title:
在前面的多进程模型章节中,我们详细讲述了框架的多进程模型,其中适合使用 Agent 进程的有一类常见的场景:一些中间件客户端需要和服务器建立长连接,理论上一台服务器最好只建立一个长连接,但多进程模型会导致 n 倍(n = Worker 进程数)连接被创建。
+--------+ +--------+
| Client | | Client | ... n
+--------+ +--------+
| \ / |
| \ / | n * m 个链接
| / \ |
| / \ |
+--------+ +--------+
| Server | | Server | ... m
+--------+ +--------+
为了尽可能的复用长连接(因为它们对于服务端来说是非常宝贵的资源),我们会把它放到 Agent 进程里维护,然后通过 messenger 将数据传递给各个 Worker。这种做法是可行的,但是往往需要写大量代码去封装接口和实现数据的传递,非常麻烦。
另外,通过 messenger 传递数据效率是比较低的,因为它会通过 Master 来做中转;万一 IPC 通道出现问题还可能将 Master 进程搞挂。
那么有没有更好的方法呢?答案是肯定的,我们提供一种新的模式来降低这类客户端封装的复杂度。通过建立 Agent 和 Worker 的 socket 直连跳过 Master 的中转。Agent 作为对外的门面维持多个 Worker 进程的共享连接。
核心思想
- 受到 Leader/Follower 模式的启发
- 客户端会被区分为两种角色:
- Leader: 负责和远程服务端维持连接,对于同一类的客户端只有一个 Leader
- Follower: 会将具体的操作委托给 Leader,常见的是订阅模型(让 Leader 和远程服务端交互,并等待其返回)。
- 如何确定谁是 Leader,谁是 Follower 呢?有两种模式:
- 自由竞争模式:客户端启动的时候通过本地端口的争夺来确定 Leader。例如:大家都尝试监听 7777 端口,最后只会有一个实例抢占到,那它就变成 Leader,其余的都是 Follower。
- 强制指定模式:框架指定某一个 Leader,其余的就是 Follower
- 框架里面我们采用的是强制指定模式,Leader 只能在 Agent 里面创建,这也符合我们对 Agent 的定位
- 框架启动的时候 Master 会随机选择一个可用的端口作为 Cluster Client 监听的通讯端口,并将它通过参数传递给 Agent 和 App Worker
- Leader 和 Follower 之间通过 socket 直连(通过通讯端口),不再需要 Master 中转
新的模式下,客户端的通信方式如下:
+-------+
| start |
+---+---+
|
+--------+---------+
__| port competition |__
win / +------------------+ \ lose
/ \
+---------------+ tcp conn +-------------------+
| Leader(Agent) |<---------------->| Follower(Worker1) |
+---------------+ +-------------------+
| \ tcp conn
| \
+--------+ +-------------------+
| Client | | Follower(Worker2) |
+--------+ +-------------------+
客户端接口类型抽象
我们将客户端接口抽象为下面两大类,这也是对客户端接口的一个规范,对于符合规范的客户端,我们可以自动将其包装为 Leader/Follower 模式
- 订阅、发布类(subscribe / publish)
subscribe(info, listener)
接口包含两个参数,第一个是订阅的信息,第二个是订阅的回调函数publish(info)
接口包含一个参数,就是订阅的信息
- 调用类 (invoke),支持 callback, promise 和 generator function 三种风格的接口,但是推荐使用 generator function。
客户端示例
const Base = require('sdk-base');
class Client extends Base {
constructor(options) {
super(options);
// 在初始化成功以后记得 ready
this.ready(true);
}
/**
* 订阅
*
* @param {Object} info - 订阅的信息(一个 JSON 对象,注意尽量不要包含 Function, Buffer, Date 这类属性)
* @param {Function} listener - 监听的回调函数,接收一个参数就是监听到的结果对象
*/
subscribe(info, listener) {
// ...
