关于spring-cloud:05篇-Nacos-Client服务订阅之事件机制剖析

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上篇文章，咱们剖析了Nacos客户端订阅的外围流程：Nacos客户端通过一个定时工作，每6秒从注册核心获取实例列表，当发现实例发生变化时，公布变更事件，订阅者进行业务解决，而后更新内存中和本地的缓存中的实例。

这篇文章为服务订阅的第二篇，咱们重点来剖析，定时工作获取到最新实例列表之后，整个事件机制是如何解决的。

回顾整个流程

先回顾一下客户端服务订阅的根本流程：

在第一步调用subscribe办法时，会订阅一个EventListener事件。而在定时工作UpdateTask定时获取实例列表之后，会调用ServiceInfoHolder#processServiceInfo办法对ServiceInfo进行本地解决，这其中就包含和事件处理。

监听事件的注册

在subscribe办法中，通过如下形式进行了监听事件的注册：

@Override
public void subscribe(String serviceName, String groupName, List<String> clusters, EventListener listener)
        throws NacosException {
    if (null == listener) {
        return;
    }
    String clusterString = StringUtils.join(clusters, ",");
    changeNotifier.registerListener(groupName, serviceName, clusterString, listener);
    clientProxy.subscribe(serviceName, groupName, clusterString);
}

这里的changeNotifier.registerListener便是进行具体的事件注册逻辑。追进去看一下实现源码：

// InstancesChangeNotifier
public void registerListener(String groupName, String serviceName, String clusters, EventListener listener) {
    String key = ServiceInfo.getKey(NamingUtils.getGroupedName(serviceName, groupName), clusters);
    ConcurrentHashSet<EventListener> eventListeners = listenerMap.get(key);
    if (eventListeners == null) {
        synchronized (lock) {
            eventListeners = listenerMap.get(key);
            if (eventListeners == null) {
                eventListeners = new ConcurrentHashSet<EventListener>();
                // 将EventListener缓存到listenerMap
                listenerMap.put(key, eventListeners);
            }
        }
    }
    eventListeners.add(listener);
}

能够看出，事件的注册便是将EventListener存储在InstancesChangeNotifier的listenerMap属性当中了。

这里的数据结构为Map，key为服务实例信息的拼接，value为监听事件的汇合。

事件注册流程就这么简略。这里有一个双重查看锁的实际案例，不晓得你留意到没？能够学习一下。

ServiceInfo的解决

下面实现了事件的注册，当初就追溯一下触发事件的起源。UpdateTask中获取到最新实例会进行本地化解决，局部代码如下：

// 获取缓存的service信息
ServiceInfo serviceObj = serviceInfoHolder.getServiceInfoMap().get(serviceKey);
if (serviceObj == null) {
    // 依据serviceName从注册核心服务端获取Service信息
    serviceObj = namingClientProxy.queryInstancesOfService(serviceName, groupName, clusters, 0, false);
    serviceInfoHolder.processServiceInfo(serviceObj);
    lastRefTime = serviceObj.getLastRefTime();
    return;
}

这部分逻辑在上篇文章中曾经剖析过了，这里重点看serviceInfoHolder#processServiceInfo中的业务逻辑解决。先看流程图，而后看代码。

上述逻辑简略说就是：判断一下新的ServiceInfo数据是否正确，是否产生了变动。如果数据格式正确，且产生的变动，那就公布一个InstancesChangeEvent事件，同时将ServiceInfo写入本地缓存。

