上世纪的技术“长轮询”，为什么被Nacos和Apollo看上？
数据交互模式
长轮询与轮询
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推送延迟。客户端每隔 5s 拉取一次配置，若配置变更发生在第 6s，则配置推送的延迟会达到 4s。 -
服务端压力。配置一般不会发生变化，频繁的轮询会给服务端造成很大的压力。 -
推送延迟和服务端压力无法中和。降低轮询的间隔，延迟降低，压力增加；增加轮询的间隔，压力降低，延迟增高。
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推送延迟。服务端数据发生变更后，长轮询结束，立刻返回响应给客户端。 -
服务端压力。长轮询的间隔期一般很长，例如 30s、60s，并且服务端 hold 住连接不会消耗太多服务端资源。
配置中心长轮询设计
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客户端发起长轮询
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服务端监听数据变化
服务端会维护 dataId 和长轮询的映射关系，如果配置发生变化，服务端会找到对应的连接，为响应写入更新后的配置内容。如果超时内配置未发生变化，服务端找到对应的超时长轮询连接，写入 304 响应。
304 在 HTTP 响应码中代表“未改变”，并不代表错误。比较契合长轮询时，配置未发生变更的场景。
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客户端接收长轮询响应
首先查看响应码是 200 还是 304，以判断配置是否变更，做出相应的回调。之后再次发起下一次长轮询。
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服务端设置配置写入的接入点
主要用配置控制台和 client 发布配置，触发配置变更
Servlet3.0 并不是一个特别新的规范，它跟 Java 6 是同一时期的产物。例如 SpringBoot 内嵌的 Tomcat 很早就支持了 Servlet3.0，你无需担心 AsyncContext 机制不起作用。
客户端实现
@Slf4j
public
class ConfigClient {
private CloseableHttpClient httpClient;
private RequestConfig requestConfig;
public ConfigClient() {
this.httpClient = HttpClientBuilder.create().build();
// ① httpClient 客户端超时时间要大于长轮询约定的超时时间
this.requestConfig = RequestConfig.custom().setSocketTimeout(
40000).build();
}
@SneakyThrows
public void longPolling(String url, String dataId) {
String endpoint = url +
"?dataId=" + dataId;
HttpGet request =
new HttpGet(endpoint);
CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(request);
switch (response.getStatusLine().getStatusCode()) {
case
200: {
BufferedReader rd =
new BufferedReader(
new InputStreamReader(response.getEntity()
.getContent()));
StringBuilder result =
new StringBuilder();
String line;
while ((line = rd.readLine()) !=
null) {
result.append(line);
}
response.close();
String configInfo = result.toString();
log.info(
"dataId: [{}] changed, receive configInfo: {}", dataId, configInfo);
longPolling(url, dataId);
break;
}
// ② 304 响应码标记配置未变更
case
304: {
log.info(
"longPolling dataId: [{}] once finished, configInfo is unchanged, longPolling again", dataId);
longPolling(url, dataId);
break;
}
default: {
throw
new RuntimeException(
"unExcepted HTTP status code");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
// httpClient 会打印很多 debug 日志，关闭掉
Logger logger = (Logger)LoggerFactory.getLogger(
"org.apache.http");
logger.setLevel(Level.INFO);
logger.setAdditive(
false);
ConfigClient configClient =
new ConfigClient();
// ③ 对 dataId: user 进行配置监听
configClient.longPolling(
"http://127.0.0.1:8080/listener",
"user");
}
}
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RequestConfig.custom().setSocketTimeout(40000).build()。httpClient 客户端超时时间要大于长轮询约定的超时时间。很好理解，不然还没等服务端返回，客户端会自行断开 HTTP 连接。 -
response.getStatusLine().getStatusCode() == 304。前文介绍过，约定使用 304 响应码来标识配置未发生变更，客户端继续发起长轮询。 -
configClient.longPolling("http://127.0.0.1:8080/listener", "user")。在示例中，我们处于简单考虑，仅仅启动一个客户端，对单一的 dataId：user 进行监听（注意，需要先启动 server 端）。
服务端实现
@RestController
@Slf4j
@SpringBootApplication
public
class ConfigServer {
@Data
private
static
class AsyncTask {
// 长轮询请求的上下文，包含请求和响应体
private AsyncContext asyncContext;
// 超时标记
private
boolean timeout;
public AsyncTask(AsyncContext asyncContext, boolean timeout) {
this.asyncContext = asyncContext;
this.timeout = timeout;
}
}
// guava 提供的多值 Map，一个 key 可以对应多个 value
private Multimap<String, AsyncTask> dataIdContext = Multimaps.synchronizedSetMultimap(HashMultimap.create());
private ThreadFactory threadFactory =
