Apollo服务端设计原理剖析
本文摘自于《Spring Cloud微服务 入门 实战与进阶》一书。
1 配置发布后的实时推送设计
配置中心最重要的一个特性就是实时推送了,正因为有这个特性,我们可以依赖配置中心做很多事情。在我自己开发的Smconf这个配置中心,Smconf是依赖于Zookeeper的Watch机制来实现实时推送。

上图简要描述了配置发布的大致过程:
- 用户在Portal中进行配置的编辑和发布
- Portal会调用Admin Service提供的接口进行发布操作
- Admin Service收到请求后,发送ReleaseMessage给各个Config Service,通知Config Service配置发生变化
- Config Service收到ReleaseMessage后,通知对应的客户端,基于Http长连接实现
2 发送ReleaseMessage的实现方式
ReleaseMessage消息是通过Mysql实现了一个简单的消息队列。之所有没有采用消息中间件,是为了让Apollo在部署的时候尽量简单,尽可能减少外部依赖。

上图简要描述了发送ReleaseMessage的大致过程:
- Admin Service在配置发布后会往ReleaseMessage表插入一条消息记录
- Config Service会启动一个线程定时扫描ReleaseMessage表,去查看是否有新的消息记录
- Config Service发现有新的消息记录,那么就会通知到所有的消息监听器
- 消息监听器得到配置发布的信息后,则会通知对应的客户端
3 Config Service通知客户端的实现方式
通知是采用基于Http长连接实现,主要分为下面几个步骤:
- 客户端会发起一个Http请求到Config Service的notifications/v2接口
- v2接口通过Spring DeferredResult把请求挂起,不会立即返回
- 如果在60秒内没有该客户端关心的配置发布,那么会返回Http状态码304给客户端
- 如果发现配置有修改,则会调用DeferredResult的setResult方法,传入有配置变化的namespace信息,同时该请求会立即返回
- 客户端从返回的结果中获取到配置变化的namespace后,会立即请求Config Service获取该namespace的最新配置
4 源码解析实时推送设计
Apollo推送这块代码比较多,就不在本书中详细分析了,我把推送这块的代码稍微简化了下,给大家进行讲解,这样理解起来会更容易。当然我这边会比较简单,很多细节就不做考虑了,只是为了能够让大家明白Apollo推送的核心原理。
发送ReleaseMessage的逻辑我们就写一个简单的接口,用队列存储,测试的时候就调用这个接口模拟配置有更新,发送ReleaseMessage消息。
@RestController
public class NotificationControllerV2 implements ReleaseMessageListener {
// 模拟配置更新,往里插入数据表示有更新
public static Queue<String> queue = new LinkedBlockingDeque<>();
@GetMapping("/addMsg")
public String addMsg() {
queue.add("xxx");
return "success";
}
}
消息发送之后,前面我们有讲过Config Service会启动一个线程定时扫描ReleaseMessage表,去查看是否有新的消息记录,然后取通知客户端,这边我们也启动一个线程去扫描:
@Component
public class ReleaseMessageScanner implements InitializingBean {
@Autowired
private NotificationControllerV2 configController;
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
// 定时任务从数据库扫描有没有新的配置发布
new Thread(() -> {
for (;;) {
String result = NotificationControllerV2.queue.poll();
if (result != null) {
ReleaseMessage message = new ReleaseMessage();
message.setMessage(result);
configController.handleMessage(message);
}
}
}).start();;
}
}
循环去读取NotificationControllerV2中的队列,如果有消息的话就构造一个ReleaseMessage的对象,然后调用NotificationControllerV2中的handleMessage()方法进行消息的处理。
ReleaseMessage就一个字段,模拟消息内容:
public class ReleaseMessage {
private String message;
public void setMessage(String message) {
this.message = message;
}
public String getMessage() {
return message;
}
}
接下来,我们看handleMessage做了什么样的工作
NotificationControllerV2实现了ReleaseMessageListener接口,ReleaseMessageListener中定义了handleMessage()方法。
public interface ReleaseMessageListener {
void handleMessage(ReleaseMessage message);
}
handleMessage就是当配置发生变化的时候,通知的消息监听器,消息监听器得到配置发布的信息后,则会通知对应的客户端:
@RestController
public class NotificationControllerV2 implements ReleaseMessageListener {
private final Multimap<String, DeferredResultWrapper> deferredResults = Multimaps
.synchronizedSetMultimap(HashMultimap.create());
@Override
public void handleMessage(ReleaseMessage message) {
System.err.println("handleMessage:"+ message);
List<DeferredResultWrapper> results = Lists.newArrayList(deferredResults.get("xxxx"));
for (DeferredResultWrapper deferredResultWrapper : results) {
List<ApolloConfigNotification> list = new ArrayList<>();
list.add(new ApolloConfigNotification("application", 1));
deferredResultWrapper.setResult(list);
}
}
}
Apollo的实时推送是基于Spring DeferredResult实现的,在handleMessage()方法中可以看到是通过deferredResults获取DeferredResult,deferredResults就是第一行的Multimap,Key其实就是消息内容,Value就是DeferredResult的业务包装类DeferredResultWrapper,我们来看下DeferredResultWrapper的代码:
public class DeferredResultWrapper {
private static final long TIMEOUT = 60 * 1000;// 60 seconds
private static final ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>> NOT_MODIFIED_RESPONSE_LIST =
new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_MODIFIED);
private DeferredResult<ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>>> result;
public DeferredResultWrapper() {
result = new DeferredResult<>(TIMEOUT, NOT_MODIFIED_RESPONSE_LIST);
}
public void onTimeout(Runnable timeoutCallback) {
result.onTimeout(timeoutCallback);
}
public void onCompletion(Runnable completionCallback) {
result.onCompletion(completionCallback);
}
public void setResult(ApolloConfigNotification notification) {
setResult(Lists.newArrayList(notification));