上面看一下代码实现：

public ServiceInfo processServiceInfo(ServiceInfo serviceInfo) {
    String serviceKey = serviceInfo.getKey();
    if (serviceKey == null) {
        return null;
    }
    ServiceInfo oldService = serviceInfoMap.get(serviceInfo.getKey());
    if (isEmptyOrErrorPush(serviceInfo)) {
        //empty or error push, just ignore
        return oldService;
    }
    // 缓存服务信息
    serviceInfoMap.put(serviceInfo.getKey(), serviceInfo);
    // 判断注册的实例信息是否已变更
    boolean changed = isChangedServiceInfo(oldService, serviceInfo);
    if (StringUtils.isBlank(serviceInfo.getJsonFromServer())) {
        serviceInfo.setJsonFromServer(JacksonUtils.toJson(serviceInfo));
    }
    // 通过prometheus-simpleclient监控服务缓存Map的大小
    MetricsMonitor.getServiceInfoMapSizeMonitor().set(serviceInfoMap.size());
    // 服务实例已变更
    if (changed) {
        NAMING_LOGGER.info("current ips:(" + serviceInfo.ipCount() + ") service: " + serviceInfo.getKey() + " -> "
                + JacksonUtils.toJson(serviceInfo.getHosts()));
        // 增加实例变更事件，会被推动到订阅者执行
        NotifyCenter.publishEvent(new InstancesChangeEvent(serviceInfo.getName(), serviceInfo.getGroupName(),
                serviceInfo.getClusters(), serviceInfo.getHosts()));
        // 记录Service本地文件
        DiskCache.write(serviceInfo, cacheDir);
    }
    return serviceInfo;
}

能够对照流程图和代码中的正文局部进行了解这个过程。

咱们要讲的重点是服务信息变更之后，公布的InstancesChangeEvent，也就是流程图中标红的局部。

事件追踪

下面的事件是通过NotifyCenter进行公布的，NotifyCenter中的外围流程如下：

NotifyCenter中进行事件公布，公布的外围逻辑是：

依据InstancesChangeEvent事件类型，取得对应的CanonicalName；
将CanonicalName作为Key，从NotifyCenter#publisherMap中获取对应的事件发布者（EventPublisher）；
EventPublisher将InstancesChangeEvent事件进行公布。

NotifyCenter中的外围代码实现如下：

private static boolean publishEvent(final Class<? extends Event> eventType, final Event event) {
    if (ClassUtils.isAssignableFrom(SlowEvent.class, eventType)) {
        return INSTANCE.sharePublisher.publish(event);
    }

    // 依据InstancesChangeEvent事件类型，取得对应的CanonicalName；
    final String topic = ClassUtils.getCanonicalName(eventType);

    // 将CanonicalName作为Key，从NotifyCenter#publisherMap中获取对应的事件发布者（EventPublisher）；
    EventPublisher publisher = INSTANCE.publisherMap.get(topic);
    if (publisher != null) {
        // EventPublisher将InstancesChangeEvent事件进行公布。
        return publisher.publish(event);
    }
    LOGGER.warn("There are no [{}] publishers for this event, please register", topic);
    return false;
}

上述代码中的INSTANCE为NotifyCenter的单例模式实现。那么，这里的publisherMap中key（CanonicalName）和value（EventPublisher）之间的关系是什么时候建设的呢？

这个是在NacosNamingService实例化时调用init办法中进行绑定的：

// Publisher的注册过程在于建设InstancesChangeEvent.class与EventPublisher的关系。
NotifyCenter.registerToPublisher(InstancesChangeEvent.class, 16384);

registerToPublisher办法默认采纳了DEFAULT_PUBLISHER_FACTORY来进行构建。

public static EventPublisher registerToPublisher(final Class<? extends Event> eventType, final int queueMaxSize) {
    return registerToPublisher(eventType, DEFAULT_PUBLISHER_FACTORY, queueMaxSize);
}

如果查看NotifyCenter中动态代码块，会发现DEFAULT_PUBLISHER_FACTORY默认构建的EventPublisher为DefaultPublisher。

至此，咱们得悉，在NotifyCenter中它保护了事件名称和事件发布者的关系，而默认的事件发布者为DefaultPublisher。

DefaultPublisher的事件公布

查看DefaultPublisher的源码，会发现它继承自Thread，也就是说它是一个线程类。同时，它又实现了EventPublisher，也就是咱们后面提到的发布者。

public class DefaultPublisher extends Thread implements EventPublisher {}

在DefaultPublisher的init办法实现如下：

@Override
public void init(Class<? extends Event> type, int bufferSize) {
    // 守护线程
    setDaemon(true);
    // 设置线程名字
    setName("nacos.publisher-" + type.getName());
    this.eventType = type;
    this.queueMaxSize = bufferSize;
    // 阻塞队列初始化
    this.queue = new ArrayBlockingQueue<>(bufferSize);
    start();
}

