Nacos源码系列——第三章（全网最经典的Nacos集群源码主线剖析）

        上两个章节讲述了Nacos在单机模式下的服务注册，发现等源码剖析过程，实战当中

其实单机是远远不够的，那么Nacos是如何在集群模式下是如何保证节点状态同步，以及服

务变动，新增数据同步的过程的！

        重要几个点：

        1、Nacos心跳在集群架构下的设计原理剖析

        2、Nacos集群节点+服务状态同步源码剖析

        3、Nacos集群服务新增数据同步源码剖析

        4、Nacos集群节点增加后数据同步源码剖析

1、集群环境下如何进行本地调试

        单机版本我在前面的章节已经讲述如何部署，那么集群条件下按照以下步骤

        需要先配置mysql存储，在mysql里新建一个库，我这边命名nacos_config

         选中nacos源码的distribution/conf下的sql脚本，在刚创建的数据库执行下即可！

         然后修改console模块下的application.properties的mysql配置

         因为我这里模拟三台，所以我需要在我的磁盘上建立三个文件夹

        D:\nacos-cluster\nacos-8847\conf

        D:\nacos-cluster\nacos-8848\conf

        D:\nacos-cluster\nacos-8849\conf，里面放cluster.conf。

         cluster.conf里配置本机ip加三个端口模拟三台集群

192.168.1.9:8847
192.168.1.9:8848
192.168.1.9:8849

        Idea做三个主启动类分别加上参数

        -Dserver.port=8847 -Dnacos.home=D:\nacos-cluster\nacos-8847

         准备好后我们启动三台完毕 

        随便访问一台试试

        到这我们源码模拟集群搭建过程就完成！

2、Nacos心跳在集群架构下的设计原理剖析

        前面我们已经讲述过单机下的心跳机制，Nacos Server端会开启一个定时心跳检查任务，来保证某个服务的健康状态的检查；你想下如果在集群下，会采用每个Nacos都开启定时对每个服务做心跳检查吗？如果都开启的话，那么心跳之间要相互的同步数据，保证大家的信息都是基本一致，一旦集群数量越多，那么这个成本是不是越高，两两同步，甚至更多，所以Nacos在集群环境下并非这样设计，而是只在一台对当前的服务上定时心跳检查，有任何变动，通知其他节点即可！

        在ClientBeatCheckTask里，如果你问我怎么找到的，看看我前面的章节就可以了。

        在这个run里面之前我有讲过下面的检查逻辑，而上面的逻辑我是跳过的。

        进入responsible方法，大概的浏览下，前面的判断先过去，重点一看就有一个distroHash这个方法；

         进入distroHash里面，逻辑是服务名取hashCode的值对Integer的最大值取余

         我们可以debug看下这个值是多少

         server有三台，所以这个target的值是2，在第三台上

         每一台机器都会走这段逻辑，这段我举个例子：

        假设有三台：192.168.1.9:8847  192.168.1.9:8848  192.168.1.9:8849

        server[0]：192.168.1.9:8847

        server[1]：192.168.1.9:8848

        server[2]：192.168.1.9:8849

        有个服务注册上来了，每个服务端会维护一个servers，里面存放上面三个IP+Port，此时第一台8847开始执行心跳检查，进入responsiable方法，判断当前的ip在不在这个List里，如果在，返回当前的index索引，这个index范围在[0-2]，再判断最后出现的索引的地方，如果当前IP已经不在servers中，直接返回true，取非就是false，那么当前节点就做这个服务的健康检查（这点不理解为什么），如果当前IP在这个servers中，开始对服务进行取模到一台上，返回

        target >= index && target <= lastIndex

        其实在我看来index和lastIndex值是一样的，因为ip和端口正常来说不会重复出现在list。里，所以这块我不理解为什么要多判断一次，target值一定也是[0-2]之间，所以如果index=1，target=2，这个判断就是false，取反就是true，当前节点不做该服务的健康检查，因为index=1说明当前节点是8848这台，而target表示落点在server[2]上，说明到server[2]这台上，该服务做健康检查，其他节点，该服务不做健康检查直接return掉了，每次相同的服务只定位到那台机器上做健康检查任务。

         所以说到这里，原理就已经大概清楚了。

        那么问题就来了，如果三台有一台挂了呢？那取模不就有问题了？

        接着往下看，有个ServerListManager.init方法，我也是在之前看到了有个类GlobalExcutor里面全是scheduled定时任务才知道在这里，当然我也猜到了集群中的节点同步，通常肯定是放在定时任务里的；于是才找到这个init方法。