}
/**
* 发布
*
* @param {Object} info - 发布的信息,和上面 subscribe 的 info 类似
*/
publish(info) {
// ...
}
/**
* 获取数据 (invoke)
*
* @param {String} id - id
* @return {Object} result
*/
async getData(id) {
// ...
}
}
异常处理
- Leader 如果“死掉”会触发新一轮的端口争夺,争夺到端口的那个实例被推选为新的 Leader
- 为保证 Leader 和 Follower 之间的通道健康,需要引入定时心跳检查机制,如果 Follower 在固定时间内没有发送心跳包,那么 Leader 会将 Follower 主动断开,从而触发 Follower 的重新初始化
协议和调用时序
Leader 和 Follower 通过下面的协议进行数据交换:
0 1 2 4 12
+-------+-------+---------------+---------------------------------------------------------------+
|version|req/res| reserved | request id |
+-------------------------------+-------------------------------+-------------------------------+
| timeout | connection object length | application object length |
+-------------------------------+---------------------------------------------------------------+
| conn object (JSON format) ... | app object |
+-----------------------------------------------------------+ |
| ... |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
- 在通讯端口上 Leader 启动一个 Local Server,所有的 Leader/Follower 通讯都经过 Local Server
- Follower 连接上 Local Server 后,首先发送一个 register channel 的 packet(引入 channel 的概念是为了区别不同类型的客户端)
- Local Server 会将 Follower 分配给指定的 Leader(根据客户端类型进行配对)
- Follower 向 Leader 发送订阅、发布请求,
- Leader 在订阅数据变更时通过 subscribe result packet 通知 Follower
- Follower 向 Leader 发送调用请求,Leader 收到后执行相应操作后返回结果
+----------+ +---------------+ +---------+
| Follower | | Local Server | | Leader |
+----------+ +---------------+ +---------+
| register channel | assign to |
+ -----------------------> | --------------------> |
| | |
| subscribe |
+ ------------------------------------------------> |
| publish |
+ ------------------------------------------------> |
| |
| subscribe result |
| <------------------------------------------------ +
| |
| invoke |
+ ------------------------------------------------> |
| invoke result |
| <------------------------------------------------ +
| |
具体的使用方法
下面我用一个简单的例子,介绍在框架里面如何让一个客户端支持 Leader/Follower 模式
- 第一步,我们的客户端最好是符合上面提到过的接口约定,例如:
// registry_client.js
const URL = require('url');
const Base = require('sdk-base');
class RegistryClient extends Base {
constructor(options) {
super({
// 指定异步启动的方法
initMethod: 'init',
});
this._options = options;
this._registered = new Map();
}
/**
* 启动逻辑
*/
async init() {
this.ready(true);
}
/**
* 获取配置
* @param {String} dataId - the dataId
* @return {Object} 配置
*/
async getConfig(dataId) {
return this._registered.get(dataId);
}
/**
* 订阅
* @param {Object} reg
* - {String} dataId - the dataId
* @param {Function} listener - the listener
*/
subscribe(reg, listener) {
const key = reg.dataId;
this.on(key, listener);
const data = this._registered.get(key);
if (data) {
process.nextTick(() => listener(data));
}
}
/**
* 发布
* @param {Object} reg
* - {String} dataId - the dataId
* - {String} publishData - the publish data
*/
publish(reg) {
const key = reg.dataId;
let changed = false;
if (this._registered.has(key)) {
const arr = this._registered.get(key);
if (arr.indexOf(reg.publishData) === -1) {
changed = true;
arr.push(reg.publishData);
}
} else {
changed = true;
this._registered.set(key, [reg.publishData]);
}
if (changed) {
this.emit(key, this._registered.get(key).map(url => URL.parse(url, true)));
}
}
}
module.exports = RegistryClient;
- 第二步,使用
agent.cluster
接口对 RegistryClient 进行封装
// agent.js
const RegistryClient = require('registry_client');
module.exports = agent => {
// 对 RegistryClient 进行封装和实例化
agent.registryClient = agent.cluster(RegistryClient)
// create 方法的参数就是 RegistryClient 构造函数的参数
.create({});
agent.beforeStart(async () => {
await agent.registryClient.ready();
agent.coreLogger.info('registry client is ready');
});
};
- 第三步,使用
app.cluster
接口对 RegistryClient 进行封装
// app.js
const RegistryClient = require('registry_client');
module.exports = app => {
app.registryClient = app.cluster(RegistryClient).create({});
app.beforeStart(async () => {
await app.registryClient.ready();
app.coreLogger.info('registry client is ready');
// 调用 subscribe 进行订阅
app.registryClient.subscribe({
dataId: 'demo.DemoService',
}, val => {
// ...
