Soul网关同步数据逻辑初探

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。关于这个类的简单实用，可以参考https://blog.csdn.net/liyantianmin/article/details/81017960 这篇文章。用来分别处理不同的事件的处理

@Override
    @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