new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat(
"longPolling-timeout-checker-%d")
.build();
private ScheduledExecutorService timeoutChecker =
new ScheduledThreadPoolExecutor(
1, threadFactory);
// 配置监听接入点
@RequestMapping(
"/listener")
public void addListener(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) {
String dataId = request.getParameter(
"dataId");
// 开启异步
AsyncContext asyncContext = request.startAsync(request, response);
AsyncTask asyncTask =
new AsyncTask(asyncContext,
true);
// 维护 dataId 和异步请求上下文的关联
dataIdContext.put(dataId, asyncTask);
// 启动定时器，30s 后写入 304 响应
timeoutChecker.schedule(() -> {
if (asyncTask.isTimeout()) {
dataIdContext.remove(dataId, asyncTask);
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_NOT_MODIFIED);
asyncContext.complete();
}
},
30000, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
// 配置发布接入点
@RequestMapping(
"/publishConfig")
@SneakyThrows
public String publishConfig(String dataId, String configInfo) {
log.info(
"publish configInfo dataId: [{}], configInfo: {}", dataId, configInfo);
Collection<AsyncTask> asyncTasks = dataIdContext.removeAll(dataId);
for (AsyncTask asyncTask : asyncTasks) {
asyncTask.setTimeout(
false);
HttpServletResponse response = (HttpServletResponse)asyncTask.getAsyncContext().getResponse();
response.setStatus(HttpServletResponse.SC_OK);
response.getWriter().println(configInfo);
asyncTask.getAsyncContext().complete();
}
return
"success";
}
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ConfigServer
.class, args);
}
}
@RequestMapping("/listener") ，配置监听接入点，也是长轮询的入口。在获取 dataId 之后，使用
request.startAsync 将请求设置为异步，这样在方法结束后，不会占用 Tomcat 的线程池。
dataIdContext.put(dataId, asyncTask) 会将 dataId 和异步请求上下文给关联起来，方便配置发布时，拿到对应的上下文。注意这里使用了一个 guava 提供的数据结构
Multimap<String, AsyncTask> dataIdContext ，它是一个多值 Map，一个 key 可以对应多个 value，你也可以理解为
Map<String,List<AsyncTask>> ，但使用
Multimap 维护起来可以更方便地处理一些并发逻辑。至于为什么会有多值，很好理解，因为配置中心的 Server 端会接受来自多个客户端对同一个 dataId 的监听。
timeoutChecker.schedule() 启动定时器，30s 后写入 304 响应。再结合之前客户端的逻辑，接收到 304 之后，会重新发起长轮询，形成一个循环。
@RequestMapping("/publishConfig") ，配置发布的入口。配置变更后，根据 dataId 一次拿出所有的长轮询，为之写入变更的响应，同时不要忘记取消定时任务。至此，完成了一个配置变更后推送的流程。
启动配置监听
22:18:09.185 [main] INFO moe.cnkirito.demo.ConfigClient - longPolling dataId: [user] once finished, configInfo is unchanged, longPolling again
22:18:39.197 [main] INFO moe.cnkirito.demo.ConfigClient - longPolling dataId: [user] once finished, configInfo is unchanged, longPolling again
curl -X GET "localhost:8080/publishConfig?dataId=user&configInfo=helloworld"
2021-01-24 22:18:50.801 INFO 73301 --- [nio-8080-exec-6] moe.cnkirito.demo.ConfigServer : publish configInfo dataId: [user], configInfo: helloworld
22:18:50.806 [main] INFO moe.cnkirito.demo.ConfigClient - dataId: [user] changed, receive configInfo: helloworld
实现细节思考
为什么需要定时器返回 304
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和真正的客户端超时区分开。 -
仅仅使用异常（Exception）来表达异常流，而不应该用异常来表达正常的业务流。304 不是超时异常，而是长轮询中配置未变更的一种正常流程，不应该使用超时异常来表达。
长轮询包含多组 dataId
长轮询和长连接
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长轮询实现起来比较容易，完全依赖于 HTTP 便可以实现全部逻辑，而 HTTP 是最能够被大众接受的通信方式。 -
长轮询使用 HTTP，便于多语言客户端的编写，大多数语言都有 HTTP 的客户端。
总结
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本文介绍了长轮询、轮询、长连接这几种数据交互模型的差异性。 -
分析了 Nacos 和 Apollo 等主流配置中心均是通过长轮询的方式实现配置的实时推送的。实时感知建立在客户端拉的基础上，因为本质上还是通过 HTTP 进行的数据交互，之所以有“推”的感觉，是因为服务端 hold 住了客户端的响应体，并且在配置变更后主动写入了返回 response 对象再进行返回。 -
通过一个简单的 demo，实现了长轮询配置实时推送的过程演示，本文的 demo 示例存放在：https://github.com/lexburner/longPolling-demo
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