32 注册中心：如何基于注册中心实现数据库访问熔断机制？ 上一课时我们讨论了 ShardingSphere 中关于配置中心的相关内容。今天我们继续讨论编排治理模块的另一个核心功能，即注册中心。相较配置中心，注册中心在 ShardingSphere 中的应用更为广泛。
ShardingSphere 中的注册中心实现类
与配置中心一样，ShardingSphere 中的注册中心在代码结构上也包含三个独立的工程，即代表抽象接口的 API 工程，以及两个具体的实现 nacos 和 zookeeper-curator 工程。可以看到，这里同样使用上一课时中介绍的 Zookeeper 作为注册中心的一种实现方式，而另一种实现方式就是基于阿里巴巴的 Nacos。
我们先来看 ShardingSphere 中对注册中心的抽象，即如下所示的 RegistryCenter 接口：
public interface RegistryCenter extends TypeBasedSPI { //根据配置信息初始化注册中心 void init(RegistryCenterConfiguration config); //获取数据 String get(String key); //直接获取数据 String getDirectly(String key); //是否存在数据项 boolean isExisted(String key); //获取子数据项列表 List
我们发现，除了最后几个关于锁处理的方法，RegistryCenter 实际上与上一课时中介绍的 ConfigCenter 非常类似。从这点上，我们就不难想象为什么 Zookeeper 既可以用来做配置中心，也可以是实现注册中心的一种典型方案。沿着这个思路，我们就先来看一下 CuratorZookeeperRegistryCenter 这个基于 Zookeeper 的注册中心实现类。
1.CuratorZookeeperRegistryCenter
我们快速浏览整个 CuratorZookeeperRegistryCenter 类，发现通用接口方法的实现过程也与 CuratorZookeeperConfigCenter 中的完全一致。而对于新增的与锁相关的几个方法，实现方式也很简单，直接使用 Curator 所封装的 InterProcessMutex 即可，如下所示： private InterProcessMutex leafLock; @Override public void initLock(final String key) { leafLock = new InterProcessMutex(client, key); } @Override @SneakyThrows public boolean tryLock() { return leafLock.acquire(5, TimeUnit.SECONDS); } @Override @SneakyThrows public void tryRelease() { leafLock.release(); }
关于 CuratorZookeeperRegistryCenter 我们就介绍到这里，接下来我们来看注册中心的另一个实现类 NacosRegistryCenter。
2.NacosRegistryCenter
Nacos 框架同样提供了一个名为 ConfigService 的客户端组件，用于获取数据的 get、getDirectly，以及 isExisted 方法实际上都是使用了 ConfigService 的 getConfig 方法进行实现，我们也无须对其做过多的讨论。
NacosRegistryCenter 的 persist 方法实际上就是调用了它的 update 方法，而后者又基于 ConfigService 的 publishConfig 方法实现数据的更新，如下所示： @Override public void persist(final String key, final String value) { update(key, value); } @Override public void update(final String key, final String value) { try { String dataId = key.replace(“/”, “.”); String group = properties.getProperty(“group”, “SHARDING_SPHERE_DEFAULT_GROUP”); configService.publishConfig(dataId, group, value); } catch (final NacosException ex) { log.debug(“exception for: {}”, ex.toString()); } }
与 Zookeeper 不同，对于 Nacos 而言，getChildrenKeys、persistEphemeral、close、initLock、tryLock 和 tryRelease 方法都是无法实现或无须实现的。而对于 watch 方法，ConfigService 也提供了 addListener 方法完成监听器的使用，同样也是基于上一课时中介绍的 DataChangedEventListener 类完成事件的处理，如下所示：
@Override public void watch(final String key, final DataChangedEventListener dataChangedEventListener) { try { String dataId = key.replace(“/”, “.”); String group = properties.getProperty(“group”, “SHARDING_SPHERE_DEFAULT_GROUP”); configService.addListener(dataId, group, new Listener() { @Override public Executor getExecutor() { return null; } @Override public void receiveConfigInfo(final String configInfo) { dataChangedEventListener.onChange(new DataChangedEvent(key, configInfo, DataChangedEvent.ChangedType.UPDATED)); } }); } catch (final NacosException ex) { log.debug(“exception for: {}”, ex.toString()); } }
至此，关于 ShardingSphere 中注册中心的两种实现方式我们也介绍完毕。请注意，注册中心本身只是一个工具，关键是看我们如何对其进行使用。
通过注册中心构建编排治理服务
