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微服务原理

微服务篇

文章目录

微服务篇
- SpringCloud常见组件
Nacos篇
- 下载源码
- 导入Nacos源码
- proto编译
- - protobuf定义
  - 安装protoc
  - 编译proto
- 运行Nacos服务
- 服务注册
- - 服务注册接口
  - 客户端
  - - NacosServiceRegistryAutoConfiguration
    - NacosAutoServiceRegistration
    - NacosServiceRegistry
    - NacosNamingService
    - 客户端注册
  - 服务端
  - - InstanceController
    - ServiceManager
    - DistroConsistencyServiceImpl
    - - 更新本地实例列表
      - 集群数据同步
    - 服务端注册
  - 总结
  - - Nacos的注册表结构是什么样的？
    - Nacos如何支撑阿里内部数十万服务注册压力？
    - Nacos如何避免并发读写冲突问题？
    - Nacos与Eureka的区别？
- 服务心跳
- - 客户端
  - - BeatInfo
  - BeatReactor
  - - BeatTask
    - 发送心跳
  - 服务端
  - - InstanceController
    - 处理心跳请求
    - 心跳异常检测
    - 主动健康检测
  - 总结
- 服务发现
- - 客户端
  - - 定期更新服务列表
  - 处理服务变更通知
  - 服务端
  - - 拉取服务列表接口
    - 发布服务变更的UDP通知
  - 总结
Sentinel篇
- ProcessorSlotChain
- Node
- Entry
- - 自定义资源
  - 基于注解标记资源
- Context
- - Context定义
  - Context初始化
  - - 自动装配
    - AbstractSentinelInterceptor
    - ContextUtil
- ProcessorSlotChain执行流程
- - DefaultProcessorSlotChain
  - NodeSelectorSlot
  - ClusterBuilderSlot
  - StatisticSlot
  - AuthoritySlot
  - SystemSlot
  - ParamFlowSlot
  - - 令牌桶
  - FlowSlot
  - - 核心流程
    - 滑动时间窗口
    - 漏铜
  - DegradeSlot
  - - CircuitBreaker
    - 触发断路器
- 总结
- - Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？
  - Sentinel的线程隔离与Hystix的线程隔离有什么差别?

SpringCloud常见组件

SpringCloud包含的组件很多，有很多功能是重复的。其中最常用组件包括：

注册中心组件：Eureka、Nacos等
负载均衡组件：Ribbon
远程调用组件：OpenFeign
网关组件：Zuul、Gateway
服务保护组件：Hystrix、Sentinel
服务配置管理组件：SpringCloudConfig、Nacos

Nacos篇

要研究Nacos源码不能直接用打包好的Nacos服务端jar包来运行，需要下载源码自己编译来运行。

下载源码

Nacos的GitHub地址：https://github.com/alibaba/nacos

找到其release页面：https://github.com/alibaba/nacos/tags，找到其中的1.4.2.版本：

点击进入后，下载Source code(zip)：

导入Nacos源码

编写一个简单的订单-用户微服务，将之前下载好的Nacos源码解压到该微服务项目目录中，使用IDEA将其作为一个module导入：

选择项目结构选项：

然后点击导入module：

在弹出窗口中，选择nacos源码目录：

然后选择maven模块，finish：

最后，点击OK即可：

proto编译

Nacos底层的数据通信会基于protobuf对数据做序列化和反序列化。并将对应的proto文件定义在了consistency这个子模块中

需要先将proto文件编译成对应的Java代码。

protobuf定义

protobuf的全称是Protocol Buffer，是Google提供的一种数据序列化协议，Google官方对其的定义：

Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据序列化，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。它可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。

可以简单理解为，是一种跨语言、跨平台的数据传输格式。与json的功能类似，但是无论是性能，还是数据大小都比json要好很多。

protobuf的之所以可以跨语言，就是因为数据定义的格式为.proto格式，需要基于protoc编译为对应的语言。

安装protoc

Protobuf的GitHub地址： https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

下载windows版本，解压到任意非中文目录下，其中的bin目录中的protoc.exe可以帮助编译。

然后将这个bin目录配置到你的环境变量path中，可以参考JDK的配置方式：

编译proto

进入Nacos的consistency模块下的src/main目录下，打开cmd窗口，运行下面两个命令：

protoc --java_out=./java ./proto/consistency.proto
protoc --java_out=./java ./proto/Data.proto

运行之后，打开IDEA，在Nacos的consistency模块中会编译出以下Java代码：

运行Nacos服务

Nacos服务端的入口是在console模块中的Nacos的启动类

因为Nacos的默认启动方式为集群启动，所以如果想要使其单机启动，需要按照以下步骤操作：

新建一个SpringBootApplication：

然后填写应用信息

运行Nacos这个main函数，将order-service和user-service服务启动后，可以查看nacos控制台

服务注册

服务注册到Nacos以后，会保存在一个本地注册表中，其结构如下

首先最外层是一个Map，结构为：Map>：

key：是namespace_id，起到环境隔离的作用。namespace下可以有多个group。
value：又是一个Map，代表分组及组内的服务。一个组内可以有多个服务。
- key：代表group分组，不过作为key时格式是group_name:service_name
- value：分组下的某一个服务，例如userservice，用户服务。类型为Service，内部也包含一个Map，一个服务下可以有多个集群。
  - key：集群名称。
  - value：Cluster类型，包含集群的具体信息。一个集群中可能包含多个实例，也就是具体的节点信息，其中包含一个Set，就是该集群下的实例的集合。
    - Instance：实例信息，包含实例的IP、Port、健康状态、权重等等信息。

每一个服务去注册到Nacos时，就会把信息组织并存入这个Map中。

服务注册接口

Nacos提供了服务注册的API接口，客户端需要向该接口发送请求，即可实现服务注册。

接口说明：注册一个实例到Nacos服务。

请求类型：POST

请求路径：/nacos/v1/ns/instance

请求参数：

名称	类型	是否必选	描述
ip	字符串	是	服务实例IP
port	int	是	服务实例port
namespaceId	字符串	否	命名空间ID
weight	double	否	权重
enabled	boolean	否	是否上线
healthy	boolean	否	是否健康
metadata	字符串	否	扩展信息
clusterName	字符串	否	集群名
serviceName	字符串	是	服务名
groupName	字符串	否	分组名
ephemeral	boolean	否	是否临时实例

错误编码：

错误代码	描述	语义
400	Bad Request	客户端请求中的语法错误
403	Forbidden	没有权限
404	Not Found	无法找到资源
500	Internal Server Error	服务器内部错误
200	OK	正常

客户端

首先需要找到服务注册的入口。

NacosServiceRegistryAutoConfiguration

因为Nacos的客户端是基于SpringBoot的自动装配实现的，可以在nacos-discovery依赖：spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery-2.2.6.RELEASE.jar

可以看到，有很多个自动配置类被加载了，其中跟服务注册有关的就是NacosServiceRegistryAutoConfiguration这个类。

在这个类中，包含了一个跟自动注册有关的Bean：

NacosAutoServiceRegistration

源码如图：

在初始化时，其父类AbstractAutoServiceRegistration也被初始化了。

它实现了ApplicationListener接口，监听Spring容器启动过程中的事件。

在监听到WebServerInitializedEvent（web服务初始化完成）的事件后，执行了bind 方法。

其中的bind方法如下：

public void bind(WebServerInitializedEvent event) {
    // 获取 ApplicationContext
    ApplicationContext context = event.getApplicationContext();
    // 判断服务的 namespace,一般都是null
    if (context instanceof ConfigurableWebServerApplicationContext) {
        if ("management".equals(((ConfigurableWebServerApplicationContext) context)
                                .getServerNamespace())) {
            return;
        }
    }
    // 记录当前 web 服务的端口
    this.port.compareAndSet(0, event.getWebServer().getPort());
    // 启动当前服务注册流程
    this.start();
}

start方法流程：

public void start() {
		if (!isEnabled()) {
			if (logger.isDebugEnabled()) {
				logger.debug("Discovery Lifecycle disabled. Not starting");
			}
			return;
		}

		// 当前服务处于未运行状态时，才进行初始化
		if (!this.running.get()) {
            // 发布服务开始注册的事件
			this.context.publishEvent(
					new InstancePreRegisteredEvent(this, getRegistration()));
            // ☆☆☆☆开始注册☆☆☆☆
			register();
			if (shouldRegisterManagement()) {
				registerManagement();
			}
            // 发布注册完成事件
			this.context.publishEvent(
					new InstanceRegisteredEvent<>(this, getConfiguration()));
            // 服务状态设置为运行状态，基于AtomicBoolean
			this.running.compareAndSet(false, true);
		}

	}

其最关键的register()方法就是完成服务注册的关键

protected void register() {
    this.serviceRegistry.register(getRegistration());
}

此处的this.serviceRegistry就是NacosServiceRegistry：

NacosServiceRegistry

NacosServiceRegistry是Spring的ServiceRegistry接口的实现类，而ServiceRegistry接口是服务注册、发现的规约接口，定义了register、deregister等方法的声明。

NacosServiceRegistry对register的实现如下：

@Override
public void register(Registration registration) {
	// 判断serviceId是否为空，也就是spring.application.name不能为空
    if (StringUtils.isEmpty(registration.getServiceId())) {
        log.warn("No service to register for nacos client...");
        return;
    }
    // 获取Nacos的命名服务，其实就是注册中心服务
    NamingService namingService = namingService();
    // 获取 serviceId 和 Group
    String serviceId = registration.getServiceId();
    String group = nacosDiscoveryProperties.getGroup();
	// 封装服务实例的基本信息，如 cluster-name、是否为临时实例、权重、IP、端口等
    Instance instance = getNacosInstanceFromRegistration(registration);

    try {
        // 开始注册服务
        namingService.registerInstance(serviceId, group, instance);
        log.info("nacos registry, {} {} {}:{} register finished", group, serviceId,
                 instance.getIp(), instance.getPort());
    }
    catch (Exception e) {
        if (nacosDiscoveryProperties.isFailFast()) {
            log.error("nacos registry, {} register failed...{},", serviceId,
                      registration.toString(), e);
            rethrowRuntimeException(e);
        }
        else {
            log.warn("Failfast is false. {} register failed...{},", serviceId,
                     registration.toString(), e);
        }
    }
}

方法中最终是调用NamingService的registerInstance方法实现注册的。而NamingService接口的默认实现就是NacosNamingService。

NacosNamingService

NacosNamingService提供了服务注册、订阅等功能。其中registerInstance就是注册服务实例：

@Override
public void registerInstance(String serviceName, String groupName, Instance instance) throws NacosException {
    // 检查超时参数是否异常。心跳超时时间(默认15秒)必须大于心跳周期(默认5秒)
    NamingUtils.checkInstanceIsLegal(instance);
    // 拼接得到新的服务名，格式为：groupName@@serviceId
    String groupedServiceName = NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName);
    // 判断是否为临时实例，默认为 true。
    if (instance.isEphemeral()) {
        // 如果是临时实例，需要定时向 Nacos 服务发送心跳
        BeatInfo beatInfo = beatReactor.buildBeatInfo(groupedServiceName, instance);
        beatReactor.addBeatInfo(groupedServiceName, beatInfo);
    }
    // 发送注册服务实例的请求
    serverProxy.registerService(groupedServiceName, groupName, instance);
}

最终，由NacosProxy的registerService方法，完成服务注册。

public void registerService(String serviceName, String groupName, Instance instance) throws NacosException {

    NAMING_LOGGER.info("[REGISTER-SERVICE] {} registering service {} with instance: {}", namespaceId, serviceName,
                       instance);
	// 组织请求参数
    final Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(16);
    params.put(CommonParams.NAMESPACE_ID, namespaceId);
    params.put(CommonParams.SERVICE_NAME, serviceName);
    params.put(CommonParams.GROUP_NAME, groupName);
    params.put(CommonParams.CLUSTER_NAME, instance.getClusterName());
    params.put("ip", instance.getIp());
    params.put("port", String.valueOf(instance.getPort()));
    params.put("weight", String.valueOf(instance.getWeight()));
    params.put("enable", String.valueOf(instance.isEnabled()));
    params.put("healthy", String.valueOf(instance.isHealthy()));
    params.put("ephemeral", String.valueOf(instance.isEphemeral()));
    params.put("metadata", JacksonUtils.toJson(instance.getMetadata()));
	// 通过POST请求将上述参数，发送到 /nacos/v1/ns/instance
    reqApi(UtilAndComs.nacosUrlInstance, params, HttpMethod.POST);

}

这里提交的信息就是Nacos服务注册接口需要的完整参数，核心参数有：

namespace_id：环境
service_name：服务名称
group_name：组名称
cluster_name：集群名称
ip: 当前实例的ip地址
port: 当前实例的端口

客户端注册

注册流程图：

服务端

在nacos-console的模块中，会引入nacos-naming这个模块：

模块结构如下：

其中的com.alibaba.nacos.naming.controllers包下就有服务注册、发现等相关的各种接口，其中的服务注册是在InstanceController类中：

InstanceController

进入InstanceController类，可以看到一个register方法，即为服务注册的方法

@CanDistro
@PostMapping
@Secured(parser = NamingResourceParser.class, action = ActionTypes.WRITE)
public String register(HttpServletRequest request) throws Exception {
	// 尝试获取namespaceId
    final String namespaceId = WebUtils
        .optional(request, CommonParams.NAMESPACE_ID, Constants.DEFAULT_NAMESPACE_ID);
    // 尝试获取serviceName，其格式为 group_name@@service_name
    final String serviceName = WebUtils.required(request, CommonParams.SERVICE_NAME);
    NamingUtils.checkServiceNameFormat(serviceName);
	// 解析出实例信息，封装为Instance对象
    final Instance instance = parseInstance(request);
	// 注册实例
    serviceManager.registerInstance(namespaceId, serviceName, instance);
    return "ok";
}

