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多进程研发模式增强
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 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));
}
}
...
}
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();
});
};
// 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;
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;
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