让我们来到 sharding-orchestration-core 工程，找到 RegistryCenterServiceLoader，显然，这个类用于加载 RegistryCenter 的 SPI 实例。我们在该类的 load 方法中通过 SPI 机制创建了 RegistryCenter 实例并调用了它的 init 方法，如下所示： public RegistryCenter load(final RegistryCenterConfiguration regCenterConfig) { Preconditions.checkNotNull(regCenterConfig, “Registry center configuration cannot be null.”); RegistryCenter result = newService(regCenterConfig.getType(), regCenterConfig.getProperties()); result.init(regCenterConfig); return result; }
然后我们跟踪代码的调用过程，发现使用 RegistryCenterServiceLoader 类的入口是在同一个包中的 ShardingOrchestrationFacade 类。这个类代码不多，但引出了很多新的类和概念。我们先来看一下它的变量定义：
//注册中心 private final RegistryCenter regCenter; //配置服务 private final ConfigurationService configService; //状态服务 private final StateService stateService; //监听管理器 private final ShardingOrchestrationListenerManager listenerManager;
我们先来关注 ConfigurationService 这个新类，该类实际上是构建在 RegistryCenter 之上。
1.ConfigurationService
ConfigurationService 类对外提供了管理各种配置信息的入口。在该类中，除了保存着 RegistryCenter 之外，还存在一个 ConfigurationNode 类，该类定义了保存在注册中心中各种数据的配置项以及管理这些配置项的工具方法，具体的配置项如下所示： private static final String ROOT = “config”; private static final String SCHEMA_NODE = “schema”; private static final String DATA_SOURCE_NODE = “datasource”; private static final String RULE_NODE = “rule”; private static final String AUTHENTICATION_NODE = “authentication”; private static final String PROPS_NODE = “props”; private final String name;
基于 ShardingSphere 中对这些配置项的管理方式，我们可以将这些配置项与具体的存储结构相对应，如下所示：
有了配置项之后，我们就需要对其进行保存，ConfigurationService 的 persistConfiguration 方法完成了这一目的，如下所示： public void persistConfiguration(final String shardingSchemaName, final Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigs, final RuleConfiguration ruleConfig, final Authentication authentication, final Properties props, final boolean isOverwrite) { persistDataSourceConfiguration(shardingSchemaName, dataSourceConfigs, isOverwrite); persistRuleConfiguration(shardingSchemaName, ruleConfig, isOverwrite); persistAuthentication(authentication, isOverwrite); persistProperties(props, isOverwrite); }
这里列举了四个 persist 方法，分别用于保存 DataSource、Rule、Authentication 以及 Properties。我们以 persistDataSourceConfiguration 方法为例来看它的实现过程：
| private void persistDataSourceConfiguration(final String shardingSchemaName, final Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations, final boolean isOverwrite) { //判断是否覆盖现有配置 if (isOverwrite | !hasDataSourceConfiguration(shardingSchemaName)) { Preconditions.checkState(null != dataSourceConfigurations && !dataSourceConfigurations.isEmpty(), “No available data source in %s for orchestration.”, shardingSchemaName); //构建 YamlDataSourceConfiguration Map<String, YamlDataSourceConfiguration> yamlDataSourceConfigurations = Maps.transformValues(dataSourceConfigurations, new Function<DataSourceConfiguration, YamlDataSourceConfiguration>() { @Override public YamlDataSourceConfiguration apply(final DataSourceConfiguration input) { return new DataSourceConfigurationYamlSwapper().swap(input); } } ); //通过注册中心进行持久化 regCenter.persist(configNode.getDataSourcePath(shardingSchemaName), YamlEngine.marshal(yamlDataSourceConfigurations)); } } |
| 可以看到这里使用了 Guava 框架中的 Maps.transformValues工具方法将输入的 DataSourceConfiguration 类转换成了 YamlDataSourceConfiguration 类，而转换的过程则借助于 DataSourceConfigurationYamlSwapper 类。关于 ShardingSphere 中的 YamlSwapper 接口以及各种实现类我们已经在《05 | 配置驱动：ShardingSphere 中的配置体系是如何设计的？》中进行了详细介绍，这里只需要明确，通过 DataSourceConfigurationYamlSwapper 能够把 Yaml 配置文件中的 DataSource 配置转化为 YamlDataSourceConfiguration 类。 |
