Nacos2.0配置灰度发布原理源码解析

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今天分享的是我们组的一个实习生写的一篇源码解析文章，小伙子实习期间在社区Nacos2.0的基础上对灰度发布的能力进行了增强，并完成了MSE Nacos2.0上从管控到内核的灰度发布能力的研发。以下是他对配置发布流程的代码解析，相信看完之后你会感叹：现在的实习生都有这个水平了吗?

说到灰度发布，就不得不提到阿里的安全生产三板斧：可监控、可灰度、可回滚。在阿里内部，对于安全生产是高度重视的，灰度可以说是发布之前的必备流程。因此，作为阿里的配置中心，Nacos同样支持了配置灰度的功能，可以通过控制台进行配置的灰度推送、回滚，从而实现安全的配置发布。一般来说，我们按照下图所示流程进行配置的安全修改。只有在小规模机器上验证配置按预期生效之后才会正式发布配置，否则就回滚灰度配置。

发布流程

配置灰度发布流程

社区Nacos的灰度是基于IP的方式进行的，用户需要在控制台，选择需要灰度的配置，然后新建灰度配置，选择灰度机器的IP进行配置推送。整个交互流程如下图所示。

IP灰度机制

具体的使用方法，如果使用的是自建的社区Nacos，可以访问http://ip:port/nacos进入控制台，在配置管理的编辑页面进行配置灰度发布，如下图。

社区Nacos控制台

如果使用的是阿里云的MSE微服务引擎，可以查看MSE配置灰度发布帮助文档了解使用方法，目前在Nacos2.0专业版上已经支持灰度功能，在MSE控制台打开Beta按钮即可，如下图所示。

MSE Beta发布

Nacos灰度原理

Nacos的灰度发布原理其实并不复杂，本质就如同下面这张流程图。

灰度原理

乍一看，这个流程好复杂，实际上定睛一看，好像也没啥。整个过程就是Client、Server和Console之间的交互。Client端监听Server上的配置，建立长连接并上报自己的客户端信息，例如IP地址。Console负责进行配置灰度的调用，将用户所需要的灰度配置请求发送到Server端。然后Server端根据用户的灰度配置请求中的IP地址，过滤与客户端的长连接，然后将灰度配置定向推送到对应IP的客户端中即可。下面笔者从长连接的建立到配置灰度，进行详细的源码分析。

长连接建立

在Nacos2.0版本之前，Nacos主要采用长轮询的方式在客户端拉取服务端的配置信息。而在Nacos2.0版本中，引入了基于gRPC的长连接模型来提升配置监听的性能，客户端和服务端会建立长连接来监听配置的变更，一旦服务端有配置变更，就会将配置信息推送到客户端中。在Nacos源码中，这一过程主要涉及到两个组件之间的交互，即com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc包下的GrpcSdkClient类和com.alibaba.nacos.core.remote.grpc包下的GrpcBiStreamRequestAcceptor类。然而，GrpcSdkClient中没有定义具体的连接逻辑，其主要逻辑在其父类GrpcClient中。下面这段代码就是客户端连接服务端的核心代码，位于GrpcClient的connectToServer方法。

@Override 
  public Connection connectToServer(ServerInfo serverInfo) { 
      try { 
          // ...... 
          int port = serverInfo.getServerPort() + rpcPortOffset(); 
 
          // 创建一个Grpc的Stub 
          RequestGrpc.RequestFutureStub newChannelStubTemp = createNewChannelStub(serverInfo.getServerIp(), port); 
 
          if (newChannelStubTemp != null) { 
 
              // 检查服务端是否可用 
              Response response = serverCheck(serverInfo.getServerIp(), port, newChannelStubTemp); 
              if (response == null || !(response instanceof ServerCheckResponse)) { 
                  shuntDownChannel((ManagedChannel) newChannelStubTemp.getChannel()); 
                  return null; 
              } 
 
              // 创建一个Grpc的Stream 
              BiRequestStreamGrpc.BiRequestStreamStub biRequestStreamStub = BiRequestStreamGrpc 
                  .newStub(newChannelStubTemp.getChannel()); 
 
              // 创建连接信息，保存Grpc的连接信息，也就是长连接的一个holder 
              GrpcConnection grpcConn = new GrpcConnection(serverInfo, grpcExecutor); 
              grpcConn.setConnectionId(((ServerCheckResponse) response).getConnectionId()); 
 
              // 创建stream请求同时绑定到当前连接中 
              StreamObserver<Payload> payloadStreamObserver = bindRequestStream(biRequestStreamStub, grpcConn); 
 
              // 绑定Grpc相关连接信息 
              grpcConn.setPayloadStreamObserver(payloadStreamObserver); 
              grpcConn.setGrpcFutureServiceStub(newChannelStubTemp); 
              grpcConn.setChannel((ManagedChannel) newChannelStubTemp.getChannel()); 
 
              // 发送一个初始化连接请求，用于上报客户端的一些信息，例如标签、客户端版本等 
              ConnectionSetupRequest conSetupRequest = new ConnectionSetupRequest(); 
              conSetupRequest.setClientVersion(VersionUtils.getFullClientVersion()); 
              conSetupRequest.setLabels(super.getLabels()); 
              conSetupRequest.setAbilities(super.clientAbilities); 
              conSetupRequest.setTenant(super.getTenant()); 
              grpcConn.sendRequest(conSetupRequest); 
 
              // 等待连接建立成功 
              Thread.sleep(100L); 
              return grpcConn; 
          } 
          return null; 
      } catch (Exception e) { 
          LOGGER.error("[{}]Fail to connect to server!,error={}", GrpcClient.this.getName(), e); 
      } 
      return null; 
  } 