}
public void setResult(List<ApolloConfigNotification> notifications) {
result.setResult(new ResponseEntity<>(notifications, HttpStatus.OK));
}
public DeferredResult<ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>>> getResult() {
return result;
}
}
通过setResult()方法设置返回结果给客户端,以上就是当配置发生变化,然后通过消息监听器通知客户端的原理,那么客户端是在什么时候接入的呢?
@RestController
public class NotificationControllerV2 implements ReleaseMessageListener {
// 模拟配置更新,往里插入数据表示有更新
public static Queue<String> queue = new LinkedBlockingDeque<>();
private final Multimap<String, DeferredResultWrapper> deferredResults = Multimaps
.synchronizedSetMultimap(HashMultimap.create());
@GetMapping("/getConfig")
public DeferredResult<ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>>> getConfig() {
DeferredResultWrapper deferredResultWrapper = new DeferredResultWrapper();
List<ApolloConfigNotification> newNotifications = getApolloConfigNotifications();
if (!CollectionUtils.isEmpty(newNotifications)) {
deferredResultWrapper.setResult(newNotifications);
} else {
deferredResultWrapper.onTimeout(() -> {
System.err.println("onTimeout");
});
deferredResultWrapper.onCompletion(() -> {
System.err.println("onCompletion");
});
deferredResults.put("xxxx", deferredResultWrapper);
}
return deferredResultWrapper.getResult();
}
private List<ApolloConfigNotification> getApolloConfigNotifications() {
List<ApolloConfigNotification> list = new ArrayList<>();
String result = queue.poll();
if (result != null) {
list.add(new ApolloConfigNotification("application", 1));
}
return list;
}
}
NotificationControllerV2中提供了一个/getConfig的接口,客户端在启动的时候会调用这个接口,这个时候会执行getApolloConfigNotifications()方法去获取有没有配置的变更信息,如果有的话证明配置修改过,直接就通过deferredResultWrapper.setResult(newNotifications);返回结果给客户端了,客户端收到结果后重新拉取配置的信息进行覆盖本地的配置。
如果getApolloConfigNotifications()方法没有返回配置修改的信息,证明配置没有发生修改,就将DeferredResultWrapper对象添加到deferredResults中,等待后续配置发生变化时消息监听器进行通知。
同时这个请求就会挂起,不会立即返回,挂起是通过DeferredResultWrapper中的下面的代码实现的:
private static final long TIMEOUT = 60 * 1000;// 60 seconds
private static final ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>> NOT_MODIFIED_RESPONSE_LIST =
new ResponseEntity<>(HttpStatus.NOT_MODIFIED);
private DeferredResult<ResponseEntity<List<ApolloConfigNotification>>> result;
public DeferredResultWrapper() {
result = new DeferredResult<>(TIMEOUT, NOT_MODIFIED_RESPONSE_LIST);
}
在创建DeferredResult对象的时候指定了超时的时间和超时后返回的响应码,如果60秒内没有消息监听器进行通知,那么这个请求就会超时,超时后客户端就收到的响应码就是304。
整个Config Service的流程就走完了,接下来我们看客户端是怎么实现的,我们简单的写个测试类模拟客户端注册:
public class ClientTest {
public static void main(String[] args) {
reg();
}
private static void reg() {
System.err.println("注册");
String result = request("http://localhost:8081/getConfig");
if (result != null) {
// 配置有更新,重新拉取配置
// ......
}
// 重新注册
reg();
}
private static String request(String url) {
HttpURLConnection connection = null;
BufferedReader reader = null;
try {
URL getUrl = new URL(url);
connection = (HttpURLConnection) getUrl.openConnection();
connection.setReadTimeout(90000);
connection.setConnectTimeout(3000);
connection.setRequestMethod("GET");
connection.setRequestProperty("Accept-Charset", "utf-8");
connection.setRequestProperty("Content-Type", "application/json");
connection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
System.out.println(connection.getResponseCode());
if (200 == connection.getResponseCode()) {
reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream(), "UTF-8"));
StringBuilder result = new StringBuilder();
String line = null;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
result.append(line);
}
System.out.println("结果 " + result);
return result.toString();
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (connection != null) {
connection.disconnect();
}
}
return null;
}
}
首先启动/getConfig接口所在的服务,然后启动客户端,客户端就会发起注册请求,如果有修改直接获取到结果,进行配置的更新操作。如果无修改,请求会挂起,这边客户端设置的读取超时时间是90秒,大于服务端的60秒超时时间。
每次收到结果后,无论是有修改还是没修改,都必须重新进行注册,通过这样的方式就可以达到配置实时推送的效果。
我们可以调用之前写的/addMsg接口来模拟配置发生变化,调用之后客户端就能马上得到返回结果。
本文摘自于《Spring Cloud微服务 入门 实战与进阶》一书。

去年出版的《Spring Cloud微服务:全栈技术与案例解析》一书,得到了大家的支持以及反馈,基于大家的反馈,重新进行了更正和改进。
基于比较稳定的 Spring Cloud Finchley.SR2 版本和 Spring Boot 2.0.6.RELEASE 版本编写。
同时将示列代码进行标准的归档,之前的都在一起,不方便读者参考和运行。


同时还增加了像Apollo,Spring Cloud Gateway,生产实践经验等新的内容。
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