探索 SOFARegistry（一）｜基础架构篇

 简 介 

SOFARegistry

SOFARegistry 是蚂蚁集团在生产大规模使用的服务注册中心，经历了多年大促的考验，支撑蚂蚁庞大的服务集群，具有分布式可水平扩容、容量大、推送延迟低、高可用等特点。

蚂蚁生产集群 — SOFARegistry 支撑 1000 万服务发布者、4000 万服务订阅者，在业务应用大规模变更触发千万级别推送量的场景下，推送延迟的 p99 依然能够保持在 7s 以下。

《认识 SOFARegistry》 这一系列文章将会基于 SOFARegistry 新版本 (v6) 的代码，讲解注册中心在超大规模集群场景下落地的解析与实践，同时介绍 SOFARegistry 的各项功能，方便业务落地。

 #01  部署架构 

SOFARegistry

SOFARegistry 现有的架构设计：采用双层存储架构，外加一个负责内部元数据管理的 meta 组件。

SOFARegistry 的角色分为 4 个: client、session、data、meta。角色分工如下：

Client

提供应用接入服务注册中心的基本 API 能力，通过编程方式调用服务注册中心的服务订阅和服务发布能力。

SessionServer｜会话服务器

负责接受 Client 的服务发布和服务订阅请求，并作为一个中间层将操作转发 DataServer 层。SessionServer 这一层可随业务机器数的规模增长而扩容。

DataServer｜数据服务器

负责存储具体的服务数据，数据按 dataInfoId 进行分片存储，支持多副本备份，保证数据高可用。可随服务数据量的规模增长而扩容。

MetaServer｜元数据服务器

负责维护集群 SessionServer 和 DataServer 的一致列表，作为 SOFARegistry 集群内部的地址发现服务，在 SessionServer 或 DataServer 节点变更时可以通知到整个集群。

借助双层数据分片的架构，SOFARegistry 具有了支撑海量数据的基石。

- 支持海量数据：每台 DataServer 只存储一部分的分片数据，随数据规模的增长，只要扩容 DataServer 服务器即可。

- 支持海量客户端：连接层的 SessionServer 只负责跟 Client 打交道，SessionServer 之间没有任何通信或数据复制，所以随着业务规模的增长，SessionServer 可以较轻量地扩容，不会对集群造成额外负担。

#02  数据结构 

SOFARegistry

作为注册中心的基础功能，SOFARegistry 提供发布订阅的接口：Subscriber、Publisher。

在服务发现场景下，Subscriber 需要通过服务名称从注册中心订阅到多个服务方的地址，进行负载均衡的访问。

当存在服务方机器宕机时，注册中心通知所有的订阅方从服务列表中摘除这个 IP 地址，这样就不会再访问宕机的机器。

下面给出简化后的发布者和订阅者的字段，贴合上述服务发现的需求。

class Subscriber{String dataId;     // 服务名称String group;      // 业务类型，比如RPC、MSG等等String instanceId; // 租户名称String zone;       // 所在分区，结合scope实现逻辑隔离ScopeEnum scope;   // 订阅范围: zone、dataCenter、global
}class Publisher{String dataId;String group;String instanceId;String zone;List<String> dataList; // 发布的数据, sofarpc 用法中常见url
}

常见用法(JAVA SDK) 

发布者

// 构造发布者注册表 
PublisherRegistration registration = new PublisherRegistration("com.alipay.test.demo.service:1.0@DEFAULT");
registration.setGroup("TEST_GROUP");
registration.setAppName("TEST_APP");// 将注册表注册进客户端并发布数据 
Publisher publisher = registryClient.register(registration, "10.10.1.1:12200?xx=yy");// 如需覆盖上次发布的数据可以使用发布者模型重新发布数据 
publisher.republish("10.10.1.1:12200?xx=zz");

订阅者

// 创建 SubscriberDataObserver 
SubscriberDataObserver subscriberDataObserver = new SubscriberDataObserver() {@Overridepublic void handleData(String dataId, UserData userData) {System.out.println("receive data success, dataId: " + dataId + ", data: " + userData);}
};// 构造订阅者注册表，设置订阅维度，ScopeEnum 共有三种级别 zone, dataCenter, global
String dataId = "com.alipay.test.demo.service:1.0@DEFAULT";
SubscriberRegistration registration = new SubscriberRegistration(dataId, subscriberDataObserver);
registration.setGroup("TEST_GROUP");
registration.setAppName("TEST_APP");
registration.setScopeEnum(ScopeEnum.global);// 将注册表注册进客户端并订阅数据，订阅到的数据会以回调的方式通知 SubscriberDataObserver
Subscriber subscriber = registryClient.register(registration);

更详细的用法文档参考官方文档:  

#03  特点与优势

SOFARegistry

从 SOFARegistry 和其他注册中心产品的特性对比，可以看出相比其他产品，SOFARegistry 的主要优势还是在于支撑超大规模集群，目前比较贴合蚂蚁对服务注册中心容量与性能的要求。

SOFARegistry 在功能特性方面还是不足（未来 SOFARegistry 在特性方面会进行完善）。

最终一致性 

在服务发现场景下，强一致性并不一定是最合适的。服务发现的要求是发布方的变更能够在最快速的广播到整个集群，收敛时长确定的最终一致性同样能满足此要求。

基于 CAP 原理，在满足一致性 C 的场景下，AP 只能选择一个，但作为一个分布式高可用要求的系统，注册中心是不能舍弃 AP 的。

SOFARegistry 选择了 AP 模型，采用内存对数据进行存储，增量搭配全量的数据同步方式，使得能够满足超大规模集群服务发现的需求。

支持海量数据

部分的服务注册中心系统，每台服务器都是存储着全量的服务注册数据，服务器之间依靠一致性协议(paxos/raft)实现数据的复制，或者只保证最终一致性的异步数据复制。

