执行ChangeNotifier 来通知相关模块：hi，这里有新数据变化来到了，兄弟们走起来。
3.5.1 类定义
public class DataChangeHandler {
@Autowired
private DataServerConfig dataServerConfig;
@Autowired
private DataChangeEventCenter dataChangeEventCenter;
@Autowired
private DatumCache datumCache;
@Resource
private ListdataChangeNotifiers;
}
3.5.2 执行引擎ChangeNotifier
DataChangeHandler 会遍历 DataChangeEventCenter 中所有 DataChangeEventQueue，然后从 DataChangeEventQueue 之中取出ChangeData，针对每一个ChangeData，生成一个ChangeNotifier。
每个ChangeNotifier都是一个处理线程。
每个 dataChangeEventQueue 生成了 5 个 ChangeNotifier。
@PostConstruct
public void start() {
DataChangeEventQueue[] queues = dataChangeEventCenter.getQueues();
int queueCount = queues.length;
Executor executor = ExecutorFactory.newFixedThreadPool(queueCount, DataChangeHandler.class.getSimpleName());
Executor notifyExecutor = ExecutorFactory
.newFixedThreadPool(dataServerConfig.getQueueCount() * 5, this.getClass().getSimpleName());
for (int idx = 0; idx < queueCount; idx++) {
final DataChangeEventQueue dataChangeEventQueue = queues[idx];
final String name = dataChangeEventQueue.getName();
executor.execute(() -> {
while (true) {
final ChangeData changeData = dataChangeEventQueue.take();
notifyExecutor.execute(new ChangeNotifier(changeData, name));
}
});
}
}
3.5.3 Notify
我们回顾下业务：
当有数据发布者 publisher 上下线时，会分别触发 publishDataProcessor 或 unPublishDataHandler ，Handler 会往 dataChangeEventCenter 中添加一个数据变更事件，用于异步地通知事件变更中心数据的变更。事件变更中心收到该事件之后，会往队列中加入事件。此时 dataChangeEventCenter 会根据不同的事件类型异步地对上下线数据进行相应的处理。
对于 ChangeData，会生成 ChangeNotifier 进行处理。会把这个事件变更信息通过 ChangeNotifier 对外发布，通知其他节点进行数据同步。
private class ChangeNotifier implements Runnable {
private ChangeData changeData;
private String name;
@Override
public void run() {
if (changeData instanceof SnapshotData) {
......
} else {
Datum datum = changeData.getDatum();
String dataCenter = datum.getDataCenter();
String dataInfoId = datum.getDataInfoId();
DataSourceTypeEnum sourceType = changeData.getSourceType();
DataChangeTypeEnum changeType = changeData.getChangeType();
if (changeType == DataChangeTypeEnum.MERGE
&& sourceType != DataSourceTypeEnum.BACKUP
&& sourceType != DataSourceTypeEnum.SYNC) {
//update version for pub or unPub merge to cache
//if the version product before merge to cache,it may be cause small version override big one
datum.updateVersion();
}
long version = datum.getVersion();
try {
if (sourceType == DataSourceTypeEnum.CLEAN) {
if (datumCache.cleanDatum(dataCenter, dataInfoId)) {
......
}
} else if (sourceType == DataSourceTypeEnum.PUB_TEMP) {
notifyTempPub(datum, sourceType, changeType);
} else {
MergeResult mergeResult = datumCache.putDatum(changeType, datum);
Long lastVersion = mergeResult.getLastVersion();
if (lastVersion != null
&& lastVersion.longValue() == LocalDatumStorage.ERROR_DATUM_VERSION) {
return;
}
//lastVersion null means first add datum
if (lastVersion == null || version != lastVersion) {
if (mergeResult.isChangeFlag()) {
notify(datum, sourceType, lastVersion);
}
}
}
}
}
}
}
notify函数会遍历dataChangeNotifiers
private void notify(Datum datum, DataSourceTypeEnum sourceType, Long lastVersion) {
for (IDataChangeNotifier notifier : dataChangeNotifiers) {
if (notifier.getSuitableSource().contains(sourceType)) {
notifier.notify(datum, lastVersion);
}
}
}
对应的Bean是：
@Bean(name = "dataChangeNotifiers")
public ListdataChangeNotifiers() {
Listlist = new ArrayList<>();
list.add(sessionServerNotifier());
list.add(tempPublisherNotifier());
list.add(backUpNotifier());
return list;
}
至于如何处理通知，我们后续会撰文处理。
至此，DataChangeEventCenter 整体逻辑如下图所示
+----------------------------+
| DataChangeEventCenter |
| |
| +-----------------------+ |
| | DataChangeEventQueue[]| |
| +-----------------------+ |
+----------------------------+
|
|
v
+------------------+------------------------+
| DataChangeEventQueue |
| |
| +---------------------------------------+ |
| | | |
| | BlockingQueue+-------------+
| | | | |
| | | | +-v---------+
| | Map<String, Map<String, ChangeData<>| | | |
| | | | | Executor |
| | | | | |
| | start +------------------------------> | |
| | | | +-+---------+
| | | | |
+----------------+ DelayQueue | DataChangeHandler | +---------> |dataChangeNotifiers|
| | +-------------------+
+--------------------------+
手机如下图：
![]()
0x04 结论
因为独特的业务场景，所以阿里把 DataChangeEventCenter 单独分离出来，满足了以下业务需求。如果大家在实际工作中有类似的需求，可以参考借鉴，具体处理方式如下：
- 需要提高处理能力，并行处理；
- 用queue数组实现，每一个Queue都可以处理消息，增加处理能力；
- 异步处理消息；
- 需要保证消息顺序；
- eventQueue 用来存储投放的消息，所有消息block在queue上，这可以保证消息的顺序处理；
- 有延迟操作；
- 需要归并操作，即短期内会有多个通知来到，不需要逐一处理，只处理最后一个即可；
- 使用putIfAbsent方法添加键值对，如果map集合中没有该key对应的值，则直接添加，并返回null，如果已经存在对应的值，则依旧为原来的值。这样如果短期内向map中添加多个消息，这样就对多余的消息做了归并；
0xFF 参考
Guava中EventBus分析
