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transfer 能够了解为直达模块，它接管 agent 上报的指标，而后转发给后端的 graph 和 judge 实例。
transfer 接管到 agent 上报的指标后，先存储到内存 queue，而后再由 goroutine 默默的将 queue 的数据 Pop 进去，转发给 graph 和 judge。
transfer 后端接多个 graph 和 judge 实例，如何保障某一个指标稳固的转发到某个实例，同时还能保障多个 graph 间放弃平衡，不会呈现某个 graph 承当过多的指标而产生数据歪斜？transfer 应用了一致性 hash 算法来做到这一点。
整体架构：
1. transfer 接管 agent 上报的指标数据
transfer 通过 TCP RPC 接管 agent 的数据：
// modules/transfer/receiver/rpc/rpc.go
func StartRpc() {listener, err := net.ListenTCP("tcp", tcpAddr)
server := rpc.NewServer()
server.Register(new(Transfer))
for {conn, err := listener.AcceptTCP()
go server.ServeCodec(jsonrpc.NewServerCodec(conn))
}
}transfer 的 RPC 办法：Transfer.Update，负责接收数据
//modules/transfer/receiver/rpc/rpc_transfer.go
type Transfer int
func (t *Transfer) Update(args []*cmodel.MetricValue, reply *cmodel.TransferResponse) error {return RecvMetricValues(args, reply, "rpc")
}
func RecvMetricValues(args []*cmodel.MetricValue, reply *cmodel.TransferResponse, from string) error {items := []*cmodel.MetaData{}
for _, v := range args {
fv := &cmodel.MetaData{
Metric: v.Metric,
Endpoint: v.Endpoint,
Timestamp: v.Timestamp,
Step: v.Step,
CounterType: v.Type,
Tags: cutils.DictedTagstring(v.Tags),
}
.......
items = append(items, fv)
}
if cfg.Graph.Enabled {sender.Push2GraphSendQueue(items)
}
if cfg.Judge.Enabled {sender.Push2JudgeSendQueue(items)
}
}能够看到，transfer 间接将 items 放入 graph/judge 中的 Queue 就返回了，并不会间接发送；这样做有以下益处：
- 更快的响应 agent；
- 把零散的数据做成恒定大小的批次，再发送给后端，加重对后端实例的冲击；
- 将数据缓存当前，能够从容的解决发送超时等异常情况；
以 graph 为例，剖析如何确定某个 item 放入那个 graph Queue：
// modules/transfer/sender/sender.go
func Push2GraphSendQueue(items []*cmodel.MetaData) {
for _, item := range items {pk := item.PK()
// 依据 item 的 key 确定放入那个 graph Queue
node, err := GraphNodeRing.GetNode(pk)
// 将数据 Push 进 queue
for _, addr := range cnode.Addrs {Q := GraphQueues[node+addr]
if !Q.PushFront(graphItem) {errCnt += 1}
}
}
}能够看出，依据 item 的 key 确定 graphQueue，而 key 是将 endpoint/metric/tags 信息拼成了一个字符串：
func (t *MetaData) PK() string {return MUtils.PK(t.Endpoint, t.Metric, t.Tags)
}
func PK(endpoint, metric string, tags map[string]string) string {ret := bufferPool.Get().(*bytes.Buffer)
ret.Reset()
defer bufferPool.Put(ret)
if tags == nil || len(tags) == 0 {ret.WriteString(endpoint)
ret.WriteString("/")
ret.WriteString(metric)
return ret.String()}
ret.WriteString(endpoint)
ret.WriteString("/")
ret.WriteString(metric)
ret.WriteString("/")
ret.WriteString(SortedTags(tags))
return ret.String()}2. 一致性 hash 保障 graph/judge 间的数据平衡
itemKey 是个 string，如何确定将该 item 放入哪个 graphQueue 呢？
答案是一致性 hash 算法，依据 itemKey 通过一致性 hash 确定一个 node，而后每个 node 对应 1 个 graphQueue。
这里重点关注一致性 hash 如何应用：
// 依据 pk 抉择 node
node, err := GraphNodeRing.GetNode(pk)`
// 创立 Graph 节点的 hash 环
GraphNodeRing = rings.NewConsistentHashNodesRing(int32(cfg.Graph.Replicas), cutils.KeysOfMap(cfg.Graph.Cluster))应用 graph 节点创立 graph 节点的 hash 环，每个节点有 replica 个虚构节点，以保证数据平衡；
这里的一致性 hash 应用了 github.com/toolkits/consistent/rings 的开源实现：
// 创立 hash 环
func NewConsistentHashNodesRing(numberOfReplicas int32, nodes []string) *ConsistentHashNodeRing {ret := &ConsistentHashNodeRing{ring: consistent.New()}
ret.SetNumberOfReplicas(numberOfReplicas)
ret.SetNodes(nodes)
return ret
}// 依据 pk, 获取 node 节点. chash(pk) -> node
func (this *ConsistentHashNodeRing) GetNode(pk string) (string, error) {return this.ring.Get(pk)
}item 选到 node 当前，就被 push 到该 node 对应的 graphQueue，最初 graphQueue 的数据被 RPC 发送给 graph 节点：
GraphQueues = make(map[string]*nlist.SafeListLimited)
Q := GraphQueues[node+addr]
if !Q.PushFront(graphItem) {errCnt += 1}其中 nlist.SafeListLimited 是用 list 封装的一个 queue 构造：
// SafeList with Limited Size
type SafeListLimited struct {
maxSize int
SL *SafeList
}
type SafeList struct {
sync.RWMutex
L *list.List
}3. queue 中的数据转发给 graph/judge
每个 graph 节点对应一个 graphQueue，须要被 TCP RPC 发送给 graph 节点，这由后盾的 goroutine 来执行的：
// modules/transfer/sender/send_tasks.go
func startSendTasks() {
......
