Apollo架构原理

Posted 2021-05-15 分享录

一、Apollo 总体设计

1.1 Apollo 总体设计图

Apollo总体设计

上图简要描述了Apollo的总体设计，自下而上看：

• Config Service 提供配置的读取、推送等功能，服务对象是Apollo客户端

• Admin Service 提供配置的修改、发布等功能，服务对象是Apollo Portal（管理界面）

• Config Service 和 Admin Service 都是多实例、无状态部署，所以需要将自己注册到 Eureka 中并保持心跳

• 在Eureka之上架了一层 Meta Server 用于封装 Eureka 的服务发现接口

• Client 通过域名访问 Meta Server 获取 Config Service 服务列表（IP+Port），而后直接通过 IP+Port 访问服务，同时在 Client 侧会做 load balance、错误重试

• Portal 通过域名访问 Meta Server 获取 Admin Service 服务列表（IP+Port），而后直接通过 IP+Port 访问服务，同时在 Portal 侧会做 load balance、错误重试

• 为了简化部署，实际上会把 Config Service、Eureka 和 Meta Server 三个逻辑角色部署在同一个JVM进程中

1.2 各模块简介

Config Service

• 提供配置获取接口

• 提供配置更新推送接口（基于Http long polling）

• 服务端使用Spring DeferredResult实现异步化，从而大大增加长连接数量

• 目前使用的tomcat embed默认配置是最多10000个连接（可以调整），使用了4C8G的虚拟机实测可以支撑10000个连接，所以满足需求（一个应用实例只会发起一个长连接）。

• 接口服务对象为Apollo客户端

Admin Service

• 提供配置管理接口

• 提供配置修改、发布等接口

• 接口服务对象为Portal

Meta Server

• Portal通过域名访问Meta Server获取Admin Service服务列表（IP+Port）

• Client通过域名访问Meta Server获取Config Service服务列表（IP+Port）

• Meta Server从Eureka获取Config Service和Admin Service的服务信息，相当于是一个Eureka Client

• 增设一个Meta Server的角色主要是为了封装服务发现的细节，对Portal和Client而言，永远通过一个Http接口获取Admin Service和Config Service的服务信息，而不需要关心背后实际的服务注册和发现组件

• Meta Server只是一个逻辑角色，在部署时和Config Service是在一个JVM进程中的，所以IP、端口和Config Service一致

Eureka

• 基于Eureka和Spring Cloud Netflix提供服务注册和发现

• Config Service和Admin Service会向Eureka注册服务，并保持心跳

• 为了简单起见，目前Eureka在部署时和Config Service是在一个JVM进程中的（通过Spring Cloud Netflix）

Portal

• 提供Web界面供用户管理配置

• 通过Meta Server获取Admin Service服务列表（IP+Port），通过IP+Port访问服务

• 在Portal侧做load balance、错误重试

Client

• Apollo提供的客户端程序，为应用提供配置获取、实时更新等功能

• 通过Meta Server获取Config Service服务列表（IP+Port），通过IP+Port访问服务

• 在Client侧做load balance、错误重试

二、Apollo客户端设计

Apollo客户端设计

上图简要描述了Apollo客户端的实现原理：

1. 客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。（通过Http Long Polling实现）

2. 客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置。

• 这是一个fallback机制，为了防止推送机制失效导致配置不更新

• 客户端定时拉取会上报本地版本，所以一般情况下，对于定时拉取的操作，服务端都会返回304 - Not Modified

• 定时频率默认为每5分钟拉取一次，客户端也可以通过在运行时指定System Property: apollo.refreshInterval来覆盖，单位为分钟。

1. 客户端从Apollo配置中心服务端获取到应用的最新配置后，会保存在内存中

2. 客户端会把从服务端获取到的配置在本地文件系统缓存一份

• 在遇到服务不可用，或网络不通的时候，依然能从本地恢复配置

1. 应用程序从Apollo客户端获取最新的配置、订阅配置更新通知

三、配置更新推送实现

3.1 配置发送后的实时推送设计

配置发布后的实时推送设计

上图简要描述了配置发布的大致过程：

1. 用户在Portal操作配置发布

2. Portal调用Admin Service的接口操作发布

3. Admin Service发布配置后，发送ReleaseMessage给各个Config Service

4. Config Service收到ReleaseMessage后，通知对应的客户端

之前提到了Apollo客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。长连接实际上是通过Http Long Polling实现的，具体而言：