| 当获取了所需的 YamlDataSourceConfiguration 之后，我们就可以调用注册中心的 persist 方法完成数据的持久化，这就是 persistDataSourceConfiguration 方法中最后一句代码的作用。在这个过程中，我们同样需要把 YamlDataSourceConfiguration 数据结构转换为一个字符串，这部分工作是由 YamlEngine 来完成。关于 YamlEngine 的介绍我们也可以回顾《05 | 配置驱动：ShardingSphere 中的配置体系是如何设计的？》中的内容。 |
ConfigurationService 中其他方法的处理过程与 persistDataSourceConfiguration 方法本质上是一样的，只是所使用的数据类型和结构有所不同，这里不再赘述。
2.StateService
介绍完 ConfigurationService 类之后，我们来关注 ShardingOrchestrationFacade 类中的另一个核心变量 StateService。
从命名上讲，StateService 这个类名有点模糊，更合适的叫法应该是 InstanceStateService，用于管理数据库实例的状态，即创建数据库运行节点并区分不同数据库访问实例。存放在注册中心中的数据结构包括 instances 和 datasources 节点，存储结构如下所示：
StateService 中保存着 StateNode 对象，StateNode 中的变量与上面的数据结构示例相对应，如下所示： private static final String ROOT = “state”; private static final String INSTANCES_NODE_PATH = “instances”; private static final String DATA_SOURCES_NODE_PATH = “datasources”; private final String name;
StateService 同时还保存着 OrchestrationInstance 对象，该对象用于根据你的 IP 地址、PID、一串 UUID 以及分隔符@构建 instanceId，如下所示：
instanceId = IpUtils.getIp() + DELIMITER + ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName().split(DELIMITER)[0] + DELIMITER + UUID.randomUUID().toString();
需要注意的是，StateService 中对于 instances和 datasources 的保存机制是不一样的：
//使用临时节点保存 Instance public void persistInstanceOnline() { regCenter.persistEphemeral(stateNode.getInstancesNodeFullPath(instance.getInstanceId()), “”); } //使用持久化节点保存DataSource public void persistDataSourcesNode() { regCenter.persist(stateNode.getDataSourcesNodeFullRootPath(), “”); }
可以看到保存 Instance 用的是 RegistryCenter 中基于临时节点的 persistEphemeral 方法，而保存 DataSources 用的是基于持久化节点的 persist 方法，这样处理是有原因的。在可用性设计上，运行实例一般均可以标识为临时节点，当实例上线时注册，下线时自动清理。
3.ShardingOrchestrationListenerManager
我们接着来看 ShardingOrchestrationFacade 中的最后一个变量 ShardingOrchestrationListenerManager，从命名上看该类用于管理各种处理变更事件的监听器 Listener。而从前面的分析，我们不难看出系统中应该存在两大类的 Listener，一类用于监听配置信息的变更，一类用于监听实例状态的变更。
果然，在 ShardingOrchestrationListenerManager 中，我们进一步找到了两个 ListenerManager，即 ConfigurationChangedListenerManager 和 StateChangedListenerManager，如下所示：
public final class ShardingOrchestrationListenerManager { //配置变更监听管理器 private final ConfigurationChangedListenerManager configurationChangedListenerManager; //状态变更监听管理器 private final StateChangedListenerManager stateChangedListenerManager; public ShardingOrchestrationListenerManager(final String name, final RegistryCenter regCenter, final Collection
我们创建了这两个 ListenerManager，并调用其 initListeners 方法进行了初始化。以 ConfigurationChangedListenerManager 为例，我们来看一下它内部的结构，如下所示：
public final class ConfigurationChangedListenerManager { private final SchemaChangedListener schemaChangedListener; private final PropertiesChangedListener propertiesChangedListener; private final AuthenticationChangedListener authenticationChangedListener; public ConfigurationChangedListenerManager(final String name, final RegistryCenter regCenter, final Collection
可以看到这里定义了 SchemaChangedListener、PropertiesChangedListener 和 AuthenticationChangedListener 这三个 Listener。显然，它们对应 ConfigurationService 中介绍的配置结构中的三大顶层配置项 schema、props 和 authentication。然后，对于这三种配置项，我们分别根据需要对具体某一个操作添加监视。从上面的代码中我们可以看到，对于 schema 配置项而言，当进行 UPDATE 和 DELETE 时，我们需要响应事件；而对于 props 和 authentication 配置项而言，则只需关注 UPDATE 操作。