也就是说，当DefaultPublisher被初始化时，是以守护线程的形式运作的，其中还初始化了一个阻塞队列，队列的默认大小为16384。

最初调用了start办法：

@Override
public synchronized void start() {
    if (!initialized) {
        // start just called once
        super.start();
        if (queueMaxSize == -1) {
            queueMaxSize = ringBufferSize;
        }
        initialized = true;
    }
}

start办法中调用了super.start，此时等于启动了线程，会执行对应的run办法。

run办法中只调用了如下办法：

void openEventHandler() {
    try {

        // This variable is defined to resolve the problem which message overstock in the queue.
        int waitTimes = 60;
        // for死循环不断的从队列中取出Event，并告诉订阅者Subscriber执行Event
        // To ensure that messages are not lost, enable EventHandler when
        // waiting for the first Subscriber to register
        for (; ; ) {
            if (shutdown || hasSubscriber() || waitTimes <= 0) {
                break;
            }
            ThreadUtils.sleep(1000L);
            waitTimes--;
        }

        for (; ; ) {
            if (shutdown) {
                break;
            }
            // // 从队列取出Event
            final Event event = queue.take();
            receiveEvent(event);
            UPDATER.compareAndSet(this, lastEventSequence, Math.max(lastEventSequence, event.sequence()));
        }
    } catch (Throwable ex) {
        LOGGER.error("Event listener exception : ", ex);
    }
}

这里写了两个死循环，第一个死循环能够了解为延时成果，也就是说线程启动时最大延时60秒，在这60秒中每隔1秒判断一下以后线程是否敞开，是否有订阅者，是否超过60秒。如果满足一个条件，就能够提前跳出死循环。

而第二个死循环才是真正的业务逻辑解决，会从阻塞队列中取出一个事件，而后通过receiveEvent办法进行执行。

那么，队列中的事件哪儿来的呢？此时，你可能曾经想到方才DefaultPublisher的公布事件办法被调用了。来看看它的publish办法实现：

@Override
public boolean publish(Event event) {
    checkIsStart();
    boolean success = this.queue.offer(event);
    if (!success) {
        LOGGER.warn("Unable to plug in due to interruption, synchronize sending time, event : {}", event);
        receiveEvent(event);
        return true;
    }
    return true;
}

能够看到，DefaultPublisher的publish办法确实就是往阻塞队列中存入事件。这里有个分支逻辑，如果存入失败，会间接调用receiveEvent，和从队列中取出事件执行的办法一样。能够了解为，如果向队列中存入失败，则立刻执行，不走队列了。

最初，再来看看receiveEvent办法的实现：

void receiveEvent(Event event) {
    final long currentEventSequence = event.sequence();

    if (!hasSubscriber()) {
        LOGGER.warn("[NotifyCenter] the {} is lost, because there is no subscriber.");
        return;
    }

    // 告诉订阅者执行Event
    // Notification single event listener
    for (Subscriber subscriber : subscribers) {
        // Whether to ignore expiration events
        if (subscriber.ignoreExpireEvent() && lastEventSequence > currentEventSequence) {
            LOGGER.debug("[NotifyCenter] the {} is unacceptable to this subscriber, because had expire",
                    event.getClass());
            continue;
        }

        // Because unifying smartSubscriber and subscriber, so here need to think of compatibility.
        // Remove original judge part of codes.
        notifySubscriber(subscriber, event);
    }
}

这里最次要的逻辑就是遍历DefaultPublisher的subscribers（订阅者汇合），而后执行告诉订阅者的办法。

那么有敌人要问了这subscribers中的订阅者哪里来的呢？这个还要回到NacosNamingService的init办法中：

// 将Subscribe注册到Publisher
NotifyCenter.registerSubscriber(changeNotifier);