         这里有个registerServerStatusReporter，存在一个参数ServerStatusReporter，是个线程。

         搞个for循环后，给所有服务节点发送个心跳

        然后调用的是url的一个接口，每台机器都会提供一个状态的接口，/operator/servers/status，实际上每台机器都会调用其他两台机器的这个接口告诉他我还活着，那么如果当前机器死了，另外两台机器就收不到该机器的心跳了，默认就会把自己的serverlist这三台机器更新成2台，所以刚刚的hash运算即便服务挂了也不会出现问题。

         那么心跳在集群模式下的设计原理和心跳状态同步机制就讲到这。

 3、Nacos集群节点+服务状态同步源码剖析

         那么光有心跳不行啊，如果某个服务不健康了，或者要被踢下线了，这几台服务之间是如何感知的呢？

        我是通过刚刚的send方法，发现了另一个实现ServiceStatusSynchronizer，见明知意是服务状态同步器，然后看看哪里调用send方法，最后发现是在ServiceManager.init里进行的调用。

         在ServiceManager类里有个私有类ServiceReporter也是个线程，debug看下里面是发送的什么信息，实际上发送到其他节点，告诉他到底该服务咋了，是不健康了，还是要剔除。

        那主线就到这结束，如果感兴趣可以自行深入往下研究。

4、Nacos集群服务新增数据同步源码剖析

        如果我们有一台新的节点注册上去，那么集群之间是怎么进行新增数据同步的呢？

        这个类在前面章节讲过

        DistroConsistencyServiceImpl.put方法有个distroProtocol.sync

         里面搞了个for循环，allMembersWithoutSelf 如果是单机，这就是空的，for循环就结束了，但是集群的话，拿到除开自己的其他节点

        这段代码讲实话我看了很久，绕的一批，不知道写这个为啥要这样吗，我大概说下，里面做了distroKeyWithTarget是除开自己的机器，把当前的distorKey和目标机器封装起来，然后添加到一个任务去执行；

        这里又很类似一个异步套路，既然往里去put，就一定有地方去get 

        下面有一个方法processTasks执行队列的任务，首先把任务移出来。

         移出来的任务判断当前这个任务是不是为空或者应该被执行，如果不是，就直接移出来返回当前的任务对象AbstractDelayTask，继续往下看调用getProcessor(taskKey)

         然后看下try的processor.process(task)，关键在于

        distroTaskEngineHolder.getExecuteWorkersManager().addTask(distroKey, syncChangeTask);

        这个方法

         往里看走到了worker.process(task)

         最终放到一个阻塞queue队列里

         既然有put就有take，通常会在当前的类中TaskExecuteWorker，执行task.run方法

         我这里直接debug下去的，进入到DistroSyncChangeTask.run方法

        然后进入syncData里面，这里也有个syncData方法

         最终进入到真正的同步api里，把数据同步到其他节点上。

         所以说这段代码太绕了，不知道搞这么多异步队列做什么，当然我不是源码开发的人，只是站在一个角度看不明白而已哈哈。

        那么如果同步数据失败了就重试。

5、Nacos集群节点增加后数据同步源码剖析

        那么如果这个时候我新加了节点进来，这个数据又是如何同步到新的节点上多呢？

        这个我也找了半天，刚刚上一节描述了节点之间的数据同步的源码后发现到的

        还是和同步syncData一样的类DistroProtocol构造方法有个startDistroTask()

         开启一个加载数据的任务

         这个Task又是一个线程，看run方法

         进入load方法，里面会去加载远端机器的数据，存到一个map里

         再进去看看，走到getDatumSnapshot(each.getAddress())

        又调用了这个NamingProxy，老眼熟了，里面就是http接口方法。

         看下参数

         最终还是走到了http的接口上调用其他服务的方法，通过HttpClient拉取数据到自己的服务上。

         这里要注意下，新加进来的机器不是每个机器都去找，它只会找一个机器去同步。

         这个会不会出现有段时间节点之间数据不一致的问题啊，当然会有，ap架构下的Nacos集群就会有这样的问题，但是ap架构是最终一致性的，这个关系其实不大，找不到再去其他节点上找就是了。如果你想保证数据的强一致性，那就用到cp架构，后面我再更新。

        所以最终你把整体的架构把握了就可以，真正遇到问题的时候，再去追踪细节。

        喜欢的话一键三连吧！！哈哈