Nacos服务心跳和健康检查源码介绍
服务心跳
Nacos Client会维护一个定时任务通过持续调用服务端的接口更新心跳时间，保证自己处于存活状态，防止服务端将服务剔除，Nacos默认5秒向服务端发送一次，通过请求服务端接口/instance/beat发送心跳。
客户端服务在注册服务的时候会增加一个心跳的任务，如下图所示:
首先看下BeatInfo这个类，重点看标注的字段，该字段是给周期任务设定时间，如下图:
该方法内部定义的一个DEFAULT_HEART_BEAT_INTERVAL的常量，设定5秒:
接下来我们看下addBeatInfo方法，该方法内部主要是将BeatTask任务加入到线程池ScheduledExecutorService当中，如下图:
重点部分就是看BeatTask，BeatTask继承Runnable，run方法就是我们的重点，该方法调用了NamingProxy的sendBeat方法，服务端请求地址为/instance/beat的方法
接下来我们把目光放到服务端，找到InstanceController的beat方法，如果是参数beat信息的话，说明是第一次发起心跳，则会带有服务实例信息，因为发起心跳成功则服务端会返回下次不要带beat信息的参数，这样客户端第二次就不会携带beat信息了。如果发现没有该服务，又没带beat信息，说明这个服务可能被移除过了，直接返回没找到。如果没有服务，但是发现有beat信息，那就从beat中获取服务实例信息，进行注册，整体执行流程如下图:
@CanDistro
@PutMapping("/beat")
@Secured(parser = NamingResourceParser.class, action = ActionTypes.WRITE)
public ObjectNode beat(HttpServletRequest request) throws Exception {
ObjectNode result = JacksonUtils.createEmptyJsonNode();
//设置心跳间隔
result.put(SwitchEntry.CLIENT_BEAT_INTERVAL, switchDomain.getClientBeatInterval());
String beat = WebUtils.optional(request, "beat", StringUtils.EMPTY);
RsInfo clientBeat = null;
//判断有无心跳内容
//如果存在心跳内容则不是轻量级心跳就转化为RsInfo
if (StringUtils.isNotBlank(beat)) {
clientBeat = JacksonUtils.toObj(beat, RsInfo.class);
}
String clusterName = WebUtils
.optional(request, CommonParams.CLUSTER_NAME, UtilsAndCommons.DEFAULT_CLUSTER_NAME);
String ip = WebUtils.optional(request, "ip", StringUtils.EMPTY);
int port = Integer.parseInt(WebUtils.optional(request, "port", "0"));
if (clientBeat != null) {
if (StringUtils.isNotBlank(clientBeat.getCluster())) {
clusterName = clientBeat.getCluster();
} else {
// fix #2533
clientBeat.setCluster(clusterName);
}
ip = clientBeat.getIp();
port = clientBeat.getPort();
}
String namespaceId = WebUtils.optional(request, CommonParams.NAMESPACE_ID, Constants.DEFAULT_NAMESPACE_ID);
String serviceName = WebUtils.required(request, CommonParams.SERVICE_NAME);
NamingUtils.checkServiceNameFormat(serviceName);
Loggers.SRV_LOG.debug("[CLIENT-BEAT] full arguments: beat: {}, serviceName: {}", clientBeat, serviceName);
//获取实例的信息
Instance instance = serviceManager.getInstance(namespaceId, serviceName, clusterName, ip, port);
//如果实例不存在
if (instance == null) {
if (clientBeat == null) {
result.put(CommonParams.CODE, NamingResponseCode.RESOURCE_NOT_FOUND);
return result;
}
Loggers.SRV_LOG.warn("[CLIENT-BEAT] The instance has been removed for health mechanism, "
+ "perform data compensation operations, beat: {}, serviceName: {}", clientBeat, serviceName);
//根据您心跳内容创建一个实例信息
instance = new Instance();
instance.setPort(clientBeat.getPort());
instance.setIp(clientBeat.getIp());
instance.setWeight(clientBeat.getWeight());
instance.setMetadata(clientBeat.getMetadata());
instance.setClusterName(clusterName);
instance.setServiceName(serviceName);
instance.setInstanceId(instance.getInstanceId());
instance.setEphemeral(clientBeat.isEphemeral());
//注册实例
serviceManager.registerInstance(namespaceId, serviceName, instance);
}
//获取服务的信息
Service service = serviceManager.getService(namespaceId, serviceName);
if (service == null) {
throw new NacosException(NacosException.SERVER_ERROR,
"service not found: " + serviceName + "@" + namespaceId);
}
//不存在的话，要创建一个进行处理
if (clientBeat == null) {
clientBeat = new RsInfo();
clientBeat.setIp(ip);
clientBeat.setPort(port);
clientBeat.setCluster(clusterName);
}
//开启心跳检查任务