上面这段代码主要功能有两个，一个是与服务端建立gRPC的长连接，另一个功能主要是初始化连接，后者是实现配置灰度发布的前提。在上文中有提到，配置灰度发布的过程中，需要根据控制台的灰度配置请求中的IP信息过滤长连接，在服务端就是根据连接建立初始化时上报的信息实现的过滤。从上面的代码中可以看到，ConnectionSetupRequest作为一个初始化请求，携带着客户端版本、标签等信息，但是好像并没有携带IP地址的信息。实际上，ConnectionSetupRequest也确实没有携带IP地址信息。因为在Nacos设计中，采用Request来表明客户端的请求信息，而IP地址更像是属于连接层的信息，应该属于连接的元信息，因此并没有放在Request中进行显式的设置，而是在发送请求时自动的作为Metadata信息发送到服务端中。可以看一下com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc包下的GrpcConnection的sendRequest方法，该方法接收一个Request请求作为参数，将请求发送给服务端。

public void sendRequest(Request request) { 
      // 将request转换为Grpc的Payload 
      Payload convert = GrpcUtils.convert(request); 
      // 通过Grpc的流发送请求 
      payloadStreamObserver.onNext(convert); 
  } 

IP地址的设置，就在com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc包下的GrpcUtils的convert方法中，该方法主要将一个Request转换为gRPC的Payload。

/** 
  * convert request to payload. 
  * 
  * @param request request. 
  * @return payload. 
  */ 
 public static Payload convert(Request request) { 
     // 设置元信息 
     Metadata newMeta = Metadata.newBuilder().setType(request.getClass().getSimpleName()) 
             .setClientIp(NetUtils.localIP()).putAllHeaders(request.getHeaders()).build(); 
     request.clearHeaders(); 
      
     // 转换为json 
     String jsonString = toJson(request); 
      
     Payload.Builder builder = Payload.newBuilder(); 
  // 创建Payload 
     return builder 
             .setBody(Any.newBuilder().setValue(ByteString.copyFrom(jsonString, Charset.forName(Constants.ENCODE)))) 
             .setMetadata(newMeta).build(); 
      
 } 

可以看到，这里通过NetUtils.localIP()方法获取客户端的IP信息，并存入到Metadata中，跟随Payload一起上报给服务端。到这里，客户端这里的连接过程就暂时完成了，下面介绍一下服务端接收到连接请求的响应过程。

在服务端，主要通过GrpcBiStreamRequestAcceptor的requestBiStream方法接收客户端请求，如下所示。

@Override 
  public StreamObserver<Payload> requestBiStream(StreamObserver<Payload> responseObserver) { 
       
      StreamObserver<Payload> streamObserver = new StreamObserver<Payload>() { 
           
          final String connectionId = CONTEXT_KEY_CONN_ID.get(); 
           
          final Integer localPort = CONTEXT_KEY_CONN_LOCAL_PORT.get(); 
           
          final int remotePort = CONTEXT_KEY_CONN_REMOTE_PORT.get(); 
           
          String remoteIp = CONTEXT_KEY_CONN_REMOTE_IP.get(); 
           
          String clientIp = ""; 
           
          @Override 
          public void onNext(Payload payload) { 
              // 获取客户端IP 
              clientIp = payload.getMetadata().getClientIp(); 
              traceDetailIfNecessary(payload); 
               
              Object parseObj; 
              try { 
                  parseObj = GrpcUtils.parse(payload); 
              } catch (Throwable throwable) { 
                  Loggers.REMOTE_DIGEST 
                          .warn("[{}]Grpc request bi stream,payload parse error={}", connectionId, throwable); 
                  return; 
              } 
               
              if (parseObj == null) { 
                  Loggers.REMOTE_DIGEST 
                          .warn("[{}]Grpc request bi stream,payload parse null ,body={},meta={}", connectionId, 
                                  payload.getBody().getValue().toStringUtf8(), payload.getMetadata()); 
                  return; 
              } 
               
              // 处理初始化请求 
              if (parseObj instanceof ConnectionSetupRequest) { 
                  ConnectionSetupRequest setUpRequest = (ConnectionSetupRequest) parseObj; 
                  Map<String, String> labels = setUpRequest.getLabels(); 
                  String appName = "-"; 
                  if (labels != null && labels.containsKey(Constants.APPNAME)) { 
                      appName = labels.get(Constants.APPNAME); 
                  } 
                   
                  ConnectionMeta metaInfo = new ConnectionMeta(connectionId, payload.getMetadata().getClientIp(), 
                          remoteIp, remotePort, localPort, ConnectionType.GRPC.getType(), 
                          setUpRequest.getClientVersion(), appName, setUpRequest.getLabels()); 
                  metaInfo.setTenant(setUpRequest.getTenant()); 
                   
                  // 服务端的长连接信息holder 
                  Connection connection = new GrpcConnection(metaInfo, responseObserver, CONTEXT_KEY_CHANNEL.get()); 
                  connection.setAbilities(setUpRequest.getAbilities()); 
                  boolean rejectSdkOnStarting = metaInfo.isSdkSource() && !ApplicationUtils.isStarted(); 
                   
                  // 注册connection到connectionManager中 
                  if (rejectSdkOnStarting || !connectionManager.register(connectionId, connection)) { 
                      //Not register to the connection manager if current server is over limit or server is starting. 
                      try { 
                          Loggers.REMOTE_DIGEST.warn("[{}]Connection register fail,reason:{}", connectionId, 
                                  rejectSdkOnStarting ? " server is not started" : " server is over limited."); 
                          connection.request(new ConnectResetRequest(), 3000L); 
                          connection.close(); 
                      } catch (Exception e) { 
                          //Do nothing. 
                          if (connectionManager.traced(clientIp)) { 
                              Loggers.REMOTE_DIGEST 
                                      .warn("[{}]Send connect reset request error,error={}", connectionId, e); 
                          } 
                      } 
                  } 
                   
