23 Apr 2024 |
一、领域对象
- Cluster:描述集群信息
- port描述当前服务端口;
- host描述当前服务主机;
- myself描述当前服务本身;
- servers描述当前服务集群列表
- registryConfigProperties配置信息;
- executor定时任务,负责更新服务信息和选主;
- timeout定时任务执行时间间隔。
- Server:描述服务实例
- url:服务地址
- status:服务状态
- leader:服务实例是否为主节点
- version:服务最新版本号
二、集群选主
- 初始化
- 获取当前服务实例地址信息
- 构建当前服务实例对象
- 获取所有服务列表
- 开启定时任务:更新集群服务信息;选主。
所有服务列表有属性文件里进行配置,分别创建当前服务对象和其他服务对象。区别是当前服务实例状态为true,其他为false。
- 更新集群服务信息
初始化的时候只是描述了服务简单信息,实际信息需要事实获取并更新。
通过http调用获取到其他服务实际的信息,包括真实转态、是否主节点、版号。
3. 选主
从所有服务列表中筛选出状态为true,是主节点的服务。
- 如果是空列表,就进行选主;
- 如果有多个服务,也需要选主
- 如果只有一个这样的节点,就不需要选主,说明当前集群只有一个主,符合预期。
选主算法有:
- 各种节点自己选,算法保证大家选的是同一个
- 外部有一个分布式锁,谁拿到锁,谁是主
- 分布式一致性算法,比如paxos,raft,,很复杂
当前实现采用第一种,通过选择出最小的hash为主节点,这种算法可以保证大家选择的都是一样的。
选主成功后,设置为主节点即可。
三、测试
- 三个节点
通过端口8484、8485、8486分别启动三个服务,模拟集群。
观察8484的日志:先更新三个服务信息,都是成功的。然后选择出8484为主节点。
观察8485的日志:先更新三个服务信息,都是成功的。然后选择出8484为主节点。
观察8486的日志:先更新三个服务信息,都是成功的。然后选择出8484为主节点。
- 两个节点
停掉8484,只保留8485和8486两个服务。
观察8485的日志:更新服务状态8484是失败的,8485和8486是成功的。选择是8485为主节点。
观察8486的日志:更新服务状态8484是失败的,8485和8486是成功的。选择是8485为主节点。
源码地址:
https://github.com/midnight2104/midnight-registry/tree/v2
20 Apr 2024 |
一. 数据模型
InstanceMeta用于描述服务实例的元信息:
- schema:比如http
- host,:比如127.0.0.1
- port:比如8082
- context:比如midnight-rpc
- status:服务上下线,true/false
- Parameters: 服务携带的参数,比如环境、tag等
二. 注册中心服务接口定义
- 注册:将服务和实例注册;
- 取消注册:移除服务实例;
- 获取所有实例;
- 刷新服务版本:服务实例每变动一次,就更新时间戳;
- 版本:获取服务指定版本;
- 多个版本:获取多个服务对应的版本号;
三. 注册中心服务实现
实现接口定义中的方法。使用controller对外暴露接口。
使用的字段包括
- TIMESTAMPS:每个服务实例对应的时间戳;
- REGISTRY:保存服务和实例,使用Map;
- VERSIONS:每个服务对应的最新版本号;
- VERSION:全局递增变量;
- register()服务注册
根据服务从注册中心获取实例,如果实例已经存在,就把状态设置为“上线”,然后返回该实例。如果不存在就添加到注册中心,状态设置为true(上线),刷服务实例时间戳,设置服务版本号。
- renew() 刷新服务实例
更新服务实例的时间戳
- unregister() 取消注册
根据服务获取实例,不存在就直接返回。存在就从注册中心集合中移除该实例,实例状态设置为false(下线),刷新时间戳,更新最新版本号。
- getAllInstances() 获取所有实例
直接从注册中心获服务对应的所有实例。
- version() 服务版本号
根据服务获取对应的版本号。
- versions() 多个服务版本号
根据传入的服务集合获取对应的版本号。
四. 测试
- register注册服务
- getAllInstances获取所有实例
- unregiste取消服务实例注册
- versions获取多个服务版本号
12 Apr 2024 |
- 在服务提供者provider端添加限流逻辑
限流:指定时间内请求数超过指定阈值时就抛出异常。
在ProviderInvoker的调用过程中,添加限流逻辑:
- 使用滑动窗口SlidingTimeWindow统计30s的请求数;
- 每个服务service对应一个滑动窗口;
- 对限流模块使用同步锁;
- 判断请求数是否超过阈值,如果是则抛出异常;
- 记录请求次数。
- 添加测试案例
循环请求指定服务,每秒请求一次,限流配置参数为30s内超过20个请求就会被限流。
观察日志,在30s内连续请求20次后第21次的请求就被限流了。
源码:
https://github.com/midnight2104/midnight-rpc/tree/lesson12