这里进入serviceManager.registerInstance()方法中。

ServiceManager

ServiceManager就是Nacos中管理服务、实例信息的核心API，其中就包含Nacos的服务注册表

而其中的registerInstance方法就是注册服务实例的方法

/**
     * Register an instance to a service in AP mode.
     *
     * This method creates service or cluster silently if they don't exist.
     *
     * @param namespaceId id of namespace
     * @param serviceName service name
     * @param instance    instance to register
     * @throws Exception any error occurred in the process
     */
public void registerInstance(String namespaceId, String serviceName, Instance instance) throws NacosException {
	// 创建一个空的service（如果是第一次来注册实例，要先创建一个空service出来，放入注册表）
    // 此时不包含实例信息
    createEmptyService(namespaceId, serviceName, instance.isEphemeral());
    // 拿到创建好的service
    Service service = getService(namespaceId, serviceName);
    // 拿不到则抛异常
    if (service == null) {
        throw new NacosException(NacosException.INVALID_PARAM,
                                 "service not found, namespace: " + namespaceId + ", service: " + serviceName);
    }
    // 添加要注册的实例到service中
    addInstance(namespaceId, serviceName, instance.isEphemeral(), instance);
}

服务创建完毕，接下来就是添加实例到服务中

/**
     * Add instance to service.
     *
     * @param namespaceId namespace
     * @param serviceName service name
     * @param ephemeral   whether instance is ephemeral
     * @param ips         instances
     * @throws NacosException nacos exception
     */
public void addInstance(String namespaceId, String serviceName, boolean ephemeral, Instance... ips)
    throws NacosException {
	// 监听服务列表用到的key，服务唯一标识，例如：com.alibaba.nacos.naming.iplist.ephemeral.public##DEFAULT_GROUP@@order-service
    String key = KeyBuilder.buildInstanceListKey(namespaceId, serviceName, ephemeral);
    // 获取服务
    Service service = getService(namespaceId, serviceName);
    // 同步锁，避免并发修改的安全问题
    synchronized (service) {
        // 1）获取要更新的实例列表
        List<Instance> instanceList = addIpAddresses(service, ephemeral, ips);
		// 2）封装实例列表到Instances对象
        Instances instances = new Instances();
        instances.setInstanceList(instanceList);
		// 3）完成 注册表更新 以及 Nacos集群的数据同步
        consistencyService.put(key, instances);
    }
}

该方法中对修改服务列表的动作加锁处理，确保线程安全。而在同步代码块中，包含下面几步：

获取要更新的实例列表，addIpAddresses(service, ephemeral, ips);
将更新后的数据封装到Instances对象中，后面更新注册表时使用
调用consistencyService.put()方法完成Nacos集群的数据同步，保证集群一致性。

注意：在第1步的addIPAddress中，会拷贝旧的实例列表，添加新实例到列表中。在第3步中，完成对实例状态更新后，则会用新列表直接覆盖旧实例列表。而在更新过程中，旧实例列表不受影响，用户依然可以读取。

这样在更新列表状态过程中，无需阻塞用户的读操作，也不会导致用户读取到脏数据，性能比较好。这种方案称为CopyOnWrite方案。

更新服务列表

实例列表的更新所对应的方法是addIpAddresses(service, ephemeral, ips);

private List<Instance> addIpAddresses(Service service, boolean ephemeral, Instance... ips) throws NacosException {
    return updateIpAddresses(service, UtilsAndCommons.UPDATE_INSTANCE_ACTION_ADD, ephemeral, ips);
}

进入updateIpAddresses方法

public List<Instance> updateIpAddresses(Service service, String action, boolean ephemeral, Instance... ips)
    throws NacosException {
	// 根据namespaceId、serviceName获取当前服务的实例列表，返回值是Datum
    // 第一次来，肯定是null
    Datum datum = consistencyService
        .get(KeyBuilder.buildInstanceListKey(service.getNamespaceId(), service.getName(), ephemeral));
	// 得到服务中现有的实例列表
    List<Instance> currentIPs = service.allIPs(ephemeral);
    // 创建map，保存实例列表，key为ip地址，value是Instance对象
    Map<String, Instance> currentInstances = new HashMap<>(currentIPs.size());
    // 创建Set集合，保存实例的instanceId
    Set<String> currentInstanceIds = Sets.newHashSet();
	// 遍历要现有的实例列表
    for (Instance instance : currentIPs) {
        // 添加到map中
        currentInstances.put(instance.toIpAddr(), instance);
        // 添加instanceId到set中
        currentInstanceIds.add(instance.getInstanceId());
    }
	
    // 创建map，用来保存更新后的实例列表
    Map<String, Instance> instanceMap;
    if (datum != null && null != datum.value) {
        // 如果服务中已经有旧的数据，则先保存旧的实例列表
        instanceMap = setValid(((Instances) datum.value).getInstanceList(), currentInstances);
    } else {
        // 如果没有旧数据，则直接创建新的map
        instanceMap = new HashMap<>(ips.length);
    }
	// 遍历实例列表
    for (Instance instance : ips) {
        // 判断服务中是否包含要注册的实例的cluster信息
        if (!service.getClusterMap().containsKey(instance.getClusterName())) {
            // 如果不包含，创建新的cluster
            Cluster cluster = new Cluster(instance.getClusterName(), service);
            cluster.init();
            // 将集群放入service的注册表
            service.getClusterMap().put(instance.getClusterName(), cluster);
            Loggers.SRV_LOG
                .warn("cluster: {} not found, ip: {}, will create new cluster with default configuration.",
                      instance.getClusterName(), instance.toJson());
        }
		// 删除实例 or 新增实例 ？
        if (UtilsAndCommons.UPDATE_INSTANCE_ACTION_REMOVE.equals(action)) {
            instanceMap.remove(instance.getDatumKey());
        } else {
            // 新增实例，instance生成全新的instanceId
            Instance oldInstance = instanceMap.get(instance.getDatumKey());
            if (oldInstance != null) {
                instance.setInstanceId(oldInstance.getInstanceId());
            } else {
                instance.setInstanceId(instance.generateInstanceId(currentInstanceIds));
            }
            // 放入instance列表
            instanceMap.put(instance.getDatumKey(), instance);
        }

    }

    if (instanceMap.size() <= 0 && UtilsAndCommons.UPDATE_INSTANCE_ACTION_ADD.equals(action)) {
        throw new IllegalArgumentException(
            "ip list can not be empty, service: " + service.getName() + ", ip list: " + JacksonUtils
            .toJson(instanceMap.values()));
    }
	// 将instanceMap中的所有实例转为List返回
    return new ArrayList<>(instanceMap.values());
}

简单来讲，就是先获取旧的实例列表，然后把新的实例信息与旧的做对比，新的实例就添加，老的实例同步ID。然后返回最新的实例列表。

Nacos集群一致性

在完成本地服务列表更新后，Nacos又实现了集群一致性更新，调用的是consistencyService.put(key, instances);

这里的ConsistencyService接口，代表集群一致性的接口，有很多中不同实现：

进入DelegateConsistencyServiceImpl

@Override
public void put(String key, Record value) throws NacosException {
    // 根据实例是否是临时实例，判断委托对象
    mapConsistencyService(key).put(key, value);
}

其中的mapConsistencyService(key)方法就是选择委托方式的

private ConsistencyService mapConsistencyService(String key) {
    // 判断是否是临时实例：
    // 是，选择 ephemeralConsistencyService，也就是 DistroConsistencyServiceImpl类
    // 否，选择 persistentConsistencyService，也就是PersistentConsistencyServiceDelegateImpl
    return KeyBuilder.matchEphemeralKey(key) ? ephemeralConsistencyService : persistentConsistencyService;
}

默认情况下，所有实例都是临时实例，所以关注DistroConsistencyServiceImpl即可。

DistroConsistencyServiceImpl

DistroConsistencyServiceImpl类的put方法来实现临时实例的一致性。

public void put(String key, Record value) throws NacosException {
    // 先将要更新的实例信息写入本地实例列表
    onPut(key, value);
    // 开始集群同步
    distroProtocol.sync(new DistroKey(key, KeyBuilder.INSTANCE_LIST_KEY_PREFIX), DataOperation.CHANGE,
                        globalConfig.getTaskDispatchPeriod() / 2);
}

onPut(key, value)：其中value就是Instances，要更新的服务信息。这行主要是基于线程池方式，异步的将Service信息写入注册表中(就是那个多重Map)
distroProtocol.sync()：就是通过Distro协议将数据同步给集群中的其它Nacos节点

更新本地实例列表

放入阻塞队列

onPut方法如下：

public void onPut(String key, Record value) {
	// 判断是否是临时实例
    if (KeyBuilder.matchEphemeralInstanceListKey(key)) {
        // 封装 Instances 信息到 数据集：Datum
        Datum<Instances> datum = new Datum<>();
        datum.value = (Instances) value;
        datum.key = key;
        datum.timestamp.incrementAndGet();
        // 放入DataStore
        dataStore.put(key, datum);
    }

    if (!listeners.containsKey(key)) {
        return;
    }
	// 放入阻塞队列，这里的 notifier维护了一个阻塞队列，并且基于线程池异步执行队列中的任务
    notifier.addTask(key, DataOperation.CHANGE);
}

notifier的类型就是DistroConsistencyServiceImpl.Notifier，内部维护了一个阻塞队列，存放服务列表变更的事件：

addTask时，将任务加入该阻塞队列：

// DistroConsistencyServiceImpl.Notifier类的 addTask 方法：
public void addTask(String datumKey, DataOperation action) {

    if (services.containsKey(datumKey) && action == DataOperation.CHANGE) {
        return;
    }
    if (action == DataOperation.CHANGE) {
        services.put(datumKey, StringUtils.EMPTY);
    }
    // 任务放入阻塞队列
    tasks.offer(Pair.with(datumKey, action));
}

Notifier异步更新

同时，notifier还是一个Runnable，通过一个单线程的线程池来不断从阻塞队列中获取任务，执行服务列表的更新。来看下其中的run方法：

// DistroConsistencyServiceImpl.Notifier类的run方法：
@Override
public void run() {
    Loggers.DISTRO.info("distro notifier started");
	// 死循环，不断执行任务。因为是阻塞队列，不会导致CPU负载过高
    for (; ; ) {
        try {
            // 从阻塞队列中获取任务
            Pair<String, DataOperation> pair = tasks.take();
            // 处理任务，更新服务列表
            handle(pair);
        } catch (Throwable e) {
            Loggers.DISTRO.error("[NACOS-DISTRO] Error while handling notifying task", e);
        }
    }
}

handle方法：

// DistroConsistencyServiceImpl.Notifier类的 handle 方法：
private void handle(Pair<String, DataOperation> pair) {
    try {
        String datumKey = pair.getValue0();
        DataOperation action = pair.getValue1();

        services.remove(datumKey);

        int count = 0;

        if (!listeners.containsKey(datumKey)) {
            return;
        }
		// 遍历，找到变化的service，这里的 RecordListener就是 Service
        for (RecordListener listener : listeners.get(datumKey)) {

            count++;

            try {
                // 服务的实例列表CHANGE事件
                if (action == DataOperation.CHANGE) {
                    // 更新服务列表
                    listener.onChange(datumKey, dataStore.get(datumKey).value);
                    continue;
                }
				// 服务的实例列表 DELETE 事件
                if (action == DataOperation.DELETE) {
                    listener.onDelete(datumKey);
                    continue;
                }
            } catch (Throwable e) {
                Loggers.DISTRO.error("[NACOS-DISTRO] error while notifying listener of key: {}", datumKey, e);
            }
        }

        if (Loggers.DISTRO.isDebugEnabled()) {
            Loggers.DISTRO
                .debug("[NACOS-DISTRO] datum change notified, key: {}, listener count: {}, action: {}",
                       datumKey, count, action.name());
        }
    } catch (Throwable e) {
        Loggers.DISTRO.error("[NACOS-DISTRO] Error while handling notifying task", e);
    }
}

覆盖实例列表

在Service的onChange方法中，就可以看到更新实例列表的逻辑了：

@Override
public void onChange(String key, Instances value) throws Exception {

    Loggers.SRV_LOG.info("[NACOS-RAFT] datum is changed, key: {}, value: {}", key, value);

	// 更新实例列表
    updateIPs(value.getInstanceList(), KeyBuilder.matchEphemeralInstanceListKey(key));

    recalculateChecksum();
}

updateIPs方法：

public void updateIPs(Collection<Instance> instances, boolean ephemeral) {
    // 准备一个Map，key是cluster，值是集群下的Instance集合
    Map<String, List<Instance>> ipMap = new HashMap<>(clusterMap.size());
    // 获取服务的所有cluster名称
    for (String clusterName : clusterMap.keySet()) {
        ipMap.put(clusterName, new ArrayList<>());
    }
    // 遍历要更新的实例
    for (Instance instance : instances) {
        try {
            if (instance == null) {
                Loggers.SRV_LOG.error("[NACOS-DOM] received malformed ip: null");
                continue;
            }
			// 判断实例是否包含clusterName，没有的话用默认cluster
            if (StringUtils.isEmpty(instance.getClusterName())) {
                instance.setClusterName(UtilsAndCommons.DEFAULT_CLUSTER_NAME);
            }
			// 判断cluster是否存在，不存在则创建新的cluster
            if (!clusterMap.containsKey(instance.getClusterName())) {
                Loggers.SRV_LOG
                    .warn("cluster: {} not found, ip: {}, will create new cluster with default configuration.",
                          instance.getClusterName(), instance.toJson());
                Cluster cluster = new Cluster(instance.getClusterName(), this);
                cluster.init();
                getClusterMap().put(instance.getClusterName(), cluster);
            }
			// 获取当前cluster实例的集合，不存在则创建新的
            List<Instance> clusterIPs = ipMap.get(instance.getClusterName());
            if (clusterIPs == null) {
                clusterIPs = new LinkedList<>();
                ipMap.put(instance.getClusterName(), clusterIPs);
            }
			// 添加新的实例到 Instance 集合
            clusterIPs.add(instance);
        } catch (Exception e) {
            Loggers.SRV_LOG.error("[NACOS-DOM] failed to process ip: " + instance, e);
        }
    }

    for (Map.Entry<String, List<Instance>> entry : ipMap.entrySet()) {
        //make every ip mine
        List<Instance> entryIPs = entry.getValue();
        // 将实例集合更新到 clusterMap（注册表）
        clusterMap.get(entry.getKey()).updateIps(entryIPs, ephemeral);
    }

    setLastModifiedMillis(System.currentTimeMillis());
    // 发布服务变更的通知消息
    getPushService().serviceChanged(this);
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

    for (Instance instance : allIPs()) {
        stringBuilder.append(instance.toIpAddr()).append("_").append(instance.isHealthy()).append(",");
    }

    Loggers.EVT_LOG.info("[IP-UPDATED] namespace: {}, service: {}, ips: {}", getNamespaceId(), getName(),
                         stringBuilder.toString());