              } else if (parseObj instanceof Response) { 
                  Response response = (Response) parseObj; 
                  if (connectionManager.traced(clientIp)) { 
                      Loggers.REMOTE_DIGEST 
                              .warn("[{}]Receive response of server request  ,response={}", connectionId, response); 
                  } 
                  RpcAckCallbackSynchronizer.ackNotify(connectionId, response); 
                  connectionManager.refreshActiveTime(connectionId); 
              } else { 
                  Loggers.REMOTE_DIGEST 
                          .warn("[{}]Grpc request bi stream,unknown payload receive ,parseObj={}", connectionId, 
                                  parseObj); 
              } 
               
          } 
           
          // ...... 
      }; 
       
      return streamObserver; 
  } 

这里我们主要看onNext方法，其负责处理客户端的请求信息，即Payload信息。如果是初始化连接的请求ConnectionSetupRequest，就会记录与客户端之间的长连接信息，并注册到ConnectionManager中。ConnectionManager是服务端维护所有客户端连接信息的类，持有所有的长连接信息，后续的配置推送等都需要通过ConnectionManager获取长连接信息。可以简单看一下ConnectionManager的源码，在com.alibaba.nacos.core.remote包下，如下所示。

/** 
 * connect manager. 
 * 
 * @author liuzunfei 
 * @version $Id: ConnectionManager.java, v 0.1 2020年07月13日 7:07 PM liuzunfei Exp $ 
 */ 
@Service 
public class ConnectionManager extends Subscriber<ConnectionLimitRuleChangeEvent> { 
     
    // ...... 
     
    Map<String, Connection> connections = new ConcurrentHashMap<String, Connection>(); 
     
    // ...... 
     
    /** 
     * register a new connect. 
     * 
     * @param connectionId connectionId 
     * @param connection   connection 
     */ 
    public synchronized boolean register(String connectionId, Connection connection) { 
         
        if (connection.isConnected()) { 
            if (connections.containsKey(connectionId)) { 
                return true; 
            } 
            if (!checkLimit(connection)) { 
                return false; 
            } 
            if (traced(connection.getMetaInfo().clientIp)) { 
                connection.setTraced(true); 
            } 
            // 注册connection 
            connections.put(connectionId, connection); 
            connectionForClientIp.get(connection.getMetaInfo().clientIp).getAndIncrement(); 
             
            clientConnectionEventListenerRegistry.notifyClientConnected(connection); 
            Loggers.REMOTE_DIGEST 
                    .info("new connection registered successfully, connectionId = {},connection={} ", connectionId, 
                            connection); 
            return true; 
             
        } 
        return false; 
         
    } 
     
    // ...... 
     
} 

可以看到，在ConnectionManager中，维护了一个Map。在调用register方法时，将Connection注册到Map中，以供后续的逻辑使用。这里有一个细节，注册到ConnectionManager中的GrpcConnection与客户端持有的GrpcConnection不是一个类。这里的GrpcConnection位于com.alibaba.nacos.core.remote.grpc包，而客户端的GrpcConnection位于com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc包。事实上与客户端有关的gRPC相关的类都在com.alibaba.nacos.common.remote.client.grpc。com.alibaba.nacos.core.remote.grpc则是服务端的相关实现。

到这里，长连接建立的核心流程已经介绍完了，接下来笔者将详细介绍一下配置灰度的推送过程，由于Nacos在这里使用了发布订阅模式以及异步的方法调用，理解起来可能稍微要麻烦一点。

灰度推送

在Nacos中，提供了一组OpenAPI进行配置的管理，配置灰度发布也是其中一个功能，可以在com.alibaba.nacos.config.server.controller包下的ConfigController中查看，包括了BetaConfig的发布、停止和查询，接下来笔者将会一一介绍他们的原理。

创建BetaConfig

创建BetaConfig的API代码如下，一个简单的Web的API。

/** 
 * Adds or updates non-aggregated data. 
 * 
 * @throws NacosException NacosException. 
 */ 
@PostMapping 
@Secured(action = ActionTypes.WRITE, parser = ConfigResourceParser.class) 
public Boolean publishConfig(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, 
        @RequestParam(value = "dataId") String dataId, @RequestParam(value = "group") String group, 
        @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant, 
        @RequestParam(value = "content") String content, @RequestParam(value = "tag", required = false) String tag, 
        @RequestParam(value = "appName", required = false) String appName, 
        @RequestParam(value = "src_user", required = false) String srcUser, 
        @RequestParam(value = "config_tags", required = false) String configTags, 
        @RequestParam(value = "desc", required = false) String desc, 
        @RequestParam(value = "use", required = false) String use, 
        @RequestParam(value = "effect", required = false) String effect, 
        @RequestParam(value = "type", required = false) String type, 
        @RequestParam(value = "schema", required = false) String schema) throws NacosException { 
     
    final String srcIp = RequestUtil.getRemoteIp(request); 
    final String requestIpApp = RequestUtil.getAppName(request); 
    srcUser = RequestUtil.getSrcUserName(request); 
    //check type 
    if (!ConfigType.isValidType(type)) { 
        type = ConfigType.getDefaultType().getType(); 
    } 
    // check tenant 
    ParamUtils.checkTenant(tenant); 
    ParamUtils.checkParam(dataId, group, "datumId", content); 
    ParamUtils.checkParam(tag); 
    Map<String, Object> configAdvanceInfo = new HashMap<String, Object>(10); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "config_tags", configTags); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "desc", desc); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "use", use); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "effect", effect); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "type", type); 
    MapUtil.putIfValNoNull(configAdvanceInfo, "schema", schema); 
    ParamUtils.checkParam(configAdvanceInfo); 
     
    if (AggrWhitelist.isAggrDataId(dataId)) { 
        LOGGER.warn("[aggr-conflict] {} attempt to publish single data, {}, {}", RequestUtil.getRemoteIp(request), 
                dataId, group); 
        throw new NacosException(NacosException.NO_RIGHT, "dataId:" + dataId + " is aggr"); 
    } 
     
    final Timestamp time = TimeUtils.getCurrentTime(); 
     