• 客户端发起一个Http请求到服务端

• 服务端会保持住这个连接60秒

• 如果在60秒内有客户端关心的配置变化，被保持住的客户端请求会立即返回，并告知客户端有配置变化的namespace信息，客户端会据此拉取对应namespace的最新配置

• 如果在60秒内没有客户端关心的配置变化，那么会返回Http状态码304给客户端

• 客户端在收到服务端请求后会立即重新发起连接，回到第一步

考虑到会有数万客户端向服务端发起长连，在服务端使用了async servlet(Spring DeferredResult)来服务Http Long Polling请求。

注：DeferredResult可以允许容器线程快速释放以便接受更多的请求提升吞吐量，让真正的业务逻辑在其他的工作线程中完成。

3.2 发送ReleaseMessage的实现方式

Admin Service在配置发布后，需要通知所有的Config Service有配置发布，从而Config Service可以通知对应的客户端来拉取最新的配置。

从概念上来看，这是一个典型的消息使用场景，Admin Service作为producer发出消息，各个Config Service作为consumer消费消息。通过一个消息组件（Message Queue）就能很好的实现Admin Service和Config Service的解耦。

在实现上，考虑到Apollo的实际使用场景，以及为了尽可能减少外部依赖，Apollo没有采用外部的消息中间件，而是通过数据库实现了一个简单的消息队列。

实现方式如下：

1. Admin Service在配置发布后会往ReleaseMessage表插入一条消息记录，消息内容就是配置发布的AppId+Cluster+Namespace，参见DatabaseMessageSender

2. Config Service有一个线程会每秒扫描一次ReleaseMessage表，看看是否有新的消息记录，参见ReleaseMessageScanner

3. Config Service如果发现有新的消息记录，那么就会通知到所有的消息监听器（ReleaseMessageListener），如NotificationControllerV2，消息监听器的注册过程参见ConfigServiceAutoConfiguration

4. NotificationControllerV2得到配置发布的AppId+Cluster+Namespace后，会通知对应的客户端

示意图如下：

发送ReleaseMessage的实现方式

3.3 Config Service通知客户端的实现方式

上一节中简要描述了NotificationControllerV2是如何得知有配置发布的，那NotificationControllerV2在得知有配置发布后是如何通知到客户端的呢？

实现方式如下：

1. 客户端会发起一个Http请求到Config Service的notifications/v2接口，也就是NotificationControllerV2，参见RemoteConfigLongPollService

2. NotificationControllerV2不会立即返回结果，而是通过Spring DeferredResult把请求挂起

3. 如果在60秒内没有该客户端关心的配置发布，那么会返回Http状态码304给客户端

4. 如果有该客户端关心的配置发布，NotificationControllerV2会调用DeferredResult的setResult方法，传入有配置变化的namespace信息，同时该请求会立即返回。客户端从返回的结果中获取到配置变化的namespace后，会立即请求Config Service获取该namespace的最新配置。

四、可用性考虑

配置中心作为基础服务，可用性要求非常高，下面的表格描述了不同场景下Apollo的可用性：

场景	影响	降级	原因
某台config service下线	无影响		Config service无状态，客户端重连其它config service
所有config service下线	客户端无法读取最新配置，Portal无影响	客户端重启时,可以读取本地缓存配置文件，如果是新扩容的机器，可以从其它机器上获取已缓存的配置文件。
某台admin service下线	无影响		Admin service无状态，Portal重连其它admin service
所有admin service下线	客户端无影响，portal无法更新配置
某台portal下线	无影响		Portal域名通过slb绑定多台服务器，重试后指向可用的服务器
全部portal下线	客户端无影响，portal无法更新配置
某个数据中心下线	无影响		多数据中心部署，数据完全同步，Meta Server/Portal域名通过slb自动切换到其它存活的数据中心
数据库宕机	客户端无影响，Portal无法更新配置	Config Service开启配置缓存后，对配置的读取不受数据库宕机影响

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