service.processClientBeat(clientBeat);
result.put(CommonParams.CODE, NamingResponseCode.OK);
//5秒间隔
if (instance.containsMetadata(PreservedMetadataKeys.HEART_BEAT_INTERVAL)) {
result.put(SwitchEntry.CLIENT_BEAT_INTERVAL, instance.getInstanceHeartBeatInterval());
}
//告诉客户端不需要带上心跳信息了，变成轻量级心跳了
result.put(SwitchEntry.LIGHT_BEAT_ENABLED, switchDomain.isLightBeatEnabled());
return result;
}
接下来我们看一下processClientBeat方法，该方法将ClientBeatProcessor放入到线程池中，接下来我们看下重点看下run方法,
该方法内部主要就是更新对应实例下心跳时间，整体上如下图:
至此完成了从客户端到服务端更新实例的心跳时间，下图是整体的时序图:
服务的健康检查
Nacos Server会开启一个定时任务来检查注册服务的健康情况，对于超过15秒没收到客户端的心跳实例会将它的 healthy属性置为false，此时当客户端不会将该实例的信息发现，如果某个服务的实例超过30秒没收到心跳，则剔除该实例，如果剔除的实例恢复，发送心跳则会恢复。
当有实例注册的时候，我们会看到有个service.init()的方法，该方法的实现主要是将ClientBeatCheckTask加入到线程池当中，如下图:
ClientBeatCheckTask中的run方法主要做两件事心跳时间超过15秒则设置该实例信息为不健康状况和心跳时间超过30秒则删除该实例信息，如下代码:
public void run() {
try {
if (!getDistroMapper().responsible(service.getName())) {
return;
}
if (!getSwitchDomain().isHealthCheckEnabled()) {
return;
}
//获取服务所有实例信息
List<Instance> instances = service.allIPs(true);
// first set health status of instances:
for (Instance instance : instances) {
//如果心跳时间超过15秒则设置该实例信息为不健康状况
if (System.currentTimeMillis() - instance.getLastBeat() > instance.getInstanceHeartBeatTimeOut()) {
if (!instance.isMarked()) {
if (instance.isHealthy()) {
instance.setHealthy(false);
Loggers.EVT_LOG
.info("{POS} {IP-DISABLED} valid: {}:{}@{}@{}, region: {}, msg: client timeout after {}, last beat: {}",
instance.getIp(), instance.getPort(), instance.getClusterName(),
service.getName(), UtilsAndCommons.LOCALHOST_SITE,
instance.getInstanceHeartBeatTimeOut(), instance.getLastBeat());
getPushService().serviceChanged(service);
ApplicationUtils.publishEvent(new InstanceHeartbeatTimeoutEvent(this, instance));
}
}
}
}
if (!getGlobalConfig().isExpireInstance()) {
return;
}
// then remove obsolete instances:
for (Instance instance : instances) {
if (instance.isMarked()) {
continue;
}
//如果心跳时间超过30秒则删除该实例信息
if (System.currentTimeMillis() - instance.getLastBeat() > instance.getIpDeleteTimeout()) {
// delete instance
Loggers.SRV_LOG.info("[AUTO-DELETE-IP] service: {}, ip: {}", service.getName(),
JacksonUtils.toJson(instance));
deleteIp(instance);
}
}
} catch (Exception e) {
Loggers.SRV_LOG.warn("Exception while processing client beat time out.", e);
}
}
首先我们来看一下deleteIp方法，该方法内部主要通过构建删除请求，发送删除请求，如下图:
删除实例的接口如下图:
内部通过调用ServiceManager的removeInstance方法，如下图:
重点看下substractIpAddresses内部通过调用updateIpAddresses，该方法内部主要就是移除到超过30秒的实例信息，如下图:
到此完成删除实例的过程，整体的时序图如下:
接下来我们看标记不健康时候的代码，这部分代码在客户端注册的时候也出现相同的代码，只是我们略过了，这部分也是观察者模式的重要体现，从这里我们可以学习到的东西在于结合Spring的事件机制，轻松实现观察者模式，当然这个里面也有部分我感觉写的不太好，哈哈，大佬们看到勿喷。
首先我们看serviceChanged方法，该方法主要是发布一个服务不健康的事件，如下图:
接下来我们看下如何处理这个事件，这个时候涉及PushService这个类，整体的继承结构如下图:
我们看到该类的继承ApplicationListener接口，该接口是一个支持泛型的接口，传入了ServiceChangeEvent的类，此处就是对事件的处理，如下图:
接下来看一下onApplicationEvent方法，这个方法主要完成了准备数据，发送数据这几件事情:
public void onApplicationEvent(ServiceChangeEvent event) {
Service service = event.getService();
String serviceName = service.getName();
String namespaceId = service.getNamespaceId();
Future future = GlobalExecutor.scheduleUdpSender(() -> {
try {
Loggers.PUSH.info(serviceName + " is changed, add it to push queue.");
//获取所有需要推送的客户端
ConcurrentMap<String, PushClient> clients = clientMap
.get(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName));