该办法最终会调用NotifyCenter的addSubscriber办法：

private static void addSubscriber(final Subscriber consumer, Class<? extends Event> subscribeType,
        EventPublisherFactory factory) {

    final String topic = ClassUtils.getCanonicalName(subscribeType);
    synchronized (NotifyCenter.class) {
        // MapUtils.computeIfAbsent is a unsafe method.
        MapUtil.computeIfAbsent(INSTANCE.publisherMap, topic, factory, subscribeType, ringBufferSize);
    }
    // 获取工夫对应的Publisher
    EventPublisher publisher = INSTANCE.publisherMap.get(topic);
    if (publisher instanceof ShardedEventPublisher) {
        ((ShardedEventPublisher) publisher).addSubscriber(consumer, subscribeType);
    } else {
        // 增加到subscribers汇合
        publisher.addSubscriber(consumer);
    }
}

其中外围逻辑就是将订阅事件、发布者、订阅者三者进行绑定。而发布者与事件通过Map进行保护、发布者与订阅者通过关联关系进行保护。

发布者找到了，事件也有了，最初看一下notifySubscriber办法：

@Override
public void notifySubscriber(final Subscriber subscriber, final Event event) {

    LOGGER.debug("[NotifyCenter] the {} will received by {}", event, subscriber);
    // 执行订阅者Event
    final Runnable job = () -> subscriber.onEvent(event);
    final Executor executor = subscriber.executor();

    if (executor != null) {
        executor.execute(job);
    } else {
        try {
            job.run();
        } catch (Throwable e) {
            LOGGER.error("Event callback exception: ", e);
        }
    }
}

逻辑比较简单，如果订阅者定义了Executor，那么应用它定义的Executor进行事件的执行，如果没有，那就创立一个线程进行执行。

至此，整个服务订阅的事件机制实现。

小结

整体来看，整个服务订阅的事件机制还是比较复杂的，因为用到了事件的模式，逻辑就比拟绕，而且这期间还掺杂了守护线程，死循环，阻塞队列等。须要重点了解NotifyCenter对事件发布者、事件订阅者和事件之间关系的保护，而这一关系的保护的入口就位于NacosNamingService的init办法当中。

上面再梳理一下几个外围流程：

ServiceInfoHolder中通过NotifyCenter公布了InstancesChangeEvent事件；

NotifyCenter中进行事件公布，公布的外围逻辑是：

依据InstancesChangeEvent事件类型，取得对应的CanonicalName；
将CanonicalName作为Key，从NotifyCenter#publisherMap中获取对应的事件发布者（EventPublisher）；
EventPublisher将InstancesChangeEvent事件进行公布。

InstancesChangeEvent事件公布：

通过EventPublisher的实现类DefaultPublisher进行InstancesChangeEvent事件公布；
DefaultPublisher自身以守护线程的形式运作，在执行业务逻辑前，先判断该线程是否启动；
如果启动，则将事件增加到BlockingQueue中，队列默认大小为16384；
增加到BlockingQueue胜利，则整个公布过程实现；
如果增加失败，则间接调用DefaultPublisher#receiveEvent办法，接管事件并告诉订阅者；
告诉订阅者时创立一个Runnable对象，执行订阅者的Event。
Event事件便是执行订阅时传入的事件；

如果增加到BlockingQueue胜利，则走另外一个业务逻辑：

DefaultPublisher初始化时会创立一个阻塞（BlockingQueue）队列，并标记线程启动；
DefaultPublisher自身是一个Thread，当执行super.start办法时，会调用它的run办法；
run办法的外围业务逻辑是通过openEventHandler办法解决的；
openEventHandler办法通过两个for循环，从阻塞队列中获取工夫信息；
第一个for循环用于让线程启动时在60s内查看执行条件；
第二个for循环为死循环，从阻塞队列中获取Event，并调用DefaultPublisher#receiveEvent办法，接管事件并告诉订阅者；
Event事件便是执行订阅时传入的事件；

对于Nacos Client服务定义的事件机制就将这么多，下篇咱们来讲讲故障转移和缓存的实现。

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