}

第45行的代码clusterMap.get(entry.getKey()).updateIps(entryIPs, ephemeral);，就是在更新注册表：

public void updateIps(List<Instance> ips, boolean ephemeral) {
    // 获取旧实例列表
    Set<Instance> toUpdateInstances = ephemeral ? ephemeralInstances : persistentInstances;

    HashMap<String, Instance> oldIpMap = new HashMap<>(toUpdateInstances.size());

    for (Instance ip : toUpdateInstances) {
        oldIpMap.put(ip.getDatumKey(), ip);
    }

	// 检查新加入实例的状态
    List<Instance> newIPs = subtract(ips, oldIpMap.values());
    if (newIPs.size() > 0) {
        Loggers.EVT_LOG
            .info("{} {SYNC} {IP-NEW} cluster: {}, new ips size: {}, content: {}", getService().getName(),
                  getName(), newIPs.size(), newIPs.toString());

        for (Instance ip : newIPs) {
            HealthCheckStatus.reset(ip);
        }
    }
	// 移除要删除的实例
    List<Instance> deadIPs = subtract(oldIpMap.values(), ips);

    if (deadIPs.size() > 0) {
        Loggers.EVT_LOG
            .info("{} {SYNC} {IP-DEAD} cluster: {}, dead ips size: {}, content: {}", getService().getName(),
                  getName(), deadIPs.size(), deadIPs.toString());

        for (Instance ip : deadIPs) {
            HealthCheckStatus.remv(ip);
        }
    }

    toUpdateInstances = new HashSet<>(ips);
	// 直接覆盖旧实例列表
    if (ephemeral) {
        ephemeralInstances = toUpdateInstances;
    } else {
        persistentInstances = toUpdateInstances;
    }
}

集群数据同步

在DistroConsistencyServiceImpl的put方法中分为两步：

其中的onPut方法已经分析过了。

下面的distroProtocol.sync()就是集群同步的逻辑了。

DistroProtocol类的sync方法如下：

public void sync(DistroKey distroKey, DataOperation action, long delay) {
    // 遍历 Nacos 集群中除自己以外的其它节点
    for (Member each : memberManager.allMembersWithoutSelf()) {
        DistroKey distroKeyWithTarget = new DistroKey(distroKey.getResourceKey(), distroKey.getResourceType(),
                                                      each.getAddress());
        // 定义一个Distro的同步任务
        DistroDelayTask distroDelayTask = new DistroDelayTask(distroKeyWithTarget, action, delay);
        // 交给线程池去执行
        distroTaskEngineHolder.getDelayTaskExecuteEngine().addTask(distroKeyWithTarget, distroDelayTask);
        if (Loggers.DISTRO.isDebugEnabled()) {
            Loggers.DISTRO.debug("[DISTRO-SCHEDULE] {} to {}", distroKey, each.getAddress());
        }
    }
}

其中同步的任务封装为一个DistroDelayTask对象。交给了distroTaskEngineHolder.getDelayTaskExecuteEngine()执行，这行代码的返回值是NacosDelayTaskExecuteEngine，这个类维护了一个线程池，并且接收任务，执行任务。

执行任务的方法为processTasks()方法：

protected void processTasks() {
    Collection<Object> keys = getAllTaskKeys();
    for (Object taskKey : keys) {
        AbstractDelayTask task = removeTask(taskKey);
        if (null == task) {
            continue;
        }
        NacosTaskProcessor processor = getProcessor(taskKey);
        if (null == processor) {
            getEngineLog().error("processor not found for task, so discarded. " + task);
            continue;
        }
        try {
            // 尝试执行同步任务，如果失败会重试
            if (!processor.process(task)) {
                retryFailedTask(taskKey, task);
            }
        } catch (Throwable e) {
            getEngineLog().error("Nacos task execute error : " + e.toString(), e);
            retryFailedTask(taskKey, task);
        }
    }
}

可以看出来基于Distro模式的同步是异步进行的，并且失败时会将任务重新入队并充实，因此不保证同步结果的强一致性，属于AP模式的一致性策略。

服务端注册

流程图：

总结

Nacos的注册表结构是什么样的？

Nacos是多级存储模型，最外层通过namespace来实现环境隔离，然后是group分组，分组下就是服务，一个服务有可以分为不同的集群，集群中包含多个实例。因此其注册表结构为一个Map，类型是：

Map>，

外层key是namespace_id，内层key是group+serviceName.

Service内部维护一个Map，结构是：Map，key是clusterName，值是集群信息

Cluster内部维护一个Set集合，元素是Instance类型，代表集群中的多个实例。

Nacos如何支撑阿里内部数十万服务注册压力？

Nacos内部接收到注册的请求时，不会立即写数据，而是将服务注册的任务放入一个阻塞队列就立即响应给客户端。然后利用线程池读取阻塞队列中的任务，异步来完成实例更新，从而提高并发写能力。

Nacos如何避免并发读写冲突问题？

Nacos在更新实例列表时，会采用CopyOnWrite技术，首先将旧的实例列表拷贝一份，然后更新拷贝的实例列表，再用更新后的实例列表来覆盖旧的实例列表。

这样在更新的过程中，就不会对读实例列表的请求产生影响，也不会出现脏读问题了。

Nacos与Eureka的区别？

Nacos与Eureka有相同点，也有不同之处，可以从以下几点来描述：

接口方式：Nacos与Eureka都对外暴露了Rest风格的API接口，用来实现服务注册、发现等功能。
实例类型：Nacos的实例有永久和临时实例之分；而Eureka只支持临时实例。
健康检测：Nacos对临时实例采用心跳模式检测，对永久实例采用主动请求来检测；Eureka只支持心跳模式。
服务发现：Nacos支持定时拉取和订阅推送两种模式；Eureka只支持定时拉取模式。

服务心跳

Nacos的实例分为临时实例和永久实例两种，可以通过在yaml 文件配置：

spring:
  application:
    name: order-service
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        ephemeral: false # 设置实例为永久实例。true：临时; false：永久
      server-addr: 192.168.150.1:8845

临时实例基于心跳方式做健康检测，而永久实例则是由Nacos主动探测实例状态。

其中Nacos提供的心跳的API接口为：

接口描述：发送某个实例的心跳

请求类型：PUT

请求路径：/nacos/v1/ns/instance/beat

请求参数：

名称	类型	是否必选	描述
serviceName	字符串	是	服务名
groupName	字符串	否	分组名
ephemeral	boolean	否	是否临时实例
beat	JSON格式字符串	是	实例心跳内容

错误编码：

错误代码	描述	语义
400	Bad Request	客户端请求中的语法错误
403	Forbidden	没有权限
404	Not Found	无法找到资源
500	Internal Server Error	服务器内部错误
200	OK	正常

客户端

在服务注册中的NacosNamingService这个类实现了服务的注册，同时也实现了服务心跳：

@Override
public void registerInstance(String serviceName, String groupName, Instance instance) throws NacosException {
    NamingUtils.checkInstanceIsLegal(instance);
    String groupedServiceName = NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName);
    // 判断是否是临时实例。
    if (instance.isEphemeral()) {
        // 如果是临时实例，则构建心跳信息BeatInfo
        BeatInfo beatInfo = beatReactor.buildBeatInfo(groupedServiceName, instance);
        // 添加心跳任务
        beatReactor.addBeatInfo(groupedServiceName, beatInfo);
    }
    serverProxy.registerService(groupedServiceName, groupName, instance);
}

BeatInfo

这里的BeanInfo就包含心跳需要的各种信息。

BeatReactor

BeatRector这个类维护了一个线程池

当调用BeatReactor的.addBeatInfo(groupedServiceName, beatInfo)方法时，就会执行心跳：

public void addBeatInfo(String serviceName, BeatInfo beatInfo) {
    NAMING_LOGGER.info("[BEAT] adding beat: {} to beat map.", beatInfo);
    String key = buildKey(serviceName, beatInfo.getIp(), beatInfo.getPort());
    BeatInfo existBeat = null;
    //fix #1733
    if ((existBeat = dom2Beat.remove(key)) != null) {
        existBeat.setStopped(true);
    }
    dom2Beat.put(key, beatInfo);
    // 利用线程池，定期执行心跳任务，周期为 beatInfo.getPeriod()
    executorService.schedule(new BeatTask(beatInfo), beatInfo.getPeriod(), TimeUnit.MILLISECONDS);
    MetricsMonitor.getDom2BeatSizeMonitor().set(dom2Beat.size());
}

心跳周期的默认值在com.alibaba.nacos.api.common.Constants类中

可以看到是5秒，默认5秒一次心跳。

BeatTask

心跳的任务封装在BeatTask这个类中，是一个Runnable，其run方法如下

@Override
public void run() {
    if (beatInfo.isStopped()) {
        return;
    }
    // 获取心跳周期
    long nextTime = beatInfo.getPeriod();
    try {
        // 发送心跳
        JsonNode result = serverProxy.sendBeat(beatInfo, BeatReactor.this.lightBeatEnabled);
        long interval = result.get("clientBeatInterval").asLong();
        boolean lightBeatEnabled = false;
        if (result.has(CommonParams.LIGHT_BEAT_ENABLED)) {
            lightBeatEnabled = result.get(CommonParams.LIGHT_BEAT_ENABLED).asBoolean();
        }
        BeatReactor.this.lightBeatEnabled = lightBeatEnabled;
        if (interval > 0) {
            nextTime = interval;
        }
        // 判断心跳结果
        int code = NamingResponseCode.OK;
        if (result.has(CommonParams.CODE)) {
            code = result.get(CommonParams.CODE).asInt();
        }
        if (code == NamingResponseCode.RESOURCE_NOT_FOUND) {
            // 如果失败，则需要 重新注册实例
            Instance instance = new Instance();
            instance.setPort(beatInfo.getPort());
            instance.setIp(beatInfo.getIp());
            instance.setWeight(beatInfo.getWeight());
            instance.setMetadata(beatInfo.getMetadata());
            instance.setClusterName(beatInfo.getCluster());
            instance.setServiceName(beatInfo.getServiceName());
            instance.setInstanceId(instance.getInstanceId());
            instance.setEphemeral(true);
            try {
                serverProxy.registerService(beatInfo.getServiceName(),
                                            NamingUtils.getGroupName(beatInfo.getServiceName()), instance);
            } catch (Exception ignore) {
            }
        }
    } catch (NacosException ex) {
        NAMING_LOGGER.error("[CLIENT-BEAT] failed to send beat: {}, code: {}, msg: {}",
                            JacksonUtils.toJson(beatInfo), ex.getErrCode(), ex.getErrMsg());

    } catch (Exception unknownEx) {
        NAMING_LOGGER.error("[CLIENT-BEAT] failed to send beat: {}, unknown exception msg: {}",
                            JacksonUtils.toJson(beatInfo), unknownEx.getMessage(), unknownEx);
    } finally {
        executorService.schedule(new BeatTask(beatInfo), nextTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
}

发送心跳

最终心跳的发送还是通过NamingProxy的sendBeat方法来实现：

public JsonNode sendBeat(BeatInfo beatInfo, boolean lightBeatEnabled) throws NacosException {

    if (NAMING_LOGGER.isDebugEnabled()) {
        NAMING_LOGGER.debug("[BEAT] {} sending beat to server: {}", namespaceId, beatInfo.toString());
    }
    // 组织请求参数
    Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(8);
    Map<String, String> bodyMap = new HashMap<String, String>(2);
    if (!lightBeatEnabled) {
        bodyMap.put("beat", JacksonUtils.toJson(beatInfo));
    }
    params.put(CommonParams.NAMESPACE_ID, namespaceId);
    params.put(CommonParams.SERVICE_NAME, beatInfo.getServiceName());
    params.put(CommonParams.CLUSTER_NAME, beatInfo.getCluster());
    params.put("ip", beatInfo.getIp());
    params.put("port", String.valueOf(beatInfo.getPort()));
    // 发送请求，这个地址就是：/v1/ns/instance/beat
    String result = reqApi(UtilAndComs.nacosUrlBase + "/instance/beat", params, bodyMap, HttpMethod.PUT);
    return JacksonUtils.toObj(result);
}

服务端

对于临时实例，服务端代码分两部分：

InstanceController提供了一个接口，处理客户端的心跳请求
定时检测实例心跳是否按期执行

InstanceController

与服务注册时一样，在nacos-naming模块中的InstanceController类中，定义了一个方法用来处理心跳请求

@CanDistro
@PutMapping("/beat")
@Secured(parser = NamingResourceParser.class, action = ActionTypes.WRITE)
public ObjectNode beat(HttpServletRequest request) throws Exception {
	// 解析心跳的请求参数
    ObjectNode result = JacksonUtils.createEmptyJsonNode();
    result.put(SwitchEntry.CLIENT_BEAT_INTERVAL, switchDomain.getClientBeatInterval());

    String beat = WebUtils.optional(request, "beat", StringUtils.EMPTY);
    RsInfo clientBeat = null;
    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);
    // 尝试根据参数中的namespaceId、serviceName、clusterName、ip、port等信息
    // 从Nacos的注册表中 获取实例
    Instance instance = serviceManager.getInstance(namespaceId, serviceName, clusterName, ip, port);
	// 如果获取失败，说明心跳失败，实例尚未注册
    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);
		// 这里重新注册一个实例
        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());

        serviceManager.registerInstance(namespaceId, serviceName, instance);
    }
	// 尝试基于namespaceId和serviceName从 注册表中获取Service服务
    Service service = serviceManager.getService(namespaceId, serviceName);
	// 如果不存在，说明服务不存在，返回404
    if (service == null) {
        throw new NacosException(NacosException.SERVER_ERROR,
                                 "service not found: " + serviceName + "@" + namespaceId);
    }
    if (clientBeat == null) {
        clientBeat = new RsInfo();
        clientBeat.setIp(ip);
        clientBeat.setPort(port);
        clientBeat.setCluster(clusterName);
    }
    // 如果心跳没问题，开始处理心跳结果
    service.processClientBeat(clientBeat);

    result.put(CommonParams.CODE, NamingResponseCode.OK);
    if (instance.containsMetadata(PreservedMetadataKeys.HEART_BEAT_INTERVAL)) {
        result.put(SwitchEntry.CLIENT_BEAT_INTERVAL, instance.getInstanceHeartBeatInterval());
    }
    result.put(SwitchEntry.LIGHT_BEAT_ENABLED, switchDomain.isLightBeatEnabled());
    return result;
}