});
// 调用 publish 发布数据
app.registryClient.publish({
dataId: 'demo.DemoService',
publishData: 'xxx',
});
// 调用 getConfig 接口
const res = await app.registryClient.getConfig('demo.DemoService');
console.log(res);
});
};
是不是很简单?
当然,如果你的客户端不是那么『标准』,那你可能需要用到其他一些 API,比如,你的订阅函数不叫 subscribe,叫 sub
class MockClient extends Base {
constructor(options) {
super({
initMethod: 'init',
});
this._options = options;
this._registered = new Map();
}
async init() {
this.ready(true);
}
sub(info, listener) {
const key = reg.dataId;
this.on(key, listener);
const data = this._registered.get(key);
if (data) {
process.nextTick(() => listener(data));
}
}
...
}
你需要用 delegate API 手动设置
// agent.js
module.exports = agent => {
agent.mockClient = agent.cluster(MockClient)
// 将 sub 代理到 subscribe 逻辑上
.delegate('sub', 'subscribe')
.create();
agent.beforeStart(async () => {
await agent.mockClient.ready();
});
};
// app.js
module.exports = app => {
app.mockClient = app.cluster(MockClient)
// 将 sub 代理到 subscribe 逻辑上
.delegate('sub', 'subscribe')
.create();
app.beforeStart(async () => {
await app.mockClient.ready();
app.sub({ id: 'test-id' }, val => {
// put your code here
});
});
};
我们已经理解,通过 cluster-client 可以让我们在不理解多进程模型的情况下开发『纯粹』的 RegistryClient,只负责和服务端进行交互,然后使用 cluster-client 进行简单的 wrap 就可以得到一个支持多进程模型的 ClusterClient。这里的 RegistryClient 实际上是一个专门负责和远程服务通信进行数据通信的 DataClient。
大家可能已经发现,ClusterClient 同时带来了一些约束,如果想在各进程暴露同样的方法,那么 RegistryClient 上只能支持 sub/pub 模式以及异步的 API 调用。因为在多进程模型中所有的交互都必须经过 socket 通信,势必带来了这一约束。
假设我们要实现一个同步的 get 方法,subscribe 过的数据直接放入内存,使用 get 方法时直接返回。要怎么实现呢?而真实情况可能比这更复杂。
在这里,我们引入一个 APIClient 的最佳实践。对于有读取缓存数据等同步 API 需求的模块,在 RegistryClient 基础上再封装一个 APIClient 来实现这些与远程服务端交互无关的 API,暴露给用户使用到的是这个 APIClient 的实例。
在 APIClient 内部实现上:
- 异步数据获取,通过调用基于 ClusterClient 的 RegistryClient 的 API 实现。
- 同步调用等与服务端无关的接口在 APIClient 上实现。由于 ClusterClient 的 API 已经抹平了多进程差异,所以在开发 APIClient 调用到 RegistryClient 时也无需关心多进程模型。
例如在模块的 APIClient 中增加带缓存的 get 同步方法:
// some-client/index.js
const cluster = require('cluster-client');
const RegistryClient = require('./registry_client');
class APIClient extends Base {
constructor(options) {
super(options);
// options.cluster 用于给 Egg 的插件传递 app.cluster 进来
this._client = (options.cluster || cluster)(RegistryClient).create(options);
this._client.ready(() => this.ready(true));
this._cache = {};
// subMap:
// {
// foo: reg1,
// bar: reg2,
// }
const subMap = options.subMap;
for (const key in subMap) {
this.subscribe(subMap[key], value => {
this._cache[key] = value;
});
}
}
subscribe(reg, listener) {
this._client.subscribe(reg, listener);
}
publish(reg) {
this._client.publish(reg);
}
get(key) {
return this._cache[key];
}
}
// 最终模块向外暴露这个 APIClient
module.exports = APIClient;
那么我们就可以这么使用该模块:
// app.js || agent.js
const APIClient = require('some-client'); // 上面那个模块
module.exports = app => {
const config = app.config.apiClient;
app.apiClient = new APIClient(Object.assign({}, config, { cluster: app.cluster });
app.beforeStart(async () => {
await app.apiClient.ready();
});
};
// config.${env}.js
exports.apiClient = {
subMap: {
foo: {
id: '',
},
// bar...