    // 目标灰度机器的IP地址。 
    String betaIps = request.getHeader("betaIps"); 
     
    ConfigInfo configInfo = new ConfigInfo(dataId, group, tenant, appName, content); 
    configInfo.setType(type); 
    if (StringUtils.isBlank(betaIps)) { 
        if (StringUtils.isBlank(tag)) { 
            persistService.insertOrUpdate(srcIp, srcUser, configInfo, time, configAdvanceInfo, false); 
            ConfigChangePublisher 
                    .notifyConfigChange(new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, time.getTime())); 
        } else { 
            persistService.insertOrUpdateTag(configInfo, tag, srcIp, srcUser, time, false); 
            ConfigChangePublisher.notifyConfigChange( 
                    new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, tag, time.getTime())); 
        } 
    } else { 
        // 发布Beta 配置 
        persistService.insertOrUpdateBeta(configInfo, betaIps, srcIp, srcUser, time, false); 
         
        // 通知配置变更 
        ConfigChangePublisher 
                .notifyConfigChange(new ConfigDataChangeEvent(true, dataId, group, tenant, time.getTime())); 
    } 
    ConfigTraceService 
            .logPersistenceEvent(dataId, group, tenant, requestIpApp, time.getTime(), InetUtils.getSelfIP(), 
                    ConfigTraceService.PERSISTENCE_EVENT_PUB, content); 
    return true; 
} 

该方法接收一个创建配置的请求，包括配置的data-id、content等信息。从代码中可以看出，该方法是通过判断请求的Header中有无betaIps的值来确定是发布正式配置还是Beta配置的。如果betaIps的值不为空，则表明待发布的配置是一个Beta配置。而配置发布的过程，实际上就是把配置插入或者更新到数据库中。在Nacos中，正式配置和灰度配置是分别存储在不同的表中的，一旦发布就会通过ConfigChangePublisher发布一个ConfigDataChangeEvent事件，然后由订阅了该事件的监听者推送配置信息到客户端。ConfigDataChangeEvent的监听者是AsyncNotifyService类，位于com.alibaba.nacos.config.server.service.notify包下，该类主要用作执行集群之间的数据Dump操作。该类在初始化的时候，会向事件中心NotifyCenter注册一个监听者，用以监听数据变更事件并异步执行数据的Dump操作，如下所示。

/** 
 * Async notify service. 
 * 
 * @author Nacos 
 */ 
@Service 
public class AsyncNotifyService { 
     
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(AsyncNotifyService.class); 
     
    private final NacosAsyncRestTemplate nacosAsyncRestTemplate = HttpClientManager.getNacosAsyncRestTemplate(); 
     
    private static final int MIN_RETRY_INTERVAL = 500; 
     
    private static final int INCREASE_STEPS = 1000; 
     
    private static final int MAX_COUNT = 6; 
     
    @Autowired 
    private DumpService dumpService; 
     
    @Autowired 
    private ConfigClusterRpcClientProxy configClusterRpcClientProxy; 
     
    private ServerMemberManager memberManager; 
     
    @Autowired 
    public AsyncNotifyService(ServerMemberManager memberManager) { 
        this.memberManager = memberManager; 
         
        // Register ConfigDataChangeEvent to NotifyCenter. 
        NotifyCenter.registerToPublisher(ConfigDataChangeEvent.class, NotifyCenter.ringBufferSize); 
         
        // Register A Subscriber to subscribe ConfigDataChangeEvent. 
        NotifyCenter.registerSubscriber(new Subscriber() { 
             
            @Override 
            public void onEvent(Event event) { 
                // Generate ConfigDataChangeEvent concurrently 
                if (event instanceof ConfigDataChangeEvent) { 
                    ConfigDataChangeEvent evt = (ConfigDataChangeEvent) event; 
                    long dumpTs = evt.lastModifiedTs; 
                    String dataId = evt.dataId; 
                    String group = evt.group; 
                    String tenant = evt.tenant; 
                    String tag = evt.tag; 
                    Collection<Member> ipList = memberManager.allMembers(); 
                     
                    // In fact, any type of queue here can be 
                    Queue<NotifySingleTask> httpQueue = new LinkedList<NotifySingleTask>(); 
                    Queue<NotifySingleRpcTask> rpcQueue = new LinkedList<NotifySingleRpcTask>(); 
                     
                    for (Member member : ipList) { 
                        // 判断是否是长轮询 
                        if (!MemberUtil.isSupportedLongCon(member)) { 
                            // 添加一个长轮询的异步dump任务 
                            httpQueue.add(new NotifySingleTask(dataId, group, tenant, tag, dumpTs, member.getAddress(), 
                                    evt.isBeta)); 
                        } else { 
                            // 添加一个长连接的异步dump任务 
                            rpcQueue.add( 
                                    new NotifySingleRpcTask(dataId, group, tenant, tag, dumpTs, evt.isBeta, member)); 
                        } 
                    } 
                    // 判断并执行长轮询的异步dump任务 
                    if (!httpQueue.isEmpty()) { 
                        ConfigExecutor.executeAsyncNotify(new AsyncTask(nacosAsyncRestTemplate, httpQueue)); 
                    } 
                    // 判断并执行长连接的异步dump任务 
                    if (!rpcQueue.isEmpty()) { 
                        ConfigExecutor.executeAsyncNotify(new AsyncRpcTask(rpcQueue)); 
                    } 
                     
                } 
            } 
             
            @Override 
            public Class<? extends Event> subscribeType() { 
                return ConfigDataChangeEvent.class; 
            } 
        }); 
    } 
} 