最终，在确认心跳请求对应的服务、实例都在的情况下，开始交给Service类处理这次心跳请求。调用了Service的processClientBeat方法。

处理心跳请求

查看Service的service.processClientBeat(clientBeat);方法

public void processClientBeat(final RsInfo rsInfo) {
    ClientBeatProcessor clientBeatProcessor = new ClientBeatProcessor();
    clientBeatProcessor.setService(this);
    clientBeatProcessor.setRsInfo(rsInfo);
    HealthCheckReactor.scheduleNow(clientBeatProcessor);
}

可以看到心跳信息被封装到了 ClientBeatProcessor类中，交给了HealthCheckReactor处理，HealthCheckReactor就是对线程池的封装，不用过多查看。

关键的业务逻辑都在ClientBeatProcessor这个类中，它是一个Runnable，其中的run方法如下

@Override
public void run() {
    Service service = this.service;
    if (Loggers.EVT_LOG.isDebugEnabled()) {
        Loggers.EVT_LOG.debug("[CLIENT-BEAT] processing beat: {}", rsInfo.toString());
    }

    String ip = rsInfo.getIp();
    String clusterName = rsInfo.getCluster();
    int port = rsInfo.getPort();
    // 获取集群信息
    Cluster cluster = service.getClusterMap().get(clusterName);
    // 获取集群中的所有实例信息
    List<Instance> instances = cluster.allIPs(true);

    for (Instance instance : instances) {
        // 找到心跳的这个实例
        if (instance.getIp().equals(ip) && instance.getPort() == port) {
            if (Loggers.EVT_LOG.isDebugEnabled()) {
                Loggers.EVT_LOG.debug("[CLIENT-BEAT] refresh beat: {}", rsInfo.toString());
            }
            // 更新实例的最后一次心跳时间 lastBeat
            instance.setLastBeat(System.currentTimeMillis());
            if (!instance.isMarked()) {
                if (!instance.isHealthy()) {
                    instance.setHealthy(true);
                    Loggers.EVT_LOG
                        .info("service: {} {POS} {IP-ENABLED} valid: {}:{}@{}, region: {}, msg: client beat ok",
                              cluster.getService().getName(), ip, port, cluster.getName(),
                              UtilsAndCommons.LOCALHOST_SITE);
                    getPushService().serviceChanged(service);
                }
            }
        }
    }
}

处理心跳请求的核心就是更新心跳实例的最后一次心跳时间，lastBeat，这个会成为判断实例心跳是否过期的关键指标！

心跳异常检测

在服务注册时，一定会创建一个Service对象，而Service中有一个init方法，会在注册时被调用

public void init() {
    // 开启心跳检测的任务
    HealthCheckReactor.scheduleCheck(clientBeatCheckTask);
    for (Map.Entry<String, Cluster> entry : clusterMap.entrySet()) {
        entry.getValue().setService(this);
        entry.getValue().init();
    }
}

其中HealthCheckReactor.scheduleCheck就是执行心跳检测的定时任务

可以看到，该任务是5000ms执行一次，也就是5秒对实例的心跳状态做一次检测。

此处的ClientBeatCheckTask同样是一个Runnable，其中的run方法为

@Override
public void run() {
    try {
        // 找到所有临时实例的列表
        List<Instance> instances = service.allIPs(true);

        // first set health status of instances:
        for (Instance instance : instances) {
            // 判断 心跳间隔（当前时间 - 最后一次心跳时间） 是否大于 心跳超时时间，默认15秒
            if (System.currentTimeMillis() - instance.getLastBeat() > instance.getInstanceHeartBeatTimeOut()) {
                if (!instance.isMarked()) {
                    if (instance.isHealthy()) {
                        // 如果超时，标记实例为不健康 healthy = false
                        instance.setHealthy(false);
 
                        // 发布实例状态变更的事件
                        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;
            }
           // 判断心跳间隔（当前时间 - 最后一次心跳时间）是否大于 实例被删除的最长超时时间，默认30秒
            if (System.currentTimeMillis() - instance.getLastBeat() > instance.getIpDeleteTimeout()) {
                // 如果是超过了30秒，则删除实例
                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);
    }

}

其中的超时时间同样是在com.alibaba.nacos.api.common.Constants这个类中

主动健康检测

对于非临时实例（ephemeral=false)，Nacos会采用主动的健康检测，定时向实例发送请求，根据响应来判断实例健康状态。

入口在ServiceManager类中的registerInstance方法

创建空服务

public void createEmptyService(String namespaceId, String serviceName, boolean local) throws NacosException {
    // 如果服务不存在，创建新的服务
    createServiceIfAbsent(namespaceId, serviceName, local, null);
}

创建服务流程

public void createServiceIfAbsent(String namespaceId, String serviceName, boolean local, Cluster cluster)
    throws NacosException {
    // 尝试获取服务
    Service service = getService(namespaceId, serviceName);
    if (service == null) {
		// 发现服务不存在，开始创建新服务
        Loggers.SRV_LOG.info("creating empty service {}:{}", namespaceId, serviceName);
        service = new Service();
        service.setName(serviceName);
        service.setNamespaceId(namespaceId);
        service.setGroupName(NamingUtils.getGroupName(serviceName));
        // now validate the service. if failed, exception will be thrown
        service.setLastModifiedMillis(System.currentTimeMillis());
        service.recalculateChecksum();
        if (cluster != null) {
            cluster.setService(service);
            service.getClusterMap().put(cluster.getName(), cluster);
        }
        service.validate();
		// ** 写入注册表并初始化 **
        putServiceAndInit(service);
        if (!local) {
            addOrReplaceService(service);
        }
    }
}

关键在putServiceAndInit(service)方法中：

private void putServiceAndInit(Service service) throws NacosException {
    // 将服务写入注册表
    putService(service);
    service = getService(service.getNamespaceId(), service.getName());
    // 完成服务的初始化
    service.init();
    consistencyService
        .listen(KeyBuilder.buildInstanceListKey(service.getNamespaceId(), service.getName(), true), service);
    consistencyService
        .listen(KeyBuilder.buildInstanceListKey(service.getNamespaceId(), service.getName(), false), service);
    Loggers.SRV_LOG.info("[NEW-SERVICE] {}", service.toJson());
}

进入初始化逻辑：service.init()，这个会进入Service类中：

/**
     * Init service.
     */
public void init() {
    // 开启临时实例的心跳监测任务
    HealthCheckReactor.scheduleCheck(clientBeatCheckTask);
    // 遍历注册表中的集群
    for (Map.Entry<String, Cluster> entry : clusterMap.entrySet()) {
        entry.getValue().setService(this);
        // 完成集群初识化
        entry.getValue().init();
    }
}

这里集群的初始化 entry.getValue().init();会进入Cluster类型的init()方法：

/**
     * Init cluster.
     */
public void init() {
    if (inited) {
        return;
    }
    // 创建健康检测的任务
    checkTask = new HealthCheckTask(this);
	// 这里会开启对 非临时实例的 定时健康检测
    HealthCheckReactor.scheduleCheck(checkTask);
    inited = true;
}

这里的HealthCheckReactor.scheduleCheck(checkTask);会开启定时任务，对非临时实例做健康检测。检测逻辑定义在HealthCheckTask这个类中，是一个Runnable，其中的run方法：

public void run() {

    try {
        if (distroMapper.responsible(cluster.getService().getName()) && switchDomain
            .isHealthCheckEnabled(cluster.getService().getName())) {
            // 开始健康检测
            healthCheckProcessor.process(this);
			// 记录日志 。。。
        }
    } catch (Throwable e) {
       // 记录日志 。。。
    } finally {
        if (!cancelled) {
            // 结束后，再次进行任务调度，一定延迟后执行
            HealthCheckReactor.scheduleCheck(this);
            
            // 。。。
        }
    }
}

健康检测逻辑定义在healthCheckProcessor.process(this);方法中，在HealthCheckProcessor接口中，这个接口也有很多实现，默认是TcpSuperSenseProcessor：

进入TcpSuperSenseProcessor的process方法：

@Override
public void process(HealthCheckTask task) {
    // 获取所有 非临时实例的 集合
    List<Instance> ips = task.getCluster().allIPs(false);

    if (CollectionUtils.isEmpty(ips)) {
        return;
    }

    for (Instance ip : ips) {
		// 封装健康检测信息到 Beat
        Beat beat = new Beat(ip, task);
        // 放入一个阻塞队列中
        taskQueue.add(beat);
        MetricsMonitor.getTcpHealthCheckMonitor().incrementAndGet();
    }
}

可以看到，所有的健康检测任务都被放入一个阻塞队列，而不是立即执行了。这里又采用了异步执行的策略，可以看到Nacos中大量这样的设计。

而TcpSuperSenseProcessor本身就是一个Runnable，在它的构造函数中会把自己放入线程池中去执行，其run方法如下

public void run() {
    while (true) {
        try {
            // 处理任务
            processTask();
            // ...
        } catch (Throwable e) {
            SRV_LOG.error("[HEALTH-CHECK] error while processing NIO task", e);
        }
    }
}

通过processTask来处理健康检测的任务

private void processTask() throws Exception {
    // 将任务封装为一个 TaskProcessor，并放入集合
    Collection<Callable<Void>> tasks = new LinkedList<>();
    do {
        Beat beat = taskQueue.poll(CONNECT_TIMEOUT_MS / 2, TimeUnit.MILLISECONDS);
        if (beat == null) {
            return;
        }

        tasks.add(new TaskProcessor(beat));
    } while (taskQueue.size() > 0 && tasks.size() < NIO_THREAD_COUNT * 64);
	// 批量处理集合中的任务
    for (Future<?> f : GlobalExecutor.invokeAllTcpSuperSenseTask(tasks)) {
        f.get();
    }
}

任务被封装到了TaskProcessor中执行，TaskProcessor是一个Callable其中的call方法

@Override
public Void call() {
    // 获取检测任务已经等待的时长
    long waited = System.currentTimeMillis() - beat.getStartTime();
    if (waited > MAX_WAIT_TIME_MILLISECONDS) {
        Loggers.SRV_LOG.warn("beat task waited too long: " + waited + "ms");
    }
	
    SocketChannel channel = null;
    try {
        // 获取实例信息
        Instance instance = beat.getIp();
		// 通过NIO建立TCP连接
        channel = SocketChannel.open();
        channel.configureBlocking(false);
        // only by setting this can we make the socket close event asynchronous
        channel.socket().setSoLinger(false, -1);
        channel.socket().setReuseAddress(true);
        channel.socket().setKeepAlive(true);
        channel.socket().setTcpNoDelay(true);

        Cluster cluster = beat.getTask().getCluster();
        int port = cluster.isUseIPPort4Check() ? instance.getPort() : cluster.getDefCkport();
        channel.connect(new InetSocketAddress(instance.getIp(), port));
		// 注册连接、读取事件
        SelectionKey key = channel.register(selector, SelectionKey.OP_CONNECT | SelectionKey.OP_READ);
        key.attach(beat);
        keyMap.put(beat.toString(), new BeatKey(key));

        beat.setStartTime(System.currentTimeMillis());

        GlobalExecutor
            .scheduleTcpSuperSenseTask(new TimeOutTask(key), CONNECT_TIMEOUT_MS, TimeUnit.MILLISECONDS);
    } catch (Exception e) {
        beat.finishCheck(false, false, switchDomain.getTcpHealthParams().getMax(),
                         "tcp:error:" + e.getMessage());

        if (channel != null) {
            try {
                channel.close();
            } catch (Exception ignore) {
            }
        }
    }

    return null;
}

总结

Nacos的健康检测有两种模式：

临时实例：
- 采用客户端心跳检测模式，心跳周期5秒
- 心跳间隔超过15秒则标记为不健康
- 心跳间隔超过30秒则从服务列表删除
永久实例：
- 采用服务端主动健康检测方式
- 周期为2000 + 5000毫秒内的随机数
- 检测异常只会标记为不健康，不会删除

与eureka相比，Nacos与Eureka在临时实例上都是基于心跳模式实现，差别不大，主要是心跳周期不同，eureka是30秒，Nacos是5秒。

另外，Nacos支持永久实例，而Eureka不支持，Eureka只提供了心跳模式的健康监测，而没有主动检测功能。

服务发现

Nacos提供了一个根据serviced查询实例列表的接口：

接口描述：查询服务下的实例列表

请求类型：GET

请求路径：/nacos/v1/ns/instance/list

请求参数：

名称	类型	是否必选	描述
serviceName	字符串	是	服务名
groupName	字符串	否	分组名
namespaceId	字符串	否	命名空间ID
clusters	字符串，多个集群用逗号分隔	否	集群名称
healthyOnly	boolean	否，默认为false	是否只返回健康实例

错误编码：

错误代码	描述	语义
400	Bad Request	客户端请求中的语法错误
403	Forbidden	没有权限
404	Not Found	无法找到资源
500	Internal Server Error	服务器内部错误
200	OK	正常

客户端

定期更新服务列表

NacosNamingService

NacosNamingService这个类不仅仅提供了服务注册功能，同样提供了服务发现的功能。

多个重载的方法最终都会进入一个方法：

@Override
public List<Instance> getAllInstances(String serviceName, String groupName, List<String> clusters,
                                      boolean subscribe) throws NacosException {

    ServiceInfo serviceInfo;
    // 1.判断是否需要订阅服务信息（默认为 true）
    if (subscribe) {
        // 1.1.订阅服务信息
        serviceInfo = hostReactor.getServiceInfo(NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName),
                                                 StringUtils.join(clusters, ","));
    } else {
        // 1.2.直接去nacos拉取服务信息
        serviceInfo = hostReactor
            .getServiceInfoDirectlyFromServer(NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName),
                                              StringUtils.join(clusters, ","));
    }
    // 2.从服务信息中获取实例列表并返回
    List<Instance> list;
    if (serviceInfo == null || CollectionUtils.isEmpty(list = serviceInfo.getHosts())) {
        return new ArrayList<Instance>();
    }
    return list;
}

HostReactor

订阅服务消息是由HostReactor类的getServiceInfo()方法来实现的。

public ServiceInfo getServiceInfo(final String serviceName, final String clusters) {

