IoT Thingsboard 微服务分布式 mqtt设备控制架构与可用性分析【前端或Postman通过rpc API(http)控制mqtt设备】分布式流程增加节点后，如何re-hash？是否有一定时间的不可用？一个节点挂了后会怎样其他架构方案思考该文章的留言讨论区，欢迎留言相互讨论

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我是靠谱客的博主沉默滑板，最近开发中收集的这篇文章主要介绍IoT Thingsboard 微服务分布式 mqtt设备控制架构与可用性分析【前端或Postman通过rpc API(http)控制mqtt设备】分布式流程增加节点后，如何re-hash？是否有一定时间的不可用？一个节点挂了后会怎样其他架构方案思考该文章的留言讨论区，欢迎留言相互讨论，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

欢迎star 该 github, IoT 服务器架构与设计 Blog????（后续该文章的优化修改只会在Github改）

本文来分析：【前端或Postman通过rpc API(http)控制mqtt设备】在分布式集群下的架构与流程

下图是官网的微服务架构图
问题：一般普通（没长连接+发布订阅）、理想而标准的微服务，应该设计为无状态（stateless）的且服务间单向调用。无状态就比如一个服务（后面用service表示，如图中的tb-core服务）的集群（cluster）由2个节点（后面用node表示）组成，那么每次请求一个service时，应该可以路由到service下的任意一个node去处理（不同node都应是一样的处理结果）。但thingsboard其实并不是一个stateless的微服务，也非单向rpc调用，从该图看不出数据在service间是怎么传递的。网络上也找不到有分析该过程的文章（如有请留言发给我），为此我画了下面的图去分析。

【前端或Postman通过rpc API(http)控制mqtt设备】分布式流程

下图的3个service和上图红线中的3个service对应，但细致到了node与node间通讯的topic与路径，后面针对该图进行分析

（图左边的topic是自己100%抓到的，右边的topic并没有完全debug，所以不敢100%确定，右边如有哪部分不对，请详细说明下流程给我）：
1，右边的设备通过mqtt协议连接mqtt-transport服务，被LB(load balancer)随机分配到了mqtt-transport-1的node，并把该deviceId在哪个node的映射关系保存到了redis
2，左边的postman通过http协议，被LB随机分配到了tb-core-1的node，为该次请求生成一个requestId, 然后通过对deviceId进行hash % partition的数量4，计算得到该deviceId的partition是3，所以把控制数据发到了tb_rule_engine_main的第3个partition
3，rule-engine-1根据deviceId从redis查到该设备连接在mqtt-transport-1节点，将消息发给tb_transport.api.requests.notification.mqtt-transport-1的节点（注意，该topic没有partition，notification的topic就是每个node单独订阅自己的消息）
4，设备收到requestId 5的控制，响应控制成果，也带有requestId 5
5，mqtt-transport-1通过deviceId的一致性hash，该消息被rule-engine-1的node消费
6，rule-engine-1通过notification的topic把消息发给tb-core-1
7，tb-core-1通过deviceId和requestId，将http进行响应（kafka是异步，http是同步，此处异步转同步的代码实现其他文章分享）

重点1：HAproxy（和nginx一样)做负载均衡, 随机分配节点

使用了最小连接数的负载均衡策略，即HAproxy会把新的request分配给当前连接数最小的node。
左边postman每次http请求，都可能分配到和上次不同的node处理
右边设备device每次mqtt进行连接connect，都可能分配到和上次不同的node处理，但因为mqtt是长连接（用netty管理），connect后每次publish消息，都是同一个node在处理。但如果将该连接disconnect再connect，就可能分配到不同的node去处理。

重点2：thingsboard后台节点之间通讯全是用的kafka。

kafka的基础理解：
1，一个topic有多个partition
2，一个消息只会被consumer group中的一个consumer消费
3，一个partition只会被一个consumer消费

重点3：一致性hash算法的应用，保证一个device的数据分配到同一个节点

作用：保证同一个设备的数据只会在一个node上处理
应用在何处：图中间的rule-engine
为什么要保证同一个设备的数据都在一个node处理：rule-engine是有状态的服务，同时用了actor模式，每一个device就是一个deviceActor对象，比如如图，只有rule-engine-1知道requestId为5的请求的原始请求node是tb-core-1从而完成response的业务，rule-engine-2并不知道（该信息应该是保存在内存中的，还没从源码100%确定）；这样一个设备的数据只保存在一个node中，也防止了内存爆炸，其实mqtt-transport服务也一样，如果有10万netty管理的mqtt长连接，那5万在node1,5万在node2。

重点4：异步转同步的代码实现

kafka是异步，http是同步，此处异步转同步的代码实现其他文章分享

下图是官网对于消息队列queue（kafka）的文档说明（不想看可忽略）

增加节点后，如何re-hash？是否有一定时间的不可用？

https://stackoverflow.com/questions/74650502/for-microservice-how-to-add-nodes-for-kafka-and-tb-rule-engine-at-runtime-will
关于增加节点的操作与影响，官方文档并无说明，我提了个case，被thingsboard的架构师回答了，算是可靠答案了。
1，节点发生增删时，其他节点都会通过zookeeper得到通知，进行re-hash，所以partition或service的node数量在各node会得到更新
2，增加一个rule-engine节点，因为一部分partition会移到新的node上，而此时旧的node可能还没commit，可能就会出现一个消息被消费了2次。而因为旧的node会停止消费部分partition，新的node会开始消费，这中间可能会有短暂的处理速度的下降。

一个节点挂了后会怎样

比如mqtt-transport-1的node挂了，设备端的连接就断了，需要设备端有重连机制（为了防止大量设备断开服务器，同时向服务器进行connect，瞬时高峰可能会把其他node请求挂了形成雪崩效应，设备端应该有指数退避+随机数的设计，即5秒连不上服务器，下次10秒连接，不能连接失败就立刻重连）。
所以挂了对当前的连接和消息可能会有些影响的，但一般对业务影响不大，另外内部服务间有kafka的commit确认机制与重试机制，这些措施可以保证不会丢数据。