因为这些具体的事件以及监听机制的处理方式大同小异，因此我们就以 SchemaChangedListener 为例进行进一步分析。SchemaChangedListener 继承自 PostShardingOrchestrationEventListener 抽象类，而后者又实现了 ShardingOrchestrationListener 接口，我们先来看这个接口的定义： public interface ShardingOrchestrationListener { //监听事件 void watch(ChangedType… watchedChangedTypes); }
PostShardingOrchestrationEventListener 实现了这个接口，其实现过程如下所示：
public abstract class PostShardingOrchestrationEventListener implements ShardingOrchestrationListener { //创建 EventBus private final EventBus eventBus = ShardingOrchestrationEventBus.getInstance(); private final RegistryCenter regCenter; private final String watchKey; @Override public final void watch(final ChangedType… watchedChangedTypes) { final Collection
上述代码的核心机制是通过 RegistryCenter 的 watch 方法为具体的事件添加事件处理程序，而这个事件处理过程就是通过 Guava 中的 EventBus 类的 post 方法将事件进行进一步转发。至于所需要转发的具体事件类型由抽象方法 createShardingOrchestrationEvent 来提供，PostShardingOrchestrationEventListener 的各个子类需要实现这个抽象方法。
我们来看 PostShardingOrchestrationEventListener 的子类 SchemaChangedListener 对事件创建过程的处理方法，这里以 createDataSourceChangedEvent 方法为例进行展开，这是一个比较典型的创建事件的方法： private DataSourceChangedEvent createDataSourceChangedEvent(final String shardingSchemaName, final DataChangedEvent event) { Map<String, YamlDataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations = (Map) YamlEngine.unmarshal(event.getValue()); Preconditions.checkState(null != dataSourceConfigurations && !dataSourceConfigurations.isEmpty(), “No available data sources to load for orchestration.”); //创建DataSourceChangedEvent return new DataSourceChangedEvent(shardingSchemaName, Maps.transformValues(dataSourceConfigurations, new Function<YamlDataSourceConfiguration, DataSourceConfiguration>() { @Override public DataSourceConfiguration apply(final YamlDataSourceConfiguration input) { return new DataSourceConfigurationYamlSwapper().swap(input); } })); }
可以看到，这里再次用到了前面提到的 YamlDataSourceConfiguration 以及 YamlEngine，不同的是这次的处理流程是从 YamlDataSourceConfiguration 到 DataSourceConfiguration。最终，我们构建了一个 DataSourceChangedEvent，包含了 shardingSchemaName 以及一个 dataSourceConfigurations 对象。
关于整个 Listener 机制，可以简单归纳为通过监听注册中心上相关数据项的操作情况来生成具体的事件，并对事件进行包装之后再进行转发。至于如何处理这些转发后的事件，取决于具体的应用场景，典型的一个应用场景就是控制数据访问的熔断，让我们一起来看一下。
注册中心的应用：数据访问熔断机制
ShardingOrchestrationFacade 是一个典型的外观类，通过分析代码的调用关系，我们发现该类的创建过程都发生在 sharding-jdbc-orchestration 工程的几个 DataSource 类中。我们先来到 AbstractOrchestrationDataSource 这个抽象类，该类的核心变量如下所示： private final ShardingOrchestrationFacade shardingOrchestrationFacade; //是否熔断 private boolean isCircuitBreak; private final Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations = new LinkedHashMap<>();
注意到这里还有一个 isCircuitBreak 变量，用来表示是否需要进行熔断，接下来我们会对熔断机制以及该变量的使用方法做详细展开。
我们继续来看 AbstractOrchestrationDataSource 的构造函数，如下所示： public AbstractOrchestrationDataSource(final ShardingOrchestrationFacade shardingOrchestrationFacade) { this.shardingOrchestrationFacade = shardingOrchestrationFacade; //通过 EventBus 注册自己 ShardingOrchestrationEventBus.getInstance().register(this); }
可以看到这里用到了 Guava 中 EventBus 的 register 方法，这个方法用于对注册事件的订阅。在前面的内容中，我们留下了一个疑问，即所创建的这些 ShardingOrchestrationEvent 是如何被处理的呢？
答案就在这里进行了揭晓，即所有通过 EventBus 的 post 方法所发布的事件的最终消费者就是这个 AbstractOrchestrationDataSource 类以及它的各个子类。而在 AbstractOrchestrationDataSource 类中就存在了如下所示的 renew 方法，用于处理 CircuitStateChangedEvent 事件： @Subscribe public final synchronized void renew(final CircuitStateChangedEvent circuitStateChangedEvent) { isCircuitBreak = circuitStateChangedEvent.isCircuitBreak(); }