    NAMING_LOGGER.debug("failover-mode: " + failoverReactor.isFailoverSwitch());
    // 由 服务名@@集群名拼接 key
    String key = ServiceInfo.getKey(serviceName, clusters);
    if (failoverReactor.isFailoverSwitch()) {
        return failoverReactor.getService(key);
    }
    // 读取本地服务列表的缓存，缓存是一个Map，格式：Map
    ServiceInfo serviceObj = getServiceInfo0(serviceName, clusters);
    // 判断缓存是否存在
    if (null == serviceObj) {
        // 不存在，创建空ServiceInfo
        serviceObj = new ServiceInfo(serviceName, clusters);
        // 放入缓存
        serviceInfoMap.put(serviceObj.getKey(), serviceObj);
        // 放入待更新的服务列表（updatingMap）中
        updatingMap.put(serviceName, new Object());
        // 立即更新服务列表
        updateServiceNow(serviceName, clusters);
        // 从待更新列表中移除
        updatingMap.remove(serviceName);

    } else if (updatingMap.containsKey(serviceName)) {
        // 缓存中有，但是需要更新
        if (UPDATE_HOLD_INTERVAL > 0) {
            // hold a moment waiting for update finish 等待5秒中，待更新完成
            synchronized (serviceObj) {
                try {
                    serviceObj.wait(UPDATE_HOLD_INTERVAL);
                } catch (InterruptedException e) {
                    NAMING_LOGGER
                        .error("[getServiceInfo] serviceName:" + serviceName + ", clusters:" + clusters, e);
                }
            }
        }
    }
    // 开启定时更新服务列表的功能
    scheduleUpdateIfAbsent(serviceName, clusters);
    // 返回缓存中的服务信息
    return serviceInfoMap.get(serviceObj.getKey());
}

基本逻辑是先从本地缓存读，根据结果来选择

如果本地缓存没有，立即去nacos读取，updateServiceNow(serviceName, clusters)
如果本地缓存有，则开启定时更新功能，并返回缓存结果：
- scheduleUpdateIfAbsent(serviceName, clusters)
在UpdateTask中，最终还是调用updateService方法

不管是立即更新服务列表，还是定时更新服务列表，最终都会执行HostReactor中的updateService()方法：

public void updateService(String serviceName, String clusters) throws NacosException {
    ServiceInfo oldService = getServiceInfo0(serviceName, clusters);
    try {
		// 基于ServerProxy发起远程调用，查询服务列表
        String result = serverProxy.queryList(serviceName, clusters, pushReceiver.getUdpPort(), false);

        if (StringUtils.isNotEmpty(result)) {
            // 处理查询结果
            processServiceJson(result);
        }
    } finally {
        if (oldService != null) {
            synchronized (oldService) {
                oldService.notifyAll();
            }
        }
    }
}

ServerProxy

而ServerProxy的queryList方法如下：

public String queryList(String serviceName, String clusters, int udpPort, boolean healthyOnly)
    throws NacosException {
	// 准备请求参数
    final Map<String, String> params = new HashMap<String, String>(8);
    params.put(CommonParams.NAMESPACE_ID, namespaceId);
    params.put(CommonParams.SERVICE_NAME, serviceName);
    params.put("clusters", clusters);
    params.put("udpPort", String.valueOf(udpPort));
    params.put("clientIP", NetUtils.localIP());
    params.put("healthyOnly", String.valueOf(healthyOnly));
	// 发起请求，地址与API接口一致
    return reqApi(UtilAndComs.nacosUrlBase + "/instance/list", params, HttpMethod.GET);
}

处理服务变更通知

除了定时更新服务列表的功能外，Nacos还支持服务列表变更时的主动推送功能。

在HostReactor类的构造函数中，有非常重要的几个步骤

基本思路：

通过PushReceiver监听服务端推送的变更数据。
解析数据后，通过NotifyCenter发布服务变更的事件。
InstanceChangeNotifier监听变更事件，完成对服务列表的更新。

PushReceiver

PushReceiver这个类会以UDP方式接收Nacos服务端推送的服务变更数据。

其构造函数

public PushReceiver(HostReactor hostReactor) {
    try {
        this.hostReactor = hostReactor;
        // 创建 UDP客户端
        String udpPort = getPushReceiverUdpPort();
        if (StringUtils.isEmpty(udpPort)) {
            this.udpSocket = new DatagramSocket();
        } else {
            this.udpSocket = new DatagramSocket(new InetSocketAddress(Integer.parseInt(udpPort)));
        }
        // 准备线程池
        this.executorService = new ScheduledThreadPoolExecutor(1, new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread thread = new Thread(r);
                thread.setDaemon(true);
                thread.setName("com.alibaba.nacos.naming.push.receiver");
                return thread;
            }
        });
		// 开启线程任务，准备接收变更数据
        this.executorService.execute(this);
    } catch (Exception e) {
        NAMING_LOGGER.error("[NA] init udp socket failed", e);
    }
}

PushReceiver构造函数中基于线程池来运行任务。这是因为PushReceiver本身也是一个Runnable，其中的run方法业务逻辑如下

@Override
public void run() {
    while (!closed) {
        try {
            // byte[] is initialized with 0 full filled by default
            byte[] buffer = new byte[UDP_MSS];
            DatagramPacket packet = new DatagramPacket(buffer, buffer.length);
			// 接收推送数据
            udpSocket.receive(packet);
			// 解析为json字符串
            String json = new String(IoUtils.tryDecompress(packet.getData()), UTF_8).trim();
            NAMING_LOGGER.info("received push data: " + json + " from " + packet.getAddress().toString());
			// 反序列化为对象
            PushPacket pushPacket = JacksonUtils.toObj(json, PushPacket.class);
            String ack;
            if ("dom".equals(pushPacket.type) || "service".equals(pushPacket.type)) {
                // 交给 HostReactor去处理
                hostReactor.processServiceJson(pushPacket.data);

                // send ack to server 发送ACK回执，略。。
        } catch (Exception e) {
            if (closed) {
                return;
            }
            NAMING_LOGGER.error("[NA] error while receiving push data", e);
        }
    }
}

HostReactor

通知数据的处理由交给了HostReactor的processServiceJson方法

public ServiceInfo processServiceJson(String json) {
    // 解析出ServiceInfo信息
    ServiceInfo serviceInfo = JacksonUtils.toObj(json, ServiceInfo.class);
    String serviceKey = serviceInfo.getKey();
    if (serviceKey == null) {
        return null;
    }
    // 查询缓存中的 ServiceInfo
    ServiceInfo oldService = serviceInfoMap.get(serviceKey);

    // 如果缓存存在，则需要校验哪些数据要更新
    boolean changed = false;
    if (oldService != null) {
		// 拉取的数据是否已经过期
        if (oldService.getLastRefTime() > serviceInfo.getLastRefTime()) {
            NAMING_LOGGER.warn("out of date data received, old-t: " + oldService.getLastRefTime() + ", new-t: "
                               + serviceInfo.getLastRefTime());
        }
        // 放入缓存
        serviceInfoMap.put(serviceInfo.getKey(), serviceInfo);
		
        // 中间是缓存与新数据的对比，得到newHosts：新增的实例；remvHosts：待移除的实例;
        // modHosts：需要修改的实例
        if (newHosts.size() > 0 || remvHosts.size() > 0 || modHosts.size() > 0) {
            // 发布实例变更的事件
            NotifyCenter.publishEvent(new InstancesChangeEvent(
                serviceInfo.getName(), serviceInfo.getGroupName(),
                serviceInfo.getClusters(), serviceInfo.getHosts()));
            DiskCache.write(serviceInfo, cacheDir);
        }

    } else {
        // 本地缓存不存在
        changed = true;
        // 放入缓存
        serviceInfoMap.put(serviceInfo.getKey(), serviceInfo);
        // 直接发布实例变更的事件
        NotifyCenter.publishEvent(new InstancesChangeEvent(
            serviceInfo.getName(), serviceInfo.getGroupName(),
            serviceInfo.getClusters(), serviceInfo.getHosts()));
        serviceInfo.setJsonFromServer(json);
        DiskCache.write(serviceInfo, cacheDir);
    }
	// 。。。
    return serviceInfo;
}

服务端

拉取服务列表接口

InstanceController类中提供了拉取服务列表的接口

/**
     * Get all instance of input service.
     *
     * @param request http request
     * @return list of instance
     * @throws Exception any error during list
     */
@GetMapping("/list")
@Secured(parser = NamingResourceParser.class, action = ActionTypes.READ)
public ObjectNode list(HttpServletRequest request) throws Exception {
    // 从request中获取namespaceId和serviceName
    String namespaceId = WebUtils.optional(request, CommonParams.NAMESPACE_ID, Constants.DEFAULT_NAMESPACE_ID);
    String serviceName = WebUtils.required(request, CommonParams.SERVICE_NAME);
    NamingUtils.checkServiceNameFormat(serviceName);

    String agent = WebUtils.getUserAgent(request);
    String clusters = WebUtils.optional(request, "clusters", StringUtils.EMPTY);
    String clientIP = WebUtils.optional(request, "clientIP", StringUtils.EMPTY);
    // 获取客户端的 UDP端口
    int udpPort = Integer.parseInt(WebUtils.optional(request, "udpPort", "0"));
    String env = WebUtils.optional(request, "env", StringUtils.EMPTY);
    boolean isCheck = Boolean.parseBoolean(WebUtils.optional(request, "isCheck", "false"));

    String app = WebUtils.optional(request, "app", StringUtils.EMPTY);

    String tenant = WebUtils.optional(request, "tid", StringUtils.EMPTY);

    boolean healthyOnly = Boolean.parseBoolean(WebUtils.optional(request, "healthyOnly", "false"));

    // 获取服务列表
    return doSrvIpxt(namespaceId, serviceName, agent, clusters, clientIP, udpPort, env, isCheck, app, tenant,
                     healthyOnly);
}

进入doSrvIpxt()方法来获取服务列表

public ObjectNode doSrvIpxt(String namespaceId, String serviceName, String agent,
                            String clusters, String clientIP,
                            int udpPort, String env, boolean isCheck,
                            String app, String tid, boolean healthyOnly) throws Exception {
    ClientInfo clientInfo = new ClientInfo(agent);
    ObjectNode result = JacksonUtils.createEmptyJsonNode();
    // 获取服务列表信息
    Service service = serviceManager.getService(namespaceId, serviceName);
    long cacheMillis = switchDomain.getDefaultCacheMillis();

    // now try to enable the push
    try {
        if (udpPort > 0 && pushService.canEnablePush(agent)) {
			// 添加当前客户端 IP、UDP端口到 PushService 中
            pushService
                .addClient(namespaceId, serviceName, clusters, agent, new InetSocketAddress(clientIP, udpPort),
                           pushDataSource, tid, app);
            cacheMillis = switchDomain.getPushCacheMillis(serviceName);
        }
    } catch (Exception e) {
        Loggers.SRV_LOG
            .error("[NACOS-API] failed to added push client {}, {}:{}", clientInfo, clientIP, udpPort, e);
        cacheMillis = switchDomain.getDefaultCacheMillis();
    }

    if (service == null) {
        // 如果没找到，返回空
        if (Loggers.SRV_LOG.isDebugEnabled()) {
            Loggers.SRV_LOG.debug("no instance to serve for service: {}", serviceName);
        }
        result.put("name", serviceName);
        result.put("clusters", clusters);
        result.put("cacheMillis", cacheMillis);
        result.replace("hosts", JacksonUtils.createEmptyArrayNode());
        return result;
    }
	// 结果的检测，异常实例的剔除等逻辑省略
    // 最终封装结果并返回 。。。

    result.replace("hosts", hosts);
    if (clientInfo.type == ClientInfo.ClientType.JAVA
        && clientInfo.version.compareTo(VersionUtil.parseVersion("1.0.0")) >= 0) {
        result.put("dom", serviceName);
    } else {
        result.put("dom", NamingUtils.getServiceName(serviceName));
    }
    result.put("name", serviceName);
    result.put("cacheMillis", cacheMillis);
    result.put("lastRefTime", System.currentTimeMillis());
    result.put("checksum", service.getChecksum());
    result.put("useSpecifiedURL", false);
    result.put("clusters", clusters);
    result.put("env", env);
    result.replace("metadata", JacksonUtils.transferToJsonNode(service.getMetadata()));
    return result;
}

发布服务变更的UDP通知

InstanceController中的doSrvIpxt()方法中，有这样一行代码

pushService.addClient(namespaceId, serviceName, clusters, agent,
                      new InetSocketAddress(clientIP, udpPort),
                           pushDataSource, tid, app);

其实是把消费者的UDP端口、IP等信息封装为一个PushClient对象，存储PushService中。方便以后服务变更后推送消息。

PushService类本身实现了ApplicationListener接口：

这个是事件监听器接口，监听的是ServiceChangeEvent（服务变更事件）。

当服务列表变化时，就会发起通知：

总结

Nacos的服务发现分为两种模式：

模式一：主动拉取模式，消费者定期主动从Nacos拉取服务列表并缓存起来，再服务调用时优先读取本地缓存中的服务列表。
模式二：订阅模式，消费者订阅Nacos中的服务列表，并基于UDP协议来接收服务变更通知。当Nacos中的服务列表更新时，会发送UDP广播给所有订阅者。

与Eureka相比，Nacos的订阅模式服务状态更新更及时，消费者更容易及时发现服务列表的变化，剔除故障服务。

Sentinel篇

Sentinel实现限流、隔离、降级、熔断等功能，本质要做的就是两件事情：

统计数据：统计某个资源的访问数据（QPS、RT等信息）
规则判断：判断限流规则、隔离规则、降级规则、熔断规则是否满足

这里的资源就是希望被Sentinel保护的业务，例如项目中定义的controller方法就是默认被Sentinel保护的资源。

ProcessorSlotChain

实现上述功能的核心骨架是一个叫做ProcessorSlotChain的类。这个类基于责任链模式来设计，将不同的功能（限流、降级、系统保护）封装为一个个的Slot，请求进入后逐个执行即可。

其工作流如图：

责任链中的Slot也分为两大类：

统计数据构建部分（statistic）
- NodeSelectorSlot：负责构建簇点链路中的节点（DefaultNode），将这些节点形成链路树
- ClusterBuilderSlot：负责构建某个资源的ClusterNode，ClusterNode可以保存资源的运行信息（响应时间、QPS、block 数目、线程数、异常数等）以及来源信息（origin名称）
- StatisticSlot：负责统计实时调用数据，包括运行信息、来源信息等
规则判断部分（rule checking）
- AuthoritySlot：负责授权规则（来源控制）
- SystemSlot：负责系统保护规则
- ParamFlowSlot：负责热点参数限流规则
- FlowSlot：负责限流规则
- DegradeSlot：负责降级规则

