Soul网关：初探数据同步的奥秘
Http同步数据
按照前面两个同步数据的分析，可以看到Http同步跟其他的同步的加载基本一样。不同的地方主要是加载数据的操作
加载数据的过程主要是
private void start() {
// It could be initialized multiple times, so you need to control that.
if (RUNNING.compareAndSet(false, true)) {
// fetch all group configs.
this.fetchGroupConfig(ConfigGroupEnum.values());
int threadSize = serverList.size();
this.executor = new ThreadPoolExecutor(threadSize, threadSize, 60L, TimeUnit.SECONDS,
new LinkedBlockingQueue<>(),
SoulThreadFactory.create("http-long-polling", true));
// start long polling, each server creates a thread to listen for changes.
this.serverList.forEach(server -> this.executor.execute(new HttpLongPollingTask(server)));
} else {
log.info("soul http long polling was started, executor=[{}]", executor);
}
}
可以看到上述代码中，项目创建了一个服务列表大小的线程池用来加载数据，用来提高性能和灵活性
这个加载的过程，基本就是获取数据的过程。
根据全局查询接口可以看到。config/fecth和config/listener接口的相关内容
DataChangedListener的主要实现
根据上面所示。获取数据是由HttpLongPollingDataChangedListener来实现的，这不禁使我想要去看看这个DataChangedListener的实现。后续我们可以发现一个实现了Spring事件接口ApplicationListener的类。
@SuppressWarnings("unchecked")
public void onApplicationEvent(final DataChangedEvent event) {
for (DataChangedListener listener : listeners) {
switch (event.getGroupKey()) {
case APP_AUTH:
listener.onAppAuthChanged((List<AppAuthData>) event.getSource(), event.getEventType());
break;
case PLUGIN:
listener.onPluginChanged((List<PluginData>) event.getSource(), event.getEventType());
break;
case RULE:
listener.onRuleChanged((List<RuleData>) event.getSource(), event.getEventType());
break;
case SELECTOR:
listener.onSelectorChanged((List<SelectorData>) event.getSource(), event.getEventType());
break;
case META_DATA:
listener.onMetaDataChanged((List<MetaData>) event.getSource(), event.getEventType());
break;
default:
throw new IllegalStateException("Unexpected value: " + event.getGroupKey());
}
}
}
根据Spring的ApplicationListener可知，这里只是事件的处理。那么事件是如何被触发的。我又开始了全局查找publishEvent的过程。这个联想可知。应该是在修改数据的时候进行的改变，果真如我们所想。可以看到AppAuthServiceImpl的applyCreate就发布了事件
eventPublisher.publishEvent(new DataChangedEvent(ConfigGroupEnum.APP_AUTH, DataEventTypeEnum.CREATE,
Collections.singletonList(data)));
截止目前关于Reactor中一些概念的理解
- Mono 数据流中要么是空，要么是一个对象
- Flux 数据流中可能是一个对象，也有可能是空，也有可能是多个对象。即可能推测。Flux表达的范围比Mono更大
- Operator操作符map,filter,flatMap即类似Java8中的一些流处理数据操作符。只不过在Reactor中是响应式的操作
关于subscribe和webflux相关后续会再研究
总结和问题
- 目前来说，由于事件的处理机制是依赖于Spring的事件处理。那么非Spring做个性化修改就比较麻烦了
- 个人之前对于这种事件处理机制的了解不够，还需要深入学习Spring的事件处理机制以及设计模式中相关联的观察者模式等设计模式