在接收到ConfigDataChangeEvent之后，如果Nacos2.0以上的版本，会创建一个RpcTask用以执行配置变更的通知，由内部类AsyncRpcTask执行，AsyncRpcTask具体逻辑如下所示。

class AsyncRpcTask implements Runnable { 
         
        private Queue<NotifySingleRpcTask> queue; 
         
        public AsyncRpcTask(Queue<NotifySingleRpcTask> queue) { 
            this.queue = queue; 
        } 
         
        @Override 
        public void run() { 
            while (!queue.isEmpty()) { 
                NotifySingleRpcTask task = queue.poll(); 
                // 创建配置变更请求 
                ConfigChangeClusterSyncRequest syncRequest = new ConfigChangeClusterSyncRequest(); 
                syncRequest.setDataId(task.getDataId()); 
                syncRequest.setGroup(task.getGroup()); 
                syncRequest.setBeta(task.isBeta); 
                syncRequest.setLastModified(task.getLastModified()); 
                syncRequest.setTag(task.tag); 
                syncRequest.setTenant(task.getTenant()); 
                 
                Member member = task.member; 
                // 如果是自身的数据变更，直接执行dump操作 
                if (memberManager.getSelf().equals(member)) { 
                    if (syncRequest.isBeta()) { 
                        // 同步Beta配置 
                        dumpService.dump(syncRequest.getDataId(), syncRequest.getGroup(), syncRequest.getTenant(), 
                                syncRequest.getLastModified(), NetUtils.localIP(), true); 
                    } else { 
                        // 同步正式配置 
                        dumpService.dump(syncRequest.getDataId(), syncRequest.getGroup(), syncRequest.getTenant(), 
                                syncRequest.getTag(), syncRequest.getLastModified(), NetUtils.localIP()); 
                    } 
                    continue; 
                } 
                 
                // 通知其他服务端进行dump 
                if (memberManager.hasMember(member.getAddress())) { 
                    // start the health check and there are ips that are not monitored, put them directly in the notification queue, otherwise notify 
                    boolean unHealthNeedDelay = memberManager.isUnHealth(member.getAddress()); 
                    if (unHealthNeedDelay) { 
                        // target ip is unhealthy, then put it in the notification list 
                        ConfigTraceService.logNotifyEvent(task.getDataId(), task.getGroup(), task.getTenant(), null, 
                                task.getLastModified(), InetUtils.getSelfIP(), ConfigTraceService.NOTIFY_EVENT_UNHEALTH, 
                                0, member.getAddress()); 
                        // get delay time and set fail count to the task 
                        asyncTaskExecute(task); 
                    } else { 
     
                        if (!MemberUtil.isSupportedLongCon(member)) { 
                            asyncTaskExecute( 
                                    new NotifySingleTask(task.getDataId(), task.getGroup(), task.getTenant(), task.tag, 
                                            task.getLastModified(), member.getAddress(), task.isBeta)); 
                        } else { 
                            try { 
                                configClusterRpcClientProxy 
                                        .syncConfigChange(member, syncRequest, new AsyncRpcNotifyCallBack(task)); 
                            } catch (Exception e) { 
                                MetricsMonitor.getConfigNotifyException().increment(); 
                                asyncTaskExecute(task); 
                            } 
                        } 
                       
                    } 
                } else { 
                    //No nothig if  member has offline. 
                } 
                 
            } 
        } 
    } 

这里首先创建了一个ConfigChangeClusterSyncRequest，并将配置信息写入。然后获取集群信息，通知相应的Server处理的数据同步请求。同步配置变更信息的核心逻辑由DumpService来执行。我们主要查看同步Beta配置的操作，DumpService的dump方法如下所示。

/** 
 * Add DumpTask to TaskManager, it will execute asynchronously. 
 */ 
public void dump(String dataId, String group, String tenant, long lastModified, String handleIp, boolean isBeta) { 
    String groupKey = GroupKey2.getKey(dataId, group, tenant); 
    String taskKey = String.join("+", dataId, group, tenant, String.valueOf(isBeta)); 
    dumpTaskMgr.addTask(taskKey, new DumpTask(groupKey, lastModified, handleIp, isBeta)); 
    DUMP_LOG.info("[dump-task] add task. groupKey={}, taskKey={}", groupKey, taskKey); 
} 

在该方法中，这里会根据配置变更信息，提交一个异步的DumpTask任务，后续会由DumpProcessor类的process方法进行处理，该方法如下所示。

/** 
 * dump processor. 
 * 
 * @author Nacos 
 * @date 2020/7/5 12:19 PM 
 */ 
public class DumpProcessor implements NacosTaskProcessor { 
     
    final DumpService dumpService; 
     
    public DumpProcessor(DumpService dumpService) { 
        this.dumpService = dumpService; 
    } 
     
    @Override 
    public boolean process(NacosTask task) { 
        final PersistService persistService = dumpService.getPersistService(); 
        DumpTask dumpTask = (DumpTask) task; 
        String[] pair = GroupKey2.parseKey(dumpTask.getGroupKey()); 
        String dataId = pair[0]; 
        String group = pair[1]; 
        String tenant = pair[2]; 
        long lastModified = dumpTask.getLastModified(); 
        String handleIp = dumpTask.getHandleIp(); 
        boolean isBeta = dumpTask.isBeta(); 
        String tag = dumpTask.getTag(); 
         
        ConfigDumpEvent.ConfigDumpEventBuilder build = ConfigDumpEvent.builder().namespaceId(tenant).dataId(dataId) 
                .group(group).isBeta(isBeta).tag(tag).lastModifiedTs(lastModified).handleIp(handleIp); 
         
        if (isBeta) { 
            // 更新Beta配置的缓存 
            ConfigInfo4Beta cf = persistService.findConfigInfo4Beta(dataId, group, tenant); 
             
            build.remove(Objects.isNull(cf)); 
            build.betaIps(Objects.isNull(cf) ? null : cf.getBetaIps()); 
            build.content(Objects.isNull(cf) ? null : cf.getContent()); 
             
            return DumpConfigHandler.configDump(build.build()); 
        } 
        if (StringUtils.isBlank(tag)) { 
            ConfigInfo cf = persistService.findConfigInfo(dataId, group, tenant); 
 
            build.remove(Objects.isNull(cf)); 
            build.content(Objects.isNull(cf) ? null : cf.getContent()); 
            build.type(Objects.isNull(cf) ? null : cf.getType()); 
        } else { 
            ConfigInfo4Tag cf = persistService.findConfigInfo4Tag(dataId, group, tenant, tag); 
 
            build.remove(Objects.isNull(cf)); 
            build.content(Objects.isNull(cf) ? null : cf.getContent()); 
 