Node

Sentinel中的簇点链路是由一个个的Node组成的，Node是一个接口，包括下面的实现

所有的节点都可以记录对资源的访问统计数据，所以都是StatisticNode的子类。

按照作用分为两类Node：

DefaultNode：代表链路树中的每一个资源，一个资源出现在不同链路中时，会创建不同的DefaultNode节点。而树的入口节点叫EntranceNode，是一种特殊的DefaultNode
ClusterNode：代表资源，一个资源不管出现在多少链路中，只会有一个ClusterNode。记录的是当前资源被访问的所有统计数据之和。

DefaultNode记录的是资源在当前链路中的访问数据，用来实现基于链路模式的限流规则。ClusterNode记录的是资源在所有链路中的访问数据，实现默认模式、关联模式的限流规则。

例如在一个SpringMVC项目中，其中包含两个业务：

业务一：controller中的资源/order/query访问了service中的资源/goods。
业务2：controller中的资源/order/save访问了service中的资源/goods

创建的链路图：

Entry

默认情况下，Sentinel会将controller中的方法作为被保护资源，如何将自己的一段代码标记为一个Sentinel的资源呢？

Sentinel中的资源用Entry来表示。声明Entry的API示例：

// 资源名可使用任意有业务语义的字符串，比如方法名、接口名或其它可唯一标识的字符串。
try (Entry entry = SphU.entry("resourceName")) {
  // 被保护的业务逻辑
  // do something here...
} catch (BlockException ex) {
  // 资源访问阻止，被限流或被降级
  // 在此处进行相应的处理操作
}

自定义资源

例如在order-service订单服务中，将queryOrderById()查询订单id的方法标记为一个资源。

实现步骤

在order-service引入sentinel依赖


<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloudgroupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinelartifactId>
dependency>

配置Sentinel地址

spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: localhost:8809 # 这里sentinel使用的端口号为8809

修改OrderService类中的queryOrderById方法

public Order queryOrderById(Long orderId) {
    // 创建Entry，标记资源，资源名为resource1
    try (Entry entry = SphU.entry("resource1")) {
        // 1.查询订单，这里是假数据
        Order order = Order.build(101L, 4999L, "小米 MIX4", 1, 1L, null);
        // 2.查询用户，基于Feign的远程调用
        User user = userClient.findById(order.getUserId());
        // 3.设置
        order.setUser(user);
        // 4.返回
        return order;
    }catch (BlockException e){
        log.error("被限流或降级", e);
        return null;
    }
}

打开浏览器访问order服务，然后打开sentinel控制台，查看簇点链路。

基于注解标记资源

之前在学习Sentinel的时候，已经知道可以通过个方法添加@SentinelResource注解的形式来标记资源。

通过查看引入的sentinel依赖包来了解其原理

其中的spring.factories声明需要就是自动装配的配置类，内容如下：

查看下SentinelAutoConfiguration这个类：

可以看到，在这里声明了一个Bean：SentinelResourceAspect：

/**
 * Aspect for methods with {@link SentinelResource} annotation.
 *
 * @author Eric Zhao
 */
@Aspect
public class SentinelResourceAspect extends AbstractSentinelAspectSupport {
	// 切点是添加了 @SentinelResource注解的类
    @Pointcut("@annotation(com.alibaba.csp.sentinel.annotation.SentinelResource)")
    public void sentinelResourceAnnotationPointcut() {
    }
	
    // 环绕增强
    @Around("sentinelResourceAnnotationPointcut()")
    public Object invokeResourceWithSentinel(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        // 获取受保护的方法
        Method originMethod = resolveMethod(pjp);
		// 获取 @SentinelResource注解
        SentinelResource annotation = originMethod.getAnnotation(SentinelResource.class);
        if (annotation == null) {
            // Should not go through here.
            throw new IllegalStateException("Wrong state for SentinelResource annotation");
        }
        // 获取注解上的资源名称
        String resourceName = getResourceName(annotation.value(), originMethod);
        EntryType entryType = annotation.entryType();
        int resourceType = annotation.resourceType();
        Entry entry = null;
        try {
            // 创建资源 Entry
            entry = SphU.entry(resourceName, resourceType, entryType, pjp.getArgs());
            // 执行受保护的方法
            Object result = pjp.proceed();
            return result;
        } catch (BlockException ex) {
            return handleBlockException(pjp, annotation, ex);
        } catch (Throwable ex) {
            Class<? extends Throwable>[] exceptionsToIgnore = annotation.exceptionsToIgnore();
            // The ignore list will be checked first.
            if (exceptionsToIgnore.length > 0 && exceptionBelongsTo(ex, exceptionsToIgnore)) {
                throw ex;
            }
            if (exceptionBelongsTo(ex, annotation.exceptionsToTrace())) {
                traceException(ex);
                return handleFallback(pjp, annotation, ex);
            }

            // No fallback function can handle the exception, so throw it out.
            throw ex;
        } finally {
            if (entry != null) {
                entry.exit(1, pjp.getArgs());
            }
        }
    }
}

简单来说，@SentinelResource注解就是一个标记，而Sentinel基于AOP思想，对被标记的方法做环绕增强，完成资源（Entry）的创建。

Context

从上面得知，在簇点链路中除了有controller方法、service方法两个资源外，还多出了一个默认的入口节点：

sentinel_spring_web_context是一个EntranceNode类型的节点，这个节点是在初始化Context的时候由Sentinel自己创建的。

Context定义

Context 代表调用链路上下文，贯穿一次调用链路中的所有资源（ Entry），基于ThreadLocal。Context 维持着入口节点（entranceNode）、本次调用链路的 curNode（当前资源节点）、调用来源（origin）等信息。

后续的Slot都可以通过Context拿到DefaultNode或者ClusterNode，从而获取统计数据，完成规则判断。Context初始化的过程中，会创建EntranceNode，contextName就是EntranceNode的名称。

对应的API如下：

// 创建context，包含两个参数：context名称、 来源名称
ContextUtil.enter("contextName", "originName");

Context初始化

通过再次查看引入的Sentinel依赖包

自动装配

其中的spring.factories声明需要就是自动装配的配置类，内容如下：

先看SentinelWebAutoConfiguration这个类：

这个类实现了WebMvcConfigurer接口，这个是SpringMVC自定义配置用到的类，可以配置HandlerInterceptor

可以看到这里配置了一个SentinelWebInterceptor的拦截器。

SentinelWebInterceptor的声明如下：

发现它继承了AbstractSentinelInterceptor这个类

HandlerInterceptor拦截器会拦截一切进入controller的方法，执行preHandle前置拦截方法，而Context的初始化就是在这里完成的。

AbstractSentinelInterceptor

查看这个类的preHandle实现

@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)
    throws Exception {
    try {
        // 获取资源名称，一般是controller方法的@RequestMapping路径，例如/order/{orderId}
        String resourceName = getResourceName(request);
        if (StringUtil.isEmpty(resourceName)) {
            return true;
        }
        // 从request中获取请求来源，将来做 授权规则 判断时会用
        String origin = parseOrigin(request);
        
        // 获取 contextName，默认是sentinel_spring_web_context
        String contextName = getContextName(request);
        // 创建 Context
        ContextUtil.enter(contextName, origin);
        // 创建资源，名称就是当前请求的controller方法的映射路径
        Entry entry = SphU.entry(resourceName, ResourceTypeConstants.COMMON_WEB, EntryType.IN);
        request.setAttribute(baseWebMvcConfig.getRequestAttributeName(), entry);
        return true;
    } catch (BlockException e) {
        try {
            handleBlockException(request, response, e);
        } finally {
            ContextUtil.exit();
        }
        return false;
    }
}

ContextUtil

创建Context的方法为ContextUtil.enter(contextName, origin)

进入此方法：

public static Context enter(String name, String origin) {
    if (Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME.equals(name)) {
        throw new ContextNameDefineException(
            "The " + Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME + " can't be permit to defined!");
    }
    return trueEnter(name, origin);
}

进入trueEnter方法：

protected static Context trueEnter(String name, String origin) {
    // 尝试获取context
    Context context = contextHolder.get();
    // 判空
    if (context == null) {
        // 如果为空，开始初始化
        Map<String, DefaultNode> localCacheNameMap = contextNameNodeMap;
        // 尝试获取入口节点
        DefaultNode node = localCacheNameMap.get(name);
        if (node == null) {
            LOCK.lock();
            try {
                node = contextNameNodeMap.get(name);
                if (node == null) {
                    // 入口节点为空，初始化入口节点 EntranceNode
                    node = new EntranceNode(new StringResourceWrapper(name, EntryType.IN), null);
                    // 添加入口节点到 ROOT
                    Constants.ROOT.addChild(node);
                    // 将入口节点放入缓存
                    Map<String, DefaultNode> newMap = new HashMap<>(contextNameNodeMap.size() + 1);
                    newMap.putAll(contextNameNodeMap);
                    newMap.put(name, node);
                    contextNameNodeMap = newMap;
                }
            } finally {
                LOCK.unlock();
            }
        }
        // 创建Context，参数为：入口节点 和 contextName
        context = new Context(node, name);
        // 设置请求来源 origin
        context.setOrigin(origin);
        // 放入ThreadLocal
        contextHolder.set(context);
    }
    // 返回
    return context;
}

ProcessorSlotChain执行流程

跟踪源码验证下ProcessorSlotChain的执行流程。

首先回到AbstractSentinelInterceptor类的preHandle入口方法：

还有SentinelResourceAspect的环绕增强方法：

可以看到，任何一个资源必定要执行SphU.entry()这个方法:

public static Entry entry(String name, int resourceType, EntryType trafficType, Object[] args)
    throws BlockException {
    return Env.sph.entryWithType(name, resourceType, trafficType, 1, args);
}

继续进入Env.sph.entryWithType(name, resourceType, trafficType, 1, args)：

@Override
public Entry entryWithType(String name, int resourceType, EntryType entryType, int count, boolean prioritized,
                           Object[] args) throws BlockException {
    // 将 资源名称等基本信息 封装为一个 StringResourceWrapper对象
    StringResourceWrapper resource = new StringResourceWrapper(name, entryType, resourceType);
    // 继续
    return entryWithPriority(resource, count, prioritized, args);
}

进入entryWithPriority方法：

private Entry entryWithPriority(ResourceWrapper resourceWrapper, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws BlockException {
    // 获取 Context
    Context context = ContextUtil.getContext();

    if (context == null) {
        // Using default context.
        context = InternalContextUtil.internalEnter(Constants.CONTEXT_DEFAULT_NAME);
    }
、	// 获取 Slot执行链，同一个资源，会创建一个执行链，放入缓存
    ProcessorSlot<Object> chain = lookProcessChain(resourceWrapper);

	// 创建 Entry，并将 resource、chain、context 记录在 Entry中
    Entry e = new CtEntry(resourceWrapper, chain, context);
    try {
        // 执行 slotChain
        chain.entry(context, resourceWrapper, null, count, prioritized, args);
    } catch (BlockException e1) {
        e.exit(count, args);
        throw e1;
    } catch (Throwable e1) {
        // This should not happen, unless there are errors existing in Sentinel internal.
        RecordLog.info("Sentinel unexpected exception", e1);
    }
    return e;
}

在这段代码中，会获取ProcessorSlotChain对象，然后基于chain.entry()开始执行slotChain中的每一个Slot. 而这里创建的是其实现类：DefaultProcessorSlotChain.

获取ProcessorSlotChain以后会保存到一个Map中，key是ResourceWrapper，值是ProcessorSlotChain.

所以，一个资源只会有一个ProcessorSlotChain。

DefaultProcessorSlotChain

进入DefaultProcessorSlotChain的entry方法：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object t, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    // first，就是责任链中的第一个 slot
    first.transformEntry(context, resourceWrapper, t, count, prioritized, args);
}

这里的first，类型是AbstractLinkedProcessorSlot：

查看继承关系：

因此，first一定是这些实现类中的一个，按照最早讲的责任链顺序，first应该就是 NodeSelectorSlot。

不过，既然是基于责任链模式，所以这里只要记住下一个slot就可以了，也就是next：

next确实是NodeSelectSlot类型。

而NodeSelectSlot的next一定是ClusterBuilderSlot，依次类推：

责任链就建立起来了。

NodeSelectorSlot

NodeSelectorSlot负责构建簇点链路中的节点（DefaultNode），将这些节点形成链路树。

核心代码：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, Object obj, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
  	// 尝试获取 当前资源的 DefaultNode
    DefaultNode node = map.get(context.getName());
    if (node == null) {
        synchronized (this) {
            node = map.get(context.getName());
            if (node == null) {
                // 如果为空，为当前资源创建一个新的 DefaultNode
                node = new DefaultNode(resourceWrapper, null);
                HashMap<String, DefaultNode> cacheMap = new HashMap<String, DefaultNode>(map.size());
                cacheMap.putAll(map);
                // 放入缓存中，注意这里的 key是contextName，
                // 这样不同链路进入相同资源，就会创建多个 DefaultNode
                cacheMap.put(context.getName(), node);
                map = cacheMap;
                // 当前节点加入上一节点的 child中，这样就构成了调用链路树
                ((DefaultNode) context.getLastNode()).addChild(node);
            }

        }
    }
	// context中的curNode（当前节点）设置为新的 node
    context.setCurNode(node);
    // 执行下一个 slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

这个Slot完成了这么几件事情：

为当前资源创建 DefaultNode。
将DefaultNode放入缓存中，key是contextName，这样不同链路入口的请求，将会创建多个DefaultNode，相同链路则只有一个DefaultNode。
将当前资源的DefaultNode设置为上一个资源的childNode。
将当前资源的DefaultNode设置为Context中的curNode（当前节点）。

