Nacos作为配置中心，必然需要保证服务节点的高可用性，那么Nacos是如何实现集群的呢？

下面这个图，表示Nacos集群的部署图。

Nacos集群工作原理

Nacos作为配置中心的集群结构中，是一种无中心化节点的设计，由于没有主从节点，也没有选举机制，所以为了能够实现热备，就需要增加虚拟IP（VIP）。

Nacos的数据存储分为两部分

/data/program/nacos-1/data/config-data/${GROUP}

在Nacos的设计中，Mysql是一个中心数据仓库，且认为在Mysql中的数据是绝对正确的。 除此之外，Nacos在启动时会把Mysql中的数据写一份到本地磁盘。

这么设计的好处是可以提高性能，当客户端需要请求某个配置项时，服务端会想Ian从磁盘中读取对应文件返回，而磁盘的读取效率要比数据库效率高。

当配置发生变更时：

1. Nacos会把变更的配置保存到数据库，然后再写入本地文件。
2. 接着发送一个HTTP请求，给到集群中的其他节点，其他节点收到事件后，从Mysql中dump刚刚写入的数据到本地文件中。

另外，NacosServer启动后，会同步启动一个定时任务，每隔6小时，会dump一次全量数据到本地文件

配置变更同步入口

当配置发生修改、删除、新增操作时，通过发布一个 notifyConfigChange 事件。

@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 { //省略.. if (StringUtils.isBlank(betaIps)) { if (StringUtils.isBlank(tag)) { persistService.insertOrUpdate(srcIp, srcUser, configInfo, time, configAdvanceInfo, true); ConfigChangePublisher .notifyConfigChange(new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, time.getTime()));
        } else { persistService.insertOrUpdateTag(configInfo, tag, srcIp, srcUser, time, true); ConfigChangePublisher.notifyConfigChange(
                    new ConfigDataChangeEvent(false, dataId, group, tenant, tag, time.getTime()));
        }
    }//省略 return true;
}

AsyncNotifyService

配置数据变更事件，专门有一个监听器AsyncNotifyService，它会处理数据变更后的同步事件。

@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(); //得到集群中的ip列表 // 构建NotifySingleTask，并添加到队列中。 Queue<NotifySingleTask> queue = new LinkedList<NotifySingleTask>(); for (Member member : ipList) { //遍历集群中的每个节点 queue.add(new NotifySingleTask(dataId, group, tenant, tag, dumpTs, member.getAddress(),
                            evt.isBeta));
                } //异步执行任务 AsyncTask ConfigExecutor.executeAsyncNotify(new AsyncTask(nacosAsyncRestTemplate, queue));
            }
        } @Override public Class<? extends Event> subscribeType() { return ConfigDataChangeEvent.class;
        }
    });
}

AsyncTask

@Override public void run() {
    executeAsyncInvoke();
} private void executeAsyncInvoke() { while (!queue.isEmpty()) {//遍历队列中的数据，直到数据为空 NotifySingleTask task = queue.poll(); //获取task String targetIp = task.getTargetIP(); //获取目标ip if (memberManager.hasMember(targetIp)) { //如果集群中的ip列表包含目标ip // start the health check and there are ips that are not monitored, put them directly in the notification queue, otherwise notify //判断目标ip的健康状态 boolean unHealthNeedDelay = memberManager.isUnHealth(targetIp); // if (unHealthNeedDelay) { //如果目标服务是非健康，则继续添加到队列中，延后再执行。 // 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, task.target); // get delay time and set fail count to the task asyncTaskExecute(task);
            } else { //构建header Header header = Header.newInstance();
                header.addParam(NotifyService.NOTIFY_HEADER_LAST_MODIFIED, String.valueOf(task.getLastModified()));
                header.addParam(NotifyService.NOTIFY_HEADER_OP_HANDLE_IP, InetUtils.getSelfIP()); if (task.isBeta) {
                    header.addParam("isBeta", "true");
                }
                AuthHeaderUtil.addIdentityToHeader(header); //通过restTemplate发起远程调用，如果调用成功，则执行AsyncNotifyCallBack的回调方法 restTemplate.get(task.url, header, Query.EMPTY, String.class, new AsyncNotifyCallBack(task));
            }
        }
    }
}