        } 
        return DumpConfigHandler.configDump(build.build()); 
    } 
} 

可以看到，如果是Beta配置，则获取最新的Beta配置信息，然后触发DumpConfigHandler的configDump方法。进入configDump可以看到，该方法主要用来更新缓存的配置信息，调用ConfigCacheService的相关操作进行配置的更新。

/** 
 * Dump config subscriber. 
 * 
 * @author <a href="mailto:liaochuntao@live.com">liaochuntao</a> 
 */ 
public class DumpConfigHandler extends Subscriber<ConfigDumpEvent> { 
     
    /** 
     * trigger config dump event. 
     * 
     * @param event {@link ConfigDumpEvent} 
     * @return {@code true} if the config dump task success , else {@code false} 
     */ 
    public static boolean configDump(ConfigDumpEvent event) { 
        final String dataId = event.getDataId(); 
        final String group = event.getGroup(); 
        final String namespaceId = event.getNamespaceId(); 
        final String content = event.getContent(); 
        final String type = event.getType(); 
        final long lastModified = event.getLastModifiedTs(); 
        if (event.isBeta()) { 
            boolean result = false; 
            // 删除操作 
            if (event.isRemove()) { 
                result = ConfigCacheService.removeBeta(dataId, group, namespaceId); 
                if (result) { 
                    ConfigTraceService.logDumpEvent(dataId, group, namespaceId, null, lastModified, event.getHandleIp(), 
                            ConfigTraceService.DUMP_EVENT_REMOVE_OK, System.currentTimeMillis() - lastModified, 0); 
                } 
                return result; 
            } else { 
                // 更新或者发布 
                result = ConfigCacheService 
                        .dumpBeta(dataId, group, namespaceId, content, lastModified, event.getBetaIps()); 
                if (result) { 
                    ConfigTraceService.logDumpEvent(dataId, group, namespaceId, null, lastModified, event.getHandleIp(), 
                            ConfigTraceService.DUMP_EVENT_OK, System.currentTimeMillis() - lastModified, 
                            content.length()); 
                } 
            } 
             
            return result; 
        } 
         
        // ...... 
         
    } 
     
    @Override 
    public void onEvent(ConfigDumpEvent event) { 
        configDump(event); 
    } 
     
    @Override 
    public Class<? extends Event> subscribeType() { 
        return ConfigDumpEvent.class; 
    } 
} 

在ConfigCacheService中，会对比配置信息，如果配置有变化，则发布事件LocalDataChangeEvent，触发RpcConfigChangeNotifier的configDataChanged方法来推送配置，configDataChanged方法代码如下。

/** 
 * ConfigChangeNotifier. 
 * 
 * @author liuzunfei 
 * @version $Id: ConfigChangeNotifier.java, v 0.1 2020年07月20日 3:00 PM liuzunfei Exp $ 
 */ 
@Component(value = "rpcConfigChangeNotifier") 
public class RpcConfigChangeNotifier extends Subscriber<LocalDataChangeEvent> { 
     
    // ...... 
     
    @Autowired 
    ConfigChangeListenContext configChangeListenContext; 
     
    @Autowired 
    private RpcPushService rpcPushService; 
     
    @Autowired 
    private ConnectionManager connectionManager; 
     
    /** 
     * adaptor to config module ,when server side config change ,invoke this method. 
     * 
     * @param groupKey groupKey 
     */ 
    public void configDataChanged(String groupKey, String dataId, String group, String tenant, boolean isBeta, 
            List<String> betaIps, String tag) { 
         
        // 获取配置的所有监听者 
        Set<String> listeners = configChangeListenContext.getListeners(groupKey); 
        if (CollectionUtils.isEmpty(listeners)) { 
            return; 
        } 
        int notifyClientCount = 0; 
        // 遍历所有监听者 
        for (final String client : listeners) { 
            // 获取长连接信息 
            Connection connection = connectionManager.getConnection(client); 
            if (connection == null) { 
                continue; 
            } 
 
            String clientIp = connection.getMetaInfo().getClientIp(); 
            String clientTag = connection.getMetaInfo().getTag(); 
             
            // 判断是否是Beta的Ip 
            if (isBeta && betaIps != null && !betaIps.contains(clientIp)) { 
                continue; 
            } 
            // tag check 
            if (StringUtils.isNotBlank(tag) && !tag.equals(clientTag)) { 
                continue; 
            } 
    
            // 配置变更推送请求 
            ConfigChangeNotifyRequest notifyRequest = ConfigChangeNotifyRequest.build(dataId, group, tenant); 
    
            // 执行推送任务 
            RpcPushTask rpcPushRetryTask = new RpcPushTask(notifyRequest, 50, client, clientIp, 
                    connection.getMetaInfo().getAppName()); 
            push(rpcPushRetryTask); 
            notifyClientCount++; 
        } 
        Loggers.REMOTE_PUSH.info("push [{}] clients ,groupKey=[{}]", notifyClientCount, groupKey); 
    } 
     
    @Override 
    public void onEvent(LocalDataChangeEvent event) { 
        String groupKey = event.groupKey; 
        boolean isBeta = event.isBeta; 
        List<String> betaIps = event.betaIps; 
        String[] strings = GroupKey.parseKey(groupKey); 
        String dataId = strings[0]; 
        String group = strings[1]; 
        String tenant = strings.length > 2 ? strings[2] : ""; 
        String tag = event.tag; 
         
        configDataChanged(groupKey, dataId, group, tenant, isBeta, betaIps, tag); 
         