下一个slot，就是ClusterBuilderSlot。

ClusterBuilderSlot

ClusterBuilderSlot负责构建某个资源的ClusterNode，核心代码：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node,
                  int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    // 判空，注意ClusterNode是共享的成员变量，也就是说一个资源只有一个ClusterNode，与链路无关
    if (clusterNode == null) {
        synchronized (lock) {
            if (clusterNode == null) {
                // 创建 cluster node.
                clusterNode = new ClusterNode(resourceWrapper.getName(), resourceWrapper.getResourceType());
                HashMap<ResourceWrapper, ClusterNode> newMap = new HashMap<>(Math.max(clusterNodeMap.size(), 16));
                newMap.putAll(clusterNodeMap);
                // 放入缓存，可以是nodeId，也就是resource名称
                newMap.put(node.getId(), clusterNode);
                clusterNodeMap = newMap;
            }
        }
    }
    // 将资源的 DefaultNode与 ClusterNode关联
    node.setClusterNode(clusterNode);
	// 记录请求来源 origin 将 origin放入 entry
    if (!"".equals(context.getOrigin())) {
        Node originNode = node.getClusterNode().getOrCreateOriginNode(context.getOrigin());
        context.getCurEntry().setOriginNode(originNode);
    }
	// 继续下一个slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

StatisticSlot

StatisticSlot负责统计实时调用数据，包括运行信息（访问次数、线程数）、来源信息等。

StatisticSlot是实现限流的关键，其中基于滑动时间窗口算法维护了计数器，统计进入某个资源的请求次数。

核心代码：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, 
                  int count, boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    try {
        // 放行到下一个 slot，做限流、降级等判断
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);

        // 请求通过了, 线程计数器 +1 ，用作线程隔离
        node.increaseThreadNum();
        // 请求计数器 +1 用作限流
        node.addPassRequest(count);

        if (context.getCurEntry().getOriginNode() != null) {
            // 如果有 origin，来源计数器也都要 +1
            context.getCurEntry().getOriginNode().increaseThreadNum();
            context.getCurEntry().getOriginNode().addPassRequest(count);
        }

        if (resourceWrapper.getEntryType() == EntryType.IN) {
            // 如果是入口资源，还要给全局计数器 +1.
            Constants.ENTRY_NODE.increaseThreadNum();
            Constants.ENTRY_NODE.addPassRequest(count);
        }

        // 请求通过后的回调.
        for (ProcessorSlotEntryCallback<DefaultNode> handler : StatisticSlotCallbackRegistry.getEntryCallbacks()) {
            handler.onPass(context, resourceWrapper, node, count, args);
        }
    } catch (Throwable e) {
        // 各种异常处理就省略了。。。
        context.getCurEntry().setError(e);

        throw e;
    }
}

另外，需要注意的是，所有的计数+1动作都包括两部分，以 node.addPassRequest(count)为例：

@Override
public void addPassRequest(int count) {
    // DefaultNode的计数器，代表当前链路的 计数器
    super.addPassRequest(count);
    // ClusterNode计数器，代表当前资源的 总计数器
    this.clusterNode.addPassRequest(count);
}

接下来，进入规则校验的相关slot了，依次是：

AuthoritySlot：负责授权规则（来源控制）
SystemSlot：负责系统保护规则
ParamFlowSlot：负责热点参数限流规则
FlowSlot：负责限流规则
DegradeSlot：负责降级规则

AuthoritySlot

负责请求来源origin的授权规则判断，如图：

核心API

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count, boolean prioritized, Object... args)
    throws Throwable {
    // 校验黑白名单
    checkBlackWhiteAuthority(resourceWrapper, context);
    // 进入下一个 slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

黑白名单校验逻辑

void checkBlackWhiteAuthority(ResourceWrapper resource, Context context) throws AuthorityException {
    // 获取授权规则
    Map<String, Set<AuthorityRule>> authorityRules = AuthorityRuleManager.getAuthorityRules();

    if (authorityRules == null) {
        return;
    }

    Set<AuthorityRule> rules = authorityRules.get(resource.getName());
    if (rules == null) {
        return;
    }
	// 遍历规则并判断
    for (AuthorityRule rule : rules) {
        if (!AuthorityRuleChecker.passCheck(rule, context)) {
            // 规则不通过，直接抛出异常
            throw new AuthorityException(context.getOrigin(), rule);
        }
    }
}

再看下AuthorityRuleChecker.passCheck(rule, context)方法

static boolean passCheck(AuthorityRule rule, Context context) {
    // 得到请求来源 origin
    String requester = context.getOrigin();

    // 来源为空，或者规则为空，都直接放行
    if (StringUtil.isEmpty(requester) || StringUtil.isEmpty(rule.getLimitApp())) {
        return true;
    }

    // rule.getLimitApp()得到的就是 白名单 或 黑名单 的字符串，这里先用 indexOf方法判断
    int pos = rule.getLimitApp().indexOf(requester);
    boolean contain = pos > -1;

    if (contain) {
        // 如果包含 origin，还要进一步做精确判断，把名单列表以","分割，逐个判断
        boolean exactlyMatch = false;
        String[] appArray = rule.getLimitApp().split(",");
        for (String app : appArray) {
            if (requester.equals(app)) {
                exactlyMatch = true;
                break;
            }
        }
        contain = exactlyMatch;
    }
	// 如果是黑名单，并且包含origin，则返回false
    int strategy = rule.getStrategy();
    if (strategy == RuleConstant.AUTHORITY_BLACK && contain) {
        return false;
    }
	// 如果是白名单，并且不包含origin，则返回false
    if (strategy == RuleConstant.AUTHORITY_WHITE && !contain) {
        return false;
    }
	// 其它情况返回true
    return true;
}

SystemSlot

SystemSlot是对系统保护的规则校验：

核心API

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, 
                  int count,boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    // 系统规则校验
    SystemRuleManager.checkSystem(resourceWrapper);
    // 进入下一个 slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

来看下SystemRuleManager.checkSystem(resourceWrapper)的代码：

public static void checkSystem(ResourceWrapper resourceWrapper) throws BlockException {
    if (resourceWrapper == null) {
        return;
    }
    // Ensure the checking switch is on.
    if (!checkSystemStatus.get()) {
        return;
    }

    // 只针对入口资源做校验，其它直接返回
    if (resourceWrapper.getEntryType() != EntryType.IN) {
        return;
    }

    // 全局 QPS校验
    double currentQps = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0.0 : Constants.ENTRY_NODE.successQps();
    if (currentQps > qps) {
        throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "qps");
    }

    // 全局 线程数 校验
    int currentThread = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0 : Constants.ENTRY_NODE.curThreadNum();
    if (currentThread > maxThread) {
        throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "thread");
    }
	// 全局平均 RT校验
    double rt = Constants.ENTRY_NODE == null ? 0 : Constants.ENTRY_NODE.avgRt();
    if (rt > maxRt) {
        throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "rt");
    }

    // 全局 系统负载 校验
    if (highestSystemLoadIsSet && getCurrentSystemAvgLoad() > highestSystemLoad) {
        if (!checkBbr(currentThread)) {
            throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "load");
        }
    }

    // 全局 CPU使用率 校验
    if (highestCpuUsageIsSet && getCurrentCpuUsage() > highestCpuUsage) {
        throw new SystemBlockException(resourceWrapper.getName(), "cpu");
    }
}

ParamFlowSlot

ParamFlowSlot就是热点参数限流，如图：

是针对进入资源的请求，针对不同的请求参数值分别统计QPS的限流方式。

这里的单机阈值，就是最大令牌数量：maxCount
这里的统计窗口时长，就是统计时长：duration

含义是每隔duration时间长度内，最多生产maxCount个令牌，上图配置的含义是每1秒钟生产2个令牌。

核心API

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node,
                  int count, boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    // 如果没有设置热点规则，直接放行
    if (!ParamFlowRuleManager.hasRules(resourceWrapper.getName())) {
        fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
        return;
    }
	// 热点规则判断
    checkFlow(resourceWrapper, count, args);
    // 进入下一个 slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

令牌桶

热点规则判断采用了令牌桶算法来实现参数限流，为每一个不同参数值设置令牌桶，Sentinel的令牌桶有两部分组成：

这两个Map的key都是请求的参数值，value却不同，其中：

tokenCounters：用来记录剩余令牌数量
timeCounters：用来记录上一个请求的时间

当一个携带参数的请求到来后，基本判断流程是这样的：

FlowSlot

FlowSlot是负责限流规则的判断，如图：

包括：

三种流控模式：直接模式、关联模式、链路模式
三种流控效果：快速失败、warm up、排队等待

三种流控模式，从底层数据统计角度，分为两类：

对进入资源的所有请求（ClusterNode）做限流统计：直接模式、关联模式
对进入资源的部分链路（DefaultNode）做限流统计：链路模式

三种流控效果，从限流算法来看，分为两类：

滑动时间窗口算法：快速失败、warm up
漏桶算法：排队等待效果

核心流程

核心API：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, int count,
                  boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    // 限流规则检测
    checkFlow(resourceWrapper, context, node, count, prioritized);
	// 放行
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

checkFlow方法：

void checkFlow(ResourceWrapper resource, Context context, DefaultNode node, int count, boolean prioritized)
    throws BlockException {
    // checker是 FlowRuleChecker 类的一个对象
    checker.checkFlow(ruleProvider, resource, context, node, count, prioritized);
}

跟入FlowRuleChecker：

public void checkFlow(Function<String, Collection<FlowRule>> ruleProvider, 
                      ResourceWrapper resource,Context context, DefaultNode node,
                      int count, boolean prioritized) throws BlockException {
        if (ruleProvider == null || resource == null) {
            return;
        }
        // 获取当前资源的所有限流规则
        Collection<FlowRule> rules = ruleProvider.apply(resource.getName());
        if (rules != null) {
            for (FlowRule rule : rules) {
                // 遍历，逐个规则做校验
                if (!canPassCheck(rule, context, node, count, prioritized)) {
                    throw new FlowException(rule.getLimitApp(), rule);
                }
            }
        }
    }

这里的FlowRule就是限流规则接口，其中的几个成员变量，刚好对应表单参数：

public class FlowRule extends AbstractRule {
    /**
     * 阈值类型 (0: 线程, 1: QPS).
     */
    private int grade = RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS;
    /**
     * 阈值.
     */
    private double count;
    /**
     * 三种限流模式.
     *
     * {@link RuleConstant#STRATEGY_DIRECT} 直连模式;
     * {@link RuleConstant#STRATEGY_RELATE} 关联模式;
     * {@link RuleConstant#STRATEGY_CHAIN} 链路模式.
     */
    private int strategy = RuleConstant.STRATEGY_DIRECT;
    /**
     * 关联模式关联的资源名称.
     */
    private String refResource;
    /**
     * 3种流控效果.
     * 0. 快速失败, 1. warm up, 2. 排队等待, 3. warm up + 排队等待
     */
    private int controlBehavior = RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT;
	// 预热时长
    private int warmUpPeriodSec = 10;
    /**
     * 队列最大等待时间.
     */
    private int maxQueueingTimeMs = 500;
    // 。。。 略
}

校验的逻辑定义在FlowRuleChecker的canPassCheck方法中：

public boolean canPassCheck(/*@NonNull*/ FlowRule rule, Context context, DefaultNode node, int acquireCount,
                            boolean prioritized) {
    // 获取限流资源名称
    String limitApp = rule.getLimitApp();
    if (limitApp == null) {
        return true;
    }
	// 校验规则
    return passLocalCheck(rule, context, node, acquireCount, prioritized);
}

进入passLocalCheck()：

private static boolean passLocalCheck(FlowRule rule, Context context, DefaultNode node,
                                      int acquireCount,  boolean prioritized) {
    // 基于限流模式判断要统计的节点， 
    // 如果是直连模式，关联模式，对ClusterNode统计，如果是链路模式，则对DefaultNode统计
    Node selectedNode = selectNodeByRequesterAndStrategy(rule, context, node);
    if (selectedNode == null) {
        return true;
    }
	// 判断规则
    return rule.getRater().canPass(selectedNode, acquireCount, prioritized);
}

这里对规则的判断先要通过FlowRule#getRater()获取流量控制器TrafficShapingController，然后再做限流。

而TrafficShapingController有3种实现：

DefaultController：快速失败，默认的方式，基于滑动时间窗口算法
WarmUpController：预热模式，基于滑动时间窗口算法，只不过阈值是动态的
RateLimiterController：排队等待模式，基于漏桶算法

最终的限流判断都在TrafficShapingController的canPass方法中。

滑动时间窗口

滑动时间窗口的功能分两部分来看：

一是时间区间窗口的QPS计数功能，这个是在StatisticSlot中调用的
二是对滑动窗口内的时间区间窗口QPS累加，这个是在FlowRule中调用的

先来看时间区间窗口的QPS计数功能。

时间窗口请求量统计

在StatisticSlot部分，有这样一段代码：

这段代码就是在统计通过该节点的QPS，跟入代码，进入到了DefaultNoed内部：

发现同时对DefaultNode和ClusterNode在做QPS统计，我们知道DefaultNode和ClusterNode都是StatisticNode的子类，这里调用addPassRequest()方法，最终都会进入StatisticNode中。

随便跟入一个：

这里有秒、分两种纬度的统计，对应两个计数器。找到对应的成员变量，可以看到：

两个计数器都是ArrayMetric类型，并且传入了两个参数：

// intervalInMs：是滑动窗口的时间间隔，默认为 1 秒
// sampleCount: 时间窗口的分隔数量，默认为 2，就是把 1秒分为 2个小时间窗
public ArrayMetric(int sampleCount, int intervalInMs) {
    this.data = new OccupiableBucketLeapArray(sampleCount, intervalInMs);
}

如图：

接着进入ArrayMetric类的addPass方法：

@Override
public void addPass(int count) {
    // 获取当前时间所在的时间窗
    WindowWrap<MetricBucket> wrap = data.currentWindow();
    // 计数器 +1
    wrap.value().addPass(count);
}

计数器如何知道当前所在的窗口是哪个？

这里的data是一个LeapArray：

LeapArray的四个属性：

public abstract class LeapArray<T> {
    // 小窗口的时间长度，默认是500ms ，值 = intervalInMs / sampleCount
    protected int windowLengthInMs;
    // 滑动窗口内的 小窗口 数量，默认为 2
    protected int sampleCount;
    // 滑动窗口的时间间隔，默认为 1000ms
    protected int intervalInMs;
    // 滑动窗口的时间间隔，单位为秒，默认为 1
    private double intervalInSecond;
}

LeapArray是一个环形数组，因为时间是无限的，数组长度不可能无限，因此数组中每一个格子放入一个时间窗（window），当数组放满后，角标归0，覆盖最初的window。

