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 +--------+ +--------+
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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) | +--------+ +-------------------+
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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) { // ... } }
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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 | +-----------------------------------------------------------+ | | ... | +-----------------------------------------------------------------------------------------------+
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- 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 | | <------------------------------------------------ + | |
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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;
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- 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'); }); };
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- 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); }); };
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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 而是叫 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)); } }
... }
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你需要通过 delegate(API代理)手动设置此委托:
// 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(); }); };
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// 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 }); }); };
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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 进行简单的封装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,订阅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;
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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... } };
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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]; } }
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总结一下:
+------------------------------------------------+ | APIClient | | +----------------------------------------| | | ClusterClient | | | +---------------------------------| | | | RegistryClient | +------------------------------------------------+
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- 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, };
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配置项 | 类型 | 默认值 | 描述 |
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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 });
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- 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; |
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