在这个方法上添加了 @Subscribe 注解，即一旦在系统中生成了 CircuitStateChangedEvent 事件，这个方法就可以自动响应这类事件。在这个处理方法中，我们看到它从 CircuitStateChangedEvent 事件中获取了是否熔断的信息并赋值给前面介绍的 isCircuitBreak 变量。
在 AbstractOrchestrationDataSource 的 getConnection 方法中调用了 getDataSource 抽象方法以获取特定的 DataSource，进而获取特定的 Connection，如下所示： @Override public final Connection getConnection() throws SQLException { return isCircuitBreak ? new CircuitBreakerDataSource().getConnection() : getDataSource().getConnection(); }
在这里，我们看到了 isCircuitBreak 变量的作用。当该变量为真时，我们返回的是一个特定的 CircuitBreakerDataSource 用于完成熔断操作。所谓熔断，其作用类似于我们家用的保险丝，当某个服务出现不可用或响应超时的情况时，为了防止整个系统出现雪崩，暂时停止对该服务的调用。
那么 ShardingSphere 如何实现这一点呢？我们来看一下 CircuitBreakerDataSource 类， 它的实现如下所示： public final class CircuitBreakerDataSource extends AbstractUnsupportedOperationDataSource implements AutoCloseable { @Override public void close() { } @Override public Connection getConnection() { return new CircuitBreakerConnection(); } @Override public Connection getConnection(final String username, final String password) { return new CircuitBreakerConnection(); } @Override public PrintWriter getLogWriter() { return null; } @Override public void setLogWriter(final PrintWriter out) { } @Override public Logger getParentLogger() { return null; } }
可以看到这个类的 getConnection 方法返回了一个 CircuitBreakerConnection，而这个 CircuitBreakerConnection 中的 createStatement 和 prepareStatement 方法分别返回了 CircuitBreakerStatement 和 CircuitBreakerPreparedStatement，我们发现这些 Statement 类以及代表执行结果的 CircuitBreakerResultSet 类基本都是空实现，即不会对数据库执行任何具体的操作，相当于实现了访问的熔断。
那么回到一个问题，即什么时候会触发熔断机制，也就是什么时候会发送这个 CircuitStateChangedEvent 事件呢？让我们跟踪这个事件的创建过程，来到了如下所示的 InstanceStateChangedListener 类： public final class InstanceStateChangedListener extends PostShardingOrchestrationEventListener { public InstanceStateChangedListener(final String name, final RegistryCenter regCenter) { super(regCenter, new StateNode(name).getInstancesNodeFullPath(OrchestrationInstance.getInstance().getInstanceId())); } @Override protected CircuitStateChangedEvent createShardingOrchestrationEvent(final DataChangedEvent event) { return new CircuitStateChangedEvent(StateNodeStatus.DISABLED.toString().equalsIgnoreCase(event.getValue())); } }
通过上述代码，我们不难发现当 StateNodeStatus 为 DISABLED 时，也就是当前的节点已经不可用时会发送 CircuitStateChangedEvent，从而触发熔断机制。
从源码解析到日常开发
今天的内容虽然关注的是注册中心，但在篇幅上实际上更多的是在讨论基于事件驱动架构的设计和实现方法。基于配置信息，以及数据库实例信息的变更情况，ShardingSphere 抽象了一套完整的事件发送和消费机制，来实现诸如数据访问熔断等非功能性需求。
我们注意到 ShardingSphere 实现事件驱动架构时使用了 Guava 框架中的 EventBus 工具类，在日常开发过程中，我们也可以直接使用这个类来构建自定义的事件处理机制。
小结与预告
注册中心是 ShardingSphere 编排治理机制中的一个重要组成部分，但注册中心本身也只是一个工具，需要根据不同的业务场景来设计对应的应用方式。在 ShardingSphere 中，配置信息管理以及数据库实例管理就是典型的应用场景，我们基于这些场景详细分析了基于注册中心的事件驱动架构的设计和实现方法，并给出了基于数据访问熔断机制的案例分析。
这里给你留一道思考题：在 ShardingSphere 中，如何把服务实例的状态与注册中心整合在一起进行编排治理？
在下一课时中，我们将介绍 ShardingSphere 编排治理中的另一个重要主题，即服务访问的链路监控和跟踪机制。
参考资料
https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/ShardingSphere%20%e6%a0%b8%e5%bf%83%e5%8e%9f%e7%90%86%e7%b2%be%e8%ae%b2-%e5%ae%8c/32%20%e6%b3%a8%e5%86%8c%e4%b8%ad%e5%bf%83%ef%bc%9a%e5%a6%82%e4%bd%95%e5%9f%ba%e4%ba%8e%e6%b3%a8%e5%86%8c%e4%b8%ad%e5%bf%83%e5%ae%9e%e7%8e%b0%e6%95%b0%e6%8d%ae%e5%ba%93%e8%ae%bf%e9%97%ae%e7%86%94%e6%96%ad%e6%9c%ba%e5%88%b6%ef%bc%9f.md
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