}
};
为了方便你封装 APIClient
,在 cluster-client 模块中提供了一个 APIClientBase
基类,那么上面的 APIClient
可以改写为:
const APIClientBase = require('cluster-client').APIClientBase;
const RegistryClient = require('./registry_client');
class APIClient extends APIClientBase {
// 返回原始的客户端类
get DataClient() {
return RegistryClient;
}
// 用于设置 cluster-client 相关参数,等同于 cluster 方法的第二个参数
get clusterOptions() {
return {
responseTimeout: 120 * 1000,
};
}
subscribe(reg, listener) {
this._client.subscribe(reg, listener);
}
publish(reg) {
this._client.publish(reg);
}
get(key) {
return this._cache[key];
}
}
总结一下:
+------------------------------------------------+
| APIClient |
| +----------------------------------------|
| | ClusterClient |
| | +---------------------------------|
| | | RegistryClient |
+------------------------------------------------+
- RegistryClient - 负责和远端服务通讯,实现数据的存取,只支持异步 API,不关心多进程模型。
- ClusterClient - 通过 cluster-client 模块进行简单 wrap 得到的 client 实例,负责自动抹平多进程模型的差异。
- APIClient - 内部调用 ClusterClient 做数据同步,无需关心多进程模型,用户最终使用的模块。API 都通过此处暴露,支持同步和异步。
有兴趣的同学可以看一下增强多进程研发模式 讨论过程。
在框架里面 cluster-client 相关的配置项
/**
* @property {Number} responseTimeout - response timeout, default is 60000
* @property {Transcode} [transcode]
* - {Function} encode - custom serialize method
* - {Function} decode - custom deserialize method
*/
config.clusterClient = {
responseTimeout: 60000,
};
配置项 | 类型 | 默认值 | 描述 |
---|---|---|---|
responseTimeout | number | 60000 (一分钟) | 全局的进程间通讯的超时时长,不能设置的太短,因为代理的接口本身也有超时设置 |
transcode | function | N/A | 进程间通讯的序列化方式,默认采用 serialize-json(建议不要自行设置) |
上面是全局的配置方式。如果,你想对一个客户端单独做设置
- 可以通过
app/agent.cluster(ClientClass, options)
的第二个参数options
进行覆盖
app.registryClient = app.cluster(RegistryClient, {
responseTimeout: 120 * 1000, // 这里传入的是和 cluster-client 相关的参数
}).create({
// 这里传入的是 RegistryClient 需要的参数
});
- 也可以通过覆盖
APIClientBase
的clusterOptions
这个getter
属性
const APIClientBase = require('cluster-client').APIClientBase;
const RegistryClient = require('./registry_client');
class APIClient extends APIClientBase {
get DataClient() {
return RegistryClient;
}
get clusterOptions() {
return {
responseTimeout: 120 * 1000,
};
}
// ...
}
module.exports = APIClient;