    } 
     
    // ...... 
} 

到这里，基本上就是配置变更推送的最后一个步骤了，如代码中注释所示，通过调用ConnectionManager的getConnection方法，遍历所有监听者的连接，根据其中的Meta信息判断是否是Beta推送的目标，然后执行推送任务，也就是执行push方法，如下所示。

private void push(RpcPushTask retryTask) { 
       ConfigChangeNotifyRequest notifyRequest = retryTask.notifyRequest; 
       // 判断是否重试次数达到限制 
       if (retryTask.isOverTimes()) { 
           Loggers.REMOTE_PUSH 
                   .warn("push callback retry fail over times .dataId={},group={},tenant={},clientId={},will unregister client.", 
                           notifyRequest.getDataId(), notifyRequest.getGroup(), notifyRequest.getTenant(), 
                           retryTask.connectionId); 
           // 主动注销连接 
           connectionManager.unregister(retryTask.connectionId); 
       } else if (connectionManager.getConnection(retryTask.connectionId) != null) { 
           // first time :delay 0s; sencond time:delay 2s  ;third time :delay 4s 
           // 尝试执行配置推送 
           ConfigExecutor.getClientConfigNotifierServiceExecutor() 
                   .schedule(retryTask, retryTask.tryTimes * 2, TimeUnit.SECONDS); 
       } else { 
           // client is already offline,ingnore task. 
       } 
        
   } 

这里实际上也是一个异步执行的过程，推送任务RpcPushTask会被提交到ClientConfigNotifierServiceExecutor来计划执行，第一次会立即推送配置，即调用RpcPushTask的run方法，如果失败则延迟重试次数x2的秒数再次执行，直到超过重试次数，主动注销当前连接。其中，RpcPushTask的定义如下。

class RpcPushTask implements Runnable { 
      
     ConfigChangeNotifyRequest notifyRequest; 
      
     int maxRetryTimes = -1; 
      
     int tryTimes = 0; 
      
     String connectionId; 
      
     String clientIp; 
      
     String appName; 
      
     public RpcPushTask(ConfigChangeNotifyRequest notifyRequest, int maxRetryTimes, String connectionId, 
             String clientIp, String appName) { 
         this.notifyRequest = notifyRequest; 
         this.maxRetryTimes = maxRetryTimes; 
         this.connectionId = connectionId; 
         this.clientIp = clientIp; 
         this.appName = appName; 
     } 
      
     public boolean isOverTimes() { 
         return maxRetryTimes > 0 && this.tryTimes >= maxRetryTimes; 
     } 
      
     @Override 
     public void run() { 
         tryTimes++; 
         if (!tpsMonitorManager.applyTpsForClientIp(POINT_CONFIG_PUSH, connectionId, clientIp)) { 
             push(this); 
         } else { 
             // 推送配置 
             rpcPushService.pushWithCallback(connectionId, notifyRequest, new AbstractPushCallBack(3000L) { 
                 @Override 
                 public void onSuccess() { 
                     tpsMonitorManager.applyTpsForClientIp(POINT_CONFIG_PUSH_SUCCESS, connectionId, clientIp); 
                 } 
                  
                 @Override 
                 public void onFail(Throwable e) { 
                     tpsMonitorManager.applyTpsForClientIp(POINT_CONFIG_PUSH_FAIL, connectionId, clientIp); 
                     Loggers.REMOTE_PUSH.warn("Push fail", e); 
                     push(RpcPushTask.this); 
                 } 
                  
             }, ConfigExecutor.getClientConfigNotifierServiceExecutor()); 
              
         } 
          
     } 
 } 

可以看到，在RpcPushTask的run方法中，调用了RpcPushService的pushWithCallback方法，如下所示。

/** 
 * push response  to clients. 
 * 
 * @author liuzunfei 
 * @version $Id: PushService.java, v 0.1 2020年07月20日 1:12 PM liuzunfei Exp $ 
 */ 
@Service 
public class RpcPushService { 
     
    @Autowired 
    private ConnectionManager connectionManager; 
     
    /** 
     * push response with no ack. 
     * 
     * @param connectionId    connectionId. 
     * @param request         request. 
     * @param requestCallBack requestCallBack. 
     */ 
    public void pushWithCallback(String connectionId, ServerRequest request, PushCallBack requestCallBack, 
            Executor executor) { 
        Connection connection = connectionManager.getConnection(connectionId); 
        if (connection != null) { 
            try { 
                // 执行配置推送 
                connection.asyncRequest(request, new AbstractRequestCallBack(requestCallBack.getTimeout()) { 
                     
                    @Override 
                    public Executor getExecutor() { 
                        return executor; 
                    } 
                     
                    @Override 
                    public void onResponse(Response response) { 
                        if (response.isSuccess()) { 
                            requestCallBack.onSuccess(); 
                        } else { 
                            requestCallBack.onFail(new NacosException(response.getErrorCode(), response.getMessage())); 
                        } 
                    } 
                     
                    @Override 
                    public void onException(Throwable e) { 
                        requestCallBack.onFail(e); 
                    } 
                }); 
            } catch (ConnectionAlreadyClosedException e) { 
                connectionManager.unregister(connectionId); 
                requestCallBack.onSuccess(); 
            } catch (Exception e) { 
                Loggers.REMOTE_DIGEST 
                        .error("error to send push response to connectionId ={},push response={}", connectionId, 
                                request, e); 
                requestCallBack.onFail(e); 
            } 
        } else { 
            requestCallBack.onSuccess(); 
        } 
    } 
     