for node, nitem := range cfg.Graph.ClusterList {
for _, addr := range nitem.Addrs {queue := GraphQueues[node+addr]
go forward2GraphTask(queue, node, addr, graphConcurrent)
}
}
......
}
func forward2GraphTask(Q *list.SafeListLimited, node string, addr string, concurrent int) {batch := g.Config().Graph.Batch
sema := nsema.NewSemaphore(concurrent)
for {items := Q.PopBackBy(batch)
count := len(items)
if count == 0 {time.Sleep(DefaultSendTaskSleepInterval)
continue
}
sema.Acquire()
go func(addr string, graphItems []*cmodel.GraphItem, count int) {defer sema.Release()
err = GraphConnPools.Call(addr, "Graph.Send", graphItems, resp)
}(addr, graphItems, count)
}
}每个 graph 节点启动 1 个 goroutine 进行发送；发送过程中，每来一个 batch 就启动 1 个 goroutine 进行发送，为管制发送的 goroutine 数量，应用 semaphore(channel 实现) 管制并发。
具体的发送过程：为每个 graph 创立了 1 个 rpc 连接池，发送时先从池中 Fetch 一个连贯，而后应用这个 conn 调用 rpcClient.Call() 实现发送：
// common/backend_pool/rpc_backends.go
func (this *SafeRpcConnPools) Call(addr, method string, args interface{}, resp interface{}) error {connPool, exists := this.Get(addr)
// 先获取一个连贯
conn, err := connPool.Fetch()
rpcClient := conn.(*rpcpool.RpcClient)
done := make(chan error, 1)
go func() {
// 具体的 rpc 发送
done <- rpcClient.Call(method, args, resp)
}()
// select timeout 进行超时管制
select {case <-time.After(callTimeout):
connPool.ForceClose(conn)
return fmt.Errorf("%s, call timeout", addr)
case err = <-done:
connPool.Release(conn)
return err
}
} connPool 的实现也很简略，外部保护了一个 maxConns 和 maxIdle 个数；每次 fetch 的时候，判断是否有闲暇连贯，若有闲暇则间接返回，否则 new 一个新的：
// common/backend_pool/rpc_backends.go
func createOneRpcPool(name string, address string, connTimeout time.Duration, maxConns int, maxIdle int) *connp.ConnPool {p := connp.NewConnPool(name, address, int32(maxConns), int32(maxIdle))
p.New = func(connName string) (connp.NConn, error) {_, err := net.ResolveTCPAddr("tcp", p.Address)
if err != nil {return nil, err}
conn, err := net.DialTimeout("tcp", p.Address, connTimeout)
if err != nil {return nil, err}
return rpcpool.NewRpcClient(rpc.NewClient(conn), connName), nil
}
return p
}ConnPool 实现在 github.com/toolkits/conn_pool 中：
//github.com/toolkits/conn_pool/conn_pool.go
func (this *ConnPool) Fetch() (NConn, error) {this.Lock()
defer this.Unlock()
// get from free
conn := this.fetchFree()
if conn != nil {return conn, nil}
if this.overMax() {return nil, ErrMaxConn}
// create new conn
conn, err := this.newConn()
if err != nil {return nil, err}
this.increActive()
return conn, nil
}