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MQTT---HiveMQ源码详解(二十)Cluster-Rep

2017-10-22  本文已影响26人  西安PP

17章中我们讲解了整个HiveMQ的Cluster的原理以及实现方式,值得一提的当然是数据的Replicate,以及当Replicate数据与本地数据存在冲突时,HiveMQ是如何实现的。

Replicate

VectorClock

几乎所有做Cluster不可避免的就是需要解决冲突,各种解法比较多,其中VectorClock做法比较流行,下面我们看看HiveMQ如何实现即可,具体使用VectorClock的原因、以及原理我们就不过多描述了。

这里写图片描述

注意:VectorClocks上的成员变量为Map<String, VectorClock>,
貌似是idea uml插件显示问题。


这里写图片描述

示例

下面我们就列举一段ClientSessionClusterPersistenceImpl处理Replica请求时,当存在冲突解决冲突的代码。

public ListenableFuture<Void> handleReplica(@NotNull String clientId, @NotNull ClientSession clientSession, long requestTimestamp, VectorClock requestVectorClock) {
        Preconditions.checkNotNull(clientId, "Client id must not be null");
        Preconditions.checkNotNull(clientSession, "Client session must not be null");
        return getExecutor(clientId).add(() -> {
            VectorClock localVectorClock = vectorClocks.get(clientId);
            //当请求的向量时钟在比本地向量时钟之前或者相当,则忽略本次备份
            if (requestVectorClock.before(localVectorClock) ||
                    requestVectorClock.equals(localVectorClock)) {
                return null;
            }
            //当本地向量时钟在请求向量时钟之前,则直接保存即可
            if (localVectorClock.before(requestVectorClock)) {
                vectorClocks.put(clientId, requestVectorClock);
                clientSessionLocalPersistence.persistent(clientId, clientSession, requestTimestamp);
            } else {
            //当两个向量时钟一致,则合并解决冲突
                localVectorClock.merge(requestVectorClock);
                localVectorClock.increment(clusterConnection.getClusterId());
                vectorClocks.put(clientId, localVectorClock);
                ClientSession localClientSession = clientSessionLocalPersistence.get(clientId);
                if (!localClientSession.isConnected() && clientSession.isConnected()) {
                    clientSessionLocalPersistence.persistent(clientId, clientSession, requestTimestamp);
                }
            }
            return null;
        });
    }

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