目标节点接收请求

数据同步的请求地址为，task.url=
http://192.168.8.16:8848/nacos/v1/cs/communication/dataChange?dataId=log.yaml&group=DEFAULT_GROUP

@GetMapping("/dataChange") public Boolean notifyConfigInfo(HttpServletRequest request, @RequestParam("dataId") String dataId, @RequestParam("group") String group, @RequestParam(value = "tenant", required = false, defaultValue = StringUtils.EMPTY) String tenant, @RequestParam(value = "tag", required = false) String tag) {
    dataId = dataId.trim();
    group = group.trim(); String lastModified = request.getHeader(NotifyService.NOTIFY_HEADER_LAST_MODIFIED);
    long lastModifiedTs = StringUtils.isEmpty(lastModified) ? -1 : Long.parseLong(lastModified); String handleIp = request.getHeader(NotifyService.NOTIFY_HEADER_OP_HANDLE_IP); String isBetaStr = request.getHeader("isBeta"); if (StringUtils.isNotBlank(isBetaStr) && trueStr.equals(isBetaStr)) {
        dumpService.dump(dataId, group, tenant, lastModifiedTs, handleIp, true);
    } else { // dumpService.dump(dataId, group, tenant, tag, lastModifiedTs, handleIp);
    } return true;
}

dumpService.dump用来实现配置的更新，代码如下

当前任务会被添加到DumpTaskMgr中管理。

public void dump(String dataId, String group, String tenant, String tag, long lastModified, String handleIp, boolean isBeta) { String groupKey = GroupKey2.getKey(dataId, group, tenant); String taskKey = String.join("+", dataId, group, tenant, String.valueOf(isBeta), tag);
    dumpTaskMgr.addTask(taskKey, new DumpTask(groupKey, tag, lastModified, handleIp, isBeta));
    DUMP_LOG.info("[dump-task] add task. groupKey={}, taskKey={}", groupKey, taskKey);
}

TaskManager.addTask, 先调用父类去完成任务添加。

@Override public void addTask(Object key, AbstractDelayTask newTask) { super.addTask(key, newTask); MetricsMonitor.getDumpTaskMonitor().set(tasks.size());
}

在这种场景设计中，一般都会采用生产者消费者模式来完成，因此这里不难猜测到，任务会被保存到一个队列中，然后有另外一个线程来执行。

NacosDelayTaskExecuteEngine

TaskManager的父类是
NacosDelayTaskExecuteEngine,

这个类中有一个成员属性 protected final ConcurrentHashMap<Object, AbstractDelayTask> tasks; ，专门来保存延期执行的任务类型AbstractDelayTask.

在这个类的构造方法中，初始化了一个延期执行的任务，其中具体的任务是ProcessRunnable.

public NacosDelayTaskExecuteEngine(String name, int initCapacity, Logger logger, long processInterval) { super(logger);
    tasks = new ConcurrentHashMap<Object, AbstractDelayTask>(initCapacity);
    processingExecutor = ExecutorFactory.newSingleScheduledExecutorService(new NameThreadFactory(name));
    processingExecutor
            .scheduleWithFixedDelay(new ProcessRunnable(), processInterval, processInterval, TimeUnit.MILLISECONDS);
}

ProcessRunnable

private class ProcessRunnable implements Runnable { @Override public void run() { try {
            processTasks();
        } catch (Throwable e) {
            getEngineLog().error(e.toString(), e);
        }
    }
}

processTasks

protected void processTasks() { //获取所有的任务 Collection<Object> keys = getAllTaskKeys(); for (Object taskKey : keys) {
        AbstractDelayTask task = removeTask(taskKey); if (null == task) { continue;
        } //获取任务处理器，这里返回的是DumpProcessor NacosTaskProcessor processor = getProcessor(taskKey); if (null == processor) {
            getEngineLog().error("processor not found for task, so discarded. " + task); continue;
        } try { // ReAdd task if process failed //执行具体任务 if (!processor.process(task)) {
                retryFailedTask(taskKey, task);
            }
        } catch (Throwable e) {
            getEngineLog().error("Nacos task execute error : " + e.toString(), e);
            retryFailedTask(taskKey, task);
        }
    }
}

DumpProcessor.process

读取数据库的最新数据，然后更新本地缓存和磁盘。