“每台服务器都存储着全量的服务注册数据”，在一般规模下是没问题的。但是在蚂蚁集团庞大的业务规模下，服务注册的数据总量早就超过了单台服务器的容量瓶颈。

SOFARegistry 对数据进行了分片，每台 DataServer 只存储一部分的分片数据。随数据规模的增长，只要扩容 DataServer 服务器即可应对，这是相对其他服务发现领域的竞品来说最大的特点。

我们在线上验证了横向扩展能力，集群尝试最大扩容到 session*370、data*60、meta*3。按照一个 data 节点的安全水位支撑 200w pub，一个 pub 大概 1.5K 开销，考虑容忍 data 节点宕机 1/3 仍然有服务能力（需要保留 pub 上涨的 buffer），该集群可支撑 1.2 亿的 pub，如果配置双副本则可支撑 6kw 的 pub。

支持海量客户端 

SOFARegistry 集群内部使用分层的架构，分别为连接会话层(SessionServer)和数据存储层(DataServer)。

SessionServer 功能很纯粹，只负责跟 Client 打交道，SessionServer 之间没有任何通信或数据复制，所以随着业务规模(即 Client 数量)的增长，SessionServer 可以很轻量地扩容，不会对集群造成额外负担。

高可用 

各个角色都有 FailOver 机制：

- MetaServer 集群部署

内部基于数据库选举，只能存在任意运行中机器，就可以对外服务。

- DataServer 集群部署

基于自研的 Slot 分片算法进行数据分片，数据分片拥有多个副本，一个主副本和多个备副本。如果 DataServer 宕机，MetaServer 能感知，并通知所有 DataServer 和 SessionServer，MetaServer 会快速提升备副本的 DataServer 成为主副本，减少宕机影响时长。

- SessionServer 集群部署

任何一台 SessionServer 宕机时，Client 会自动 FailOver 到其他 SessionServer，并且 Client 会拿到最新的 SessionServer 列表，后续不会再连接这台宕机的 SessionServer。

秒级的服务上下线通知 

对于服务的上下线变化，SOFARegistry 使用推送机制，快速地实现端到端的传达。SOFARegistry 能通过断链事件和心跳快速检测出来服务宕机的状况。

无损运维

SOFARegistry 基于内存存储和分布式的特点，自身在运维的时候势必带来数据迁移。

通过自研的 Slot 分片迁移算法和数据回放功能，使得 SOFARegistry 实现了自身运维期间依然能够对外提供服务，服务零损失。

#04  业务能力

SOFARegistry

发布订阅 

发布订阅是 SOFARegistry 最基础的功能。

按 IP 下线 

对于没有服务流量 goaway 和重试功能的场景下，借助注册中心实现服务流量的 zero down 运维是一个比较重要的需求。

SOFARegistry 提供 HTTP 接口进行指定 IP 的 Publisher 下线，可以在业务代码无侵入的场景下实现在一个机器下线，管控端先从注册中心下线这个 IP 对应的所有 Publisher。

应用级服务发现

SOFARegistry 内部集成了一个基于数据库的元数据中心，参考 Dubbo3 的应用级服务发现方案，实现了和 MOSN 配合的应用级服务发现方案，大幅度减少注册中心的数据量与对客户端的推送量，该特性已经在蚂蚁大规模上线，能够降低注册中心数据量一个数量级以上。

#05  数据架构

SOFARegistry

SOFARegistry 分为多个角色，多个角色之间进行数据同步实现了高可用。

Slot 分片

我们从逻辑上将数据范围划分成 N 个大小相等的 Slot，并且 Slot 数量后续不可再修改。然后，还需要引进“路由表”SlotTable 的概念，SlotTable 负责存放这每个节点和 N 个 Slot 的映射关系，并保证尽量把所有 Slot 均匀地分配给每个节点。

Session 在进行路由的时候，根据 DataInfoId 的 Hash 值确定数据所在 Slot，再从路由表中拿到数据对应的 Data 节点进行数据拉取，每个 Slot 都会有一个主节点和多个副本节点，从而实现主节点宕机的时候，副本节点能快速提升为主节点。

分配算法的主要逻辑是：

- 主节点和副本节点不能分配在同一个 Data 上；

- Slot 对应主节点 Data 宕机时，优先提升副本节点为主节点，减少不可服务时间；

- 新节点先作为副本节点进行数据同步；

- 主要目标在于减少节点变更时，尽可能缩短注册中心数据的不可用时长。

流程 

 源码导航

数据一致性

- client 对于每个 publisher 都会维护一个 version，每次 pub/unpub 都会自增，会带着 version 一起发送到 session

- session 通过 version 的判断来避免并发场景下高低版本的覆盖问题

- data 通过 version 的判断来避免并发场景下高低版本的覆盖问题

数据推送

- session 接收到 client 的数据写入时，会发送到指定的 data 上

- session 通过断链事件和心跳来检测 client 的宕机

- 当 data 内发生服务变更（比如接受到了新的 pub），data 会通知所有的 session 触发对应 dataId 推送

数据同步兜底 

- session 会把 client 注册的 pub 和 sub 都存储在内存中，data 会定时和所有的 session 同步对比数据，确保数据能在短时间内达到最终一致

- session 定时对比内存中 sub 的推送完成的版本和 data 上数据的最新判断，判断是否需要触发推送

- data 包含多个 Slot，拥有 follower Slot 的 data 会定时和对应的 Slot leader 对比同步数据

本文主要介绍 SOFARegistry 自身的基础功能与优势，以及数据架构的大致介绍。

下一篇将会开始介绍如何开发 SOFARegistry 以及各个代码模块的介绍，欢迎大家继续关注 SOFARegistry ～

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