因为滑动窗口最多分成sampleCount数量的小窗口，因此数组长度只要大于sampleCount，那么最近的一个滑动窗口内的2个小窗口就永远不会被覆盖，就不用担心旧数据被覆盖的问题了。

跟入 data.currentWindow();方法：

public WindowWrap<T> currentWindow(long timeMillis) {
    if (timeMillis < 0) {
        return null;
    }
	// 计算当前时间对应的数组角标
    int idx = calculateTimeIdx(timeMillis);
    // 计算当前时间所在窗口的开始时间.
    long windowStart = calculateWindowStart(timeMillis);

    /*
         * 先根据角标获取数组中保存的 oldWindow 对象，可能是旧数据，需要判断.
         *
         * (1) oldWindow 不存在, 说明是第一次，创建新 window并存入，然后返回即可
         * (2) oldWindow的 starTime = 本次请求的 windowStar, 说明正是要找的窗口，直接返回.
         * (3) oldWindow的 starTime < 本次请求的 windowStar, 说明是旧数据，需要被覆盖，创建 
         *     新窗口，覆盖旧窗口
         */
    while (true) {
        WindowWrap<T> old = array.get(idx);
        if (old == null) {
            // 创建新 window
            WindowWrap<T> window = new WindowWrap<T>(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
            // 基于CAS写入数组，避免线程安全问题
            if (array.compareAndSet(idx, null, window)) {
                // 写入成功，返回新的 window
                return window;
            } else {
                // 写入失败，说明有并发更新，等待其它人更新完成即可
                Thread.yield();
            }
        } else if (windowStart == old.windowStart()) {
            return old;
        } else if (windowStart > old.windowStart()) {
            if (updateLock.tryLock()) {
                try {
                    // 获取并发锁，覆盖旧窗口并返回
                    return resetWindowTo(old, windowStart);
                } finally {
                    updateLock.unlock();
                }
            } else {
                // 获取锁失败，等待其它线程处理就可以了
                Thread.yield();
            }
        } else if (windowStart < old.windowStart()) {
            // 这种情况不应该存在，写这里只是以防万一。
            return new WindowWrap<T>(windowLengthInMs, windowStart, newEmptyBucket(timeMillis));
        }
    }
}

找到当前时间所在窗口（WindowWrap）后，只要调用WindowWrap对象中的add方法，计数器+1即可。

这里只负责统计每个窗口的请求量，不负责拦截。限流拦截要看FlowSlot中的逻辑。

滑动窗口QPS计算

FlowSlot的限流判断最终都由TrafficShapingController接口中的canPass方法来实现。该接口有三个实现类：

DefaultController：快速失败，默认的方式，基于滑动时间窗口算法
WarmUpController：预热模式，基于滑动时间窗口算法，只不过阈值是动态的
RateLimiterController：排队等待模式，基于漏桶算法

因此跟入默认的DefaultController中的canPass方法来分析：

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
    // 计算目前为止滑动窗口内已经存在的请求量
    int curCount = avgUsedTokens(node);
    // 判断：已使用请求量 + 需要的请求量（1） 是否大于 窗口的请求阈值
    if (curCount + acquireCount > count) {
        // 大于，说明超出阈值，返回false
        if (prioritized && grade == RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS) {
            long currentTime;
            long waitInMs;
            currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
            waitInMs = node.tryOccupyNext(currentTime, acquireCount, count);
            if (waitInMs < OccupyTimeoutProperty.getOccupyTimeout()) {
                node.addWaitingRequest(currentTime + waitInMs, acquireCount);
                node.addOccupiedPass(acquireCount);
                sleep(waitInMs);

                // PriorityWaitException indicates that the request will pass after waiting for {@link @waitInMs}.
                throw new PriorityWaitException(waitInMs);
            }
        }
        return false;
    }
    // 小于等于，说明在阈值范围内，返回true
    return true;
}

所以判断的关键就是int curCount = avgUsedTokens(node);

private int avgUsedTokens(Node node) {
    if (node == null) {
        return DEFAULT_AVG_USED_TOKENS;
    }
    return grade == RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD ? node.curThreadNum() : (int)(node.passQps());
}

因为我们采用的是限流，走node.passQps()逻辑：

// 这里又进入了 StatisticNode类
@Override
public double passQps() {
    // 请求量 ÷ 滑动窗口时间间隔 ，得到的就是QPS
    return rollingCounterInSecond.pass() / rollingCounterInSecond.getWindowIntervalInSec();
}

那么rollingCounterInSecond.pass()是如何得到请求量的呢？

// rollingCounterInSecond 本质是ArrayMetric，之前说过
@Override
public long pass() {
    // 获取当前窗口
    data.currentWindow();
    long pass = 0;
    // 获取 当前时间的 滑动窗口范围内 的所有小窗口
    List<MetricBucket> list = data.values();
	// 遍历
    for (MetricBucket window : list) {
        // 累加求和
        pass += window.pass();
    }
    // 返回
    return pass;
}

来看看data.values()如何获取滑动窗口范围内的所有小窗口：

// 此处进入LeapArray类中：

public List<T> values(long timeMillis) {
    if (timeMillis < 0) {
        return new ArrayList<T>();
    }
    // 创建空集合，大小等于 LeapArray长度
    int size = array.length();
    List<T> result = new ArrayList<T>(size);
	// 遍历 LeapArray
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        // 获取每一个小窗口
        WindowWrap<T> windowWrap = array.get(i);
        // 判断这个小窗口是否在 滑动窗口时间范围内（1秒内）
        if (windowWrap == null || isWindowDeprecated(timeMillis, windowWrap)) {
            // 不在范围内，则跳过
            continue;
        }
        // 在范围内，则添加到集合中
        result.add(windowWrap.value());
    }
    // 返回集合
    return result;
}

那么，isWindowDeprecated(timeMillis, windowWrap)又是如何判断窗口是否符合要求呢？

public boolean isWindowDeprecated(long time, WindowWrap<T> windowWrap) {
    // 当前时间 - 窗口开始时间  是否大于 滑动窗口的最大间隔（1秒）
    // 也就是说，我们要统计的时 距离当前时间1秒内的 小窗口的 count之和
    return time - windowWrap.windowStart() > intervalInMs;
}

漏铜

这次跟入默认的RateLimiterController中的canPass方法来分析：

@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
    // Pass when acquire count is less or equal than 0.
    if (acquireCount <= 0) {
        return true;
    }
    // 阈值小于等于 0 ，阻止请求
    if (count <= 0) {
        return false;
    }
	// 获取当前时间
    long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
    // 计算两次请求之间允许的最小时间间隔
    long costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / count * 1000);

    // 计算本次请求 允许执行的时间点 = 最近一次请求的可执行时间 + 两次请求的最小间隔
    long expectedTime = costTime + latestPassedTime.get();
	// 如果允许执行的时间点小于当前时间，说明可以立即执行
    if (expectedTime <= currentTime) {
        // 更新上一次的请求的执行时间
        latestPassedTime.set(currentTime);
        return true;
    } else {
        // 不能立即执行，需要计算 预期等待时长
        // 预期等待时长 = 两次请求的最小间隔 +最近一次请求的可执行时间 - 当前时间
        long waitTime = costTime + latestPassedTime.get() - TimeUtil.currentTimeMillis();
        // 如果预期等待时间超出阈值，则拒绝请求
        if (waitTime > maxQueueingTimeMs) {
            return false;
        } else {
            // 预期等待时间小于阈值，更新最近一次请求的可执行时间，加上costTime
            long oldTime = latestPassedTime.addAndGet(costTime);
            try {
                // 保险起见，再判断一次预期等待时间，是否超过阈值
                waitTime = oldTime - TimeUtil.currentTimeMillis();
                if (waitTime > maxQueueingTimeMs) {
                    // 如果超过，则把刚才 加 的时间再 减回来
                    latestPassedTime.addAndGet(-costTime);
                    // 拒绝
                    return false;
                }
                // in race condition waitTime may <= 0
                if (waitTime > 0) {
                    // 预期等待时间在阈值范围内，休眠要等待的时间，醒来后继续执行
                    Thread.sleep(waitTime);
                }
                return true;
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
    }
    return false;
}

DegradeSlot

最后一关，就是降级规则判断了。

Sentinel的降级是基于状态机来实现的：

对应的实现在DegradeSlot类中，核心API：

@Override
public void entry(Context context, ResourceWrapper resourceWrapper, DefaultNode node, 
                  int count, boolean prioritized, Object... args) throws Throwable {
    // 熔断降级规则判断
    performChecking(context, resourceWrapper);
	// 继续下一个slot
    fireEntry(context, resourceWrapper, node, count, prioritized, args);
}

继续进入performChecking方法：

void performChecking(Context context, ResourceWrapper r) throws BlockException {
    // 获取当前资源上的所有的断路器 CircuitBreaker
    List<CircuitBreaker> circuitBreakers = DegradeRuleManager.getCircuitBreakers(r.getName());
    if (circuitBreakers == null || circuitBreakers.isEmpty()) {
        return;
    }
    for (CircuitBreaker cb : circuitBreakers) {
        // 遍历断路器，逐个判断
        if (!cb.tryPass(context)) {
            throw new DegradeException(cb.getRule().getLimitApp(), cb.getRule());
        }
    }
}

CircuitBreaker

进入CircuitBreaker的tryPass方法中：

@Override
public boolean tryPass(Context context) {
    // 判断状态机状态
    if (currentState.get() == State.CLOSED) {
        // 如果是closed状态，直接放行
        return true;
    }
    if (currentState.get() == State.OPEN) {
        // 如果是OPEN状态，断路器打开
        // 继续判断OPEN时间窗是否结束，如果是则把状态从OPEN切换到 HALF_OPEN，返回true
        return retryTimeoutArrived() && fromOpenToHalfOpen(context);
    }
    // OPEN状态，并且时间窗未到，返回false
    return false;
}

有关时间窗的判断在retryTimeoutArrived()方法：

protected boolean retryTimeoutArrived() {
    // 当前时间 大于 下一次 HalfOpen的重试时间
    return TimeUtil.currentTimeMillis() >= nextRetryTimestamp;
}

OPEN到HALF_OPEN切换在fromOpenToHalfOpen(context)方法：

protected boolean fromOpenToHalfOpen(Context context) {
    // 基于CAS修改状态，从 OPEN到 HALF_OPEN
    if (currentState.compareAndSet(State.OPEN, State.HALF_OPEN)) {
        // 状态变更的事件通知
        notifyObservers(State.OPEN, State.HALF_OPEN, null);
        // 得到当前资源
        Entry entry = context.getCurEntry();
        // 给资源设置监听器，在资源Entry销毁时（资源业务执行完毕时）触发
        entry.whenTerminate(new BiConsumer<Context, Entry>() {
            @Override
            public void accept(Context context, Entry entry) {
                // 判断 资源业务是否异常
                if (entry.getBlockError() != null) {
                    // 如果异常，则再次进入OPEN状态
                    currentState.compareAndSet(State.HALF_OPEN, State.OPEN);
                    notifyObservers(State.HALF_OPEN, State.OPEN, 1.0d);
                }
            }
        });
        return true;
    }
    return false;
}

这里出现了从OPEN到HALF_OPEN、从HALF_OPEN到OPEN的变化，但是还有几个没有：

从CLOSED到OPEN
从HALF_OPEN到CLOSED

触发断路器

请求经过所有插槽后，一定会执行exit方法，而在DegradeSlot的exit方法中：

会调用CircuitBreaker的onRequestComplete方法。而CircuitBreaker有两个实现：

这里以异常比例熔断为例来看，进入ExceptionCircuitBreaker的onRequestComplete方法：

@Override
public void onRequestComplete(Context context) {
    // 获取资源 Entry
    Entry entry = context.getCurEntry();
    if (entry == null) {
        return;
    }
    // 尝试获取 资源中的 异常
    Throwable error = entry.getError();
    // 获取计数器，同样采用了滑动窗口来计数
    SimpleErrorCounter counter = stat.currentWindow().value();
    if (error != null) {
        // 如果出现异常，则 error计数器 +1
        counter.getErrorCount().add(1);
    }
    // 不管是否出现异常，total计数器 +1
    counter.getTotalCount().add(1);
	// 判断异常比例是否超出阈值
    handleStateChangeWhenThresholdExceeded(error);
}

来看阈值判断的方法：

private void handleStateChangeWhenThresholdExceeded(Throwable error) {
    // 如果当前已经是OPEN状态，不做处理
    if (currentState.get() == State.OPEN) {
        return;
    }
	// 如果已经是 HALF_OPEN 状态，判断是否需求切换状态
    if (currentState.get() == State.HALF_OPEN) {
        if (error == null) {
            // 没有异常，则从 HALF_OPEN 到 CLOSED
            fromHalfOpenToClose();
        } else {
            // 有一次，再次进入OPEN
            fromHalfOpenToOpen(1.0d);
        }
        return;
    }
	// 说明当前是CLOSE状态，需要判断是否触发阈值
    List<SimpleErrorCounter> counters = stat.values();
    long errCount = 0;
    long totalCount = 0;
    // 累加计算 异常请求数量、总请求数量
    for (SimpleErrorCounter counter : counters) {
        errCount += counter.errorCount.sum();
        totalCount += counter.totalCount.sum();
    }
    // 如果总请求数量未达到阈值，什么都不做
    if (totalCount < minRequestAmount) {
        return;
    }
    double curCount = errCount;
    if (strategy == DEGRADE_GRADE_EXCEPTION_RATIO) {
        // 计算请求的异常比例
        curCount = errCount * 1.0d / totalCount;
    }
    // 如果比例超过阈值，切换到 OPEN
    if (curCount > threshold) {
        transformToOpen(curCount);
    }
}

总结

Sentinel的限流与Gateway的限流有什么差别？

限流算法常见的有三种实现：滑动时间窗口、令牌桶算法、漏桶算法。Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法。

而Sentinel内部却比较复杂：

默认限流模式是基于滑动时间窗口算法
排队等待的限流模式则基于漏桶算法
而热点参数限流则是基于令牌桶算法

Sentinel的线程隔离与Hystix的线程隔离有什么差别?

Hystix默认是基于线程池实现的线程隔离，每一个被隔离的业务都要创建一个独立的线程池，线程过多会带来额外的CPU开销，性能一般，但是隔离性更强。

Sentinel是基于信号量（计数器）实现的线程隔离，不用创建线程池，性能较好，但是隔离性一般。