} 

其持有ConnectionManager对象，当需要推送配置到客户端时，会获取相应的Connection，然后执行asyncRequest将配置推送到客户端中。如果连接已经关闭，则注销连接。在asyncRequest底层即是调用Grpc建立的Stream的onNext方法，将配置推送给客户端，如下。

/** 
 * grpc connection. 
 * 
 * @author liuzunfei 
 * @version $Id: GrpcConnection.java, v 0.1 2020年07月13日 7:26 PM liuzunfei Exp $ 
 */ 
public class GrpcConnection extends Connection { 
     
    private StreamObserver streamObserver; 
     
    private Channel channel; 
     
    public GrpcConnection(ConnectionMeta metaInfo, StreamObserver streamObserver, Channel channel) { 
        super(metaInfo); 
        this.streamObserver = streamObserver; 
        this.channel = channel; 
    } 
     
    @Override 
    public void asyncRequest(Request request, RequestCallBack requestCallBack) throws NacosException { 
        sendRequestInner(request, requestCallBack); 
    } 
     
    private DefaultRequestFuture sendRequestInner(Request request, RequestCallBack callBack) throws NacosException { 
        final String requestId = String.valueOf(PushAckIdGenerator.getNextId()); 
        request.setRequestId(requestId); 
         
        DefaultRequestFuture defaultPushFuture = new DefaultRequestFuture(getMetaInfo().getConnectionId(), requestId, 
                callBack, () -> RpcAckCallbackSynchronizer.clearFuture(getMetaInfo().getConnectionId(), requestId)); 
         
        RpcAckCallbackSynchronizer.syncCallback(getMetaInfo().getConnectionId(), requestId, defaultPushFuture); 
        sendRequestNoAck(request); 
        return defaultPushFuture; 
    } 
     
    private void sendRequestNoAck(Request request) throws NacosException { 
        try { 
            //StreamObserver#onNext() is not thread-safe,synchronized is required to avoid direct memory leak. 
            synchronized (streamObserver) { 
                 
                Payload payload = GrpcUtils.convert(request); 
                traceIfNecessary(payload); 
                streamObserver.onNext(payload); 
            } 
        } catch (Exception e) { 
            if (e instanceof StatusRuntimeException) { 
                throw new ConnectionAlreadyClosedException(e); 
            } 
            throw e; 
        } 
    } 
     
} 

主要推送逻辑的代码如上所示，调用asyncRequest之后，会将请求交给sendRequestInner处理，sendRequestInner又会调用sendRequestNoAck将推送请求推入gRPC的流中，客户端收到配置更新的请求，就会更新客户端的配置了。至此，一个灰度配置就发布成功了。

删除/查询BetaConfig

删除和查询BetaConfig的方法都很简单，都是简单的操作数据库即可。如果是删除配置，则会触发ConfigDataChangeEvent来告知客户端更新配置，这里笔者就不多加赘述了。

/** 
 * Execute to remove beta operation. 
 * 
 * @param dataId dataId string value. 
 * @param group  group string value. 
 * @param tenant tenant string value. 
 * @return Execute to operate result. 
 */ 
@DeleteMapping(params = "beta=true") 
@Secured(action = ActionTypes.WRITE, parser = ConfigResourceParser.class) 
public RestResult<Boolean> stopBeta(@RequestParam(value = "dataId") String dataId, 
        @RequestParam(value = "group") String group, 
        @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant) { 
    try { 
        persistService.removeConfigInfo4Beta(dataId, group, tenant); 
    } catch (Throwable e) { 
        LOGGER.error("remove beta data error", e); 
        return RestResultUtils.failed(500, false, "remove beta data error"); 
    } 
    ConfigChangePublisher 
            .notifyConfigChange(new ConfigDataChangeEvent(true, dataId, group, tenant, System.currentTimeMillis())); 
    return RestResultUtils.success("stop beta ok", true); 
} 
 
/** 
 * Execute to query beta operation. 
 * 
 * @param dataId dataId string value. 
 * @param group  group string value. 
 * @param tenant tenant string value. 
 * @return RestResult for ConfigInfo4Beta. 
 */ 
@GetMapping(params = "beta=true") 
@Secured(action = ActionTypes.READ, parser = ConfigResourceParser.class) 
public RestResult<ConfigInfo4Beta> queryBeta(@RequestParam(value = "dataId") String dataId, 
        @RequestParam(value = "group") String group, 
        @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant) { 
    try { 
        ConfigInfo4Beta ci = persistService.findConfigInfo4Beta(dataId, group, tenant); 
        return RestResultUtils.success("stop beta ok", ci); 
    } catch (Throwable e) { 
        LOGGER.error("remove beta data error", e); 
        return RestResultUtils.failed("remove beta data error"); 
    } 
} 

总结

Nacos2.0使用长连接代替了短连接的长轮询，性能几乎提升了10倍。在阿里内部，也在逐渐推进Nacos2作为统一的配置中心。目前在微服务引擎(Micro Service Engine，简称 MSE)，Nacos作为注册配置中心，提供了纯托管的服务，只需要购买Nacos专业版即可享受到10倍的性能提升。

此外，MSE微服务引擎顾名思义，是一个面向业界主流开源微服务生态的一站式微服务平台， 帮助微服务用户更稳定、更便捷、更低成本的使用开源微服务技术构建微服务体系。不但提供注册中心、配置中心全托管(兼容 Nacos/ZooKeeper/Eureka)，而且提供网关(兼容 Ingress/Enovy)和无侵入的开源增强服务治理能力。

在阿里，MSE微服务引擎已经被大规模的接入使用，经历阿里内部生产考验以及反复淬炼，其中微服务服务治理能力支撑了大量的微服务系统，对包括Spring Cloud、Dubbo等微服务框架的治理功能增强，提供了无损上下线、金丝雀发布、离群摘除以及无损滚动升级的功能。 

如果有快速搭建高性能微服务以及大规模服务治理的需求，相比于从零搭建和运维，MSE微服务引擎是一个不错的选择。