if (MapUtils.isEmpty(clients)) {
return;
}
Map<String, Object> cache = new HashMap<>(16);
long lastRefTime = System.nanoTime();
for (PushClient client : clients.values()) {
//超时的不删除跳过处理
if (client.zombie()) {
Loggers.PUSH.debug("client is zombie: " + client.toString());
clients.remove(client.toString());
Loggers.PUSH.debug("client is zombie: " + client.toString());
continue;
}
Receiver.AckEntry ackEntry;
Loggers.PUSH.debug("push serviceName: {} to client: {}", serviceName, client.toString());
String key = getPushCacheKey(serviceName, client.getIp(), client.getAgent());
byte[] compressData = null;
Map<String, Object> data = null;
if (switchDomain.getDefaultPushCacheMillis() >= 20000 && cache.containsKey(key)) {
org.javatuples.Pair pair = (org.javatuples.Pair) cache.get(key);
compressData = (byte[]) (pair.getValue0());
data = (Map<String, Object>) pair.getValue1();
Loggers.PUSH.debug("[PUSH-CACHE] cache hit: {}:{}", serviceName, client.getAddrStr());
}
//准备UDP数据
if (compressData != null) {
ackEntry = prepareAckEntry(client, compressData, data, lastRefTime);
} else {
ackEntry = prepareAckEntry(client, prepareHostsData(client), lastRefTime);
if (ackEntry != null) {
cache.put(key, new org.javatuples.Pair<>(ackEntry.origin.getData(), ackEntry.data));
}
}
Loggers.PUSH.info("serviceName: {} changed, schedule push for: {}, agent: {}, key: {}",
client.getServiceName(), client.getAddrStr(), client.getAgent(),
(ackEntry == null ? null : ackEntry.key));
//发送数据
udpPush(ackEntry);
}
} catch (Exception e) {
Loggers.PUSH.error("[NACOS-PUSH] failed to push serviceName: {} to client, error: {}", serviceName, e);
} finally {
//发送完成删除
futureMap.remove(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName));
}
}, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS);
//增加待推送的任务
futureMap.put(UtilsAndCommons.assembleFullServiceName(namespaceId, serviceName), future);
}
接下里我们重点看下udpPush的方法，整个方法主要是通过一个Map对象来记录UDP请求，如果没收到就重试发送请求，整体如下:
private static Receiver.AckEntry udpPush(Receiver.AckEntry ackEntry) {
if (ackEntry == null) {
Loggers.PUSH.error("[NACOS-PUSH] ackEntry is null.");
return null;
}
//如果大于最大的尝试次数
//移除发送的数据和待确认的key
//失败推送的次数+1
if (ackEntry.getRetryTimes() > MAX_RETRY_TIMES) {
Loggers.PUSH.warn("max re-push times reached, retry times {}, key: {}", ackEntry.retryTimes, ackEntry.key);
ackMap.remove(ackEntry.key);
udpSendTimeMap.remove(ackEntry.key);
failedPush += 1;
return ackEntry;
}
try {
if (!ackMap.containsKey(ackEntry.key)) {
totalPush++;
}
//记录UDP请求的返回信息
ackMap.put(ackEntry.key, ackEntry);
udpSendTimeMap.put(ackEntry.key, System.currentTimeMillis());
Loggers.PUSH.info("send udp packet: " + ackEntry.key);
//发送UDP请求
udpSocket.send(ackEntry.origin);
ackEntry.increaseRetryTime();
//如果UDP没收到返回信息 每10秒尝试一下
GlobalExecutor.scheduleRetransmitter(new Retransmitter(ackEntry),
TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(ACK_TIMEOUT_NANOS), TimeUnit.MILLISECONDS);
return ackEntry;
} catch (Exception e) {
Loggers.PUSH.error("[NACOS-PUSH] failed to push data: {} to client: {}, error: {}", ackEntry.data,
ackEntry.origin.getAddress().getHostAddress(), e);
ackMap.remove(ackEntry.key);
udpSendTimeMap.remove(ackEntry.key);
failedPush += 1;
return null;
}
}
服务端有发送，那么客户端就有接收的，接收部分我理解上是服务发现部分，这里我们就不做过多介绍，待下一篇再来聊聊。
结束
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