java开发分布式服务框架Dubbo调用过程
目录
- 大致流程
- 调用请求的具体信息
- 协议
- Dubbo协议
- 序列化器
- 调用流程图
- 调用流程源码分析——客户端
- 模板方法模式
- 路由和负载均衡
- 调用的三种方式
- 调用流程源码分析——服务端
- 总结
大致流程
客户端根据远程服务的地址，客户端发送请求至服务端，服务端解析信息并找到对应的实现类，进行方法调用，之后将调用结果原路返回，客户端解析响应之后再返回。
调用请求的具体信息
客户端发送给服务端的请求中应该包含哪些具体信息呢？
首先肯定要说明调用的是服务端的哪个接口、方法名、方法参数类型、以及版本号等，将上述信息封装进请求，服务端就可以根据请求进行方法调用，之后再组装响应返回即可。
以上就是一个实际调用请求所包含的信息。
协议
远程调用必不可少协议的约定，否则客户端与服务端无法解析彼此传来的信息，因此需要提前约定好协议，方便远程调用的信息解析。
Dubbo使用的协议属于Header+Body，协议头固定长度，并且头部中会填写Body的长度，因此Body是不固定长度的，方便拓展，伸缩性较好。
Dubbo协议
协议分为协议头和协议体，16字节的协议头主要携带了魔法数、一些请求的设置，消息体数据长度。
16字节之后包含的就是协议体，包含版本信息，接口名称，接口版本，以及方法名参数类型等。
序列化器
网络是以字节流传输的，传输之前，我们需要将数据序列化为字节流然后再传输至服务端，服务端再反序列化这些字节流得到原来的数据。
从上图中可得知，Dubbo支持多种序列化，大致分为两种，一种是字符型，一种是二进制流。
字符型的代表就是JSON，优点是易懂，方便调试，缺点也很明显，传输效率低，对于计算机来说有很多冗余的东西，例如JSON中的括号等等都会使得网络传输时长边长，占用带宽变大。
二进制流类型的数据紧凑，占用字节数小，传输更快，但是调试困难。
Dubbo默认使用的是Hessian2Serialization，即Hessian2序列化协议。
调用流程图
这个流程图比较简略，大致就是客户端发起调用，实际调用的是代理类，代理类调用Client（默认使用NettyClient），之后构造好协议头以及将Java对象序列化生成协议体，之后进行网络传输。
服务端的NettyServer接收到请求之后，会分发给业务线程池，由线程池来调用具体的方法。
但这远远不够，实际场景比这复杂得多，并且Dubbo是生产级别的，通常会比上述流程更加安全稳定。
在实际生产环境中，服务端往往会集群分布，多个服务端的服务会有多个Invoker，最终需要通过路由Router过滤，以及负载均衡LoadBalance选出一个Invoker进行调用。
请求会到达Netty的IO线程池进行序列化，再将请求发送给服务端，反序列化后丢入线程池处理，找到对应的Invoker进行调用。
调用流程源码分析——客户端
客户端调用方法并发送请求。
首先会调用生成的代理类，而代理类会生成一个RpcInvocation对象调用MockClusterInvoker.invoke()。
生成的RpcInvocation如下：
进入MockClusterInvoker.invoke()看看：
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
Result result = null;
//获取mock参数配置
String value = this.directory.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "mock", Boolean.FALSE.toString()).trim();
//如果配置了并且配置值为true
if (value.length() != 0 && !value.equalsIgnoreCase("false")) {
//强制走mock流程
if (value.startsWith("force")) {
result = this.doMockInvoke(invocation, (RpcException)null);
} else {
//不走mock流程
try {
result = this.invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException var5) {
....
}
....
result = this.doMockInvoke(invocation, var5);
}
}
} else {
result = this.invoker.invoke(invocation);
}
return result;
}
总的来说就是检查配置是否配置了mock，如果没有就直接进入this.invoker.invoke(invocation)，实际上会调用到AbstractClusterInvoker.invoke()：
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
//检查是否被销毁
this.checkWhetherDestroyed();
LoadBalance loadbalance = null;
//从上下文中获取attachments，如果获取得到的话绑定到invocation中
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation)invocation).addAttachments(contextAttachments);
}
//调用的是directory.list，其中会做路由过滤
List<Invoker<T>> invokers = this.list(invocation);
//如果过滤完之后还有Invoker，就通过SPI获取对应的LoadBalance实现类
if (invokers != null && !invokers.isEmpty()) {
loadbalance = (LoadBalance)ExtensionLoader.getExtensionLoader(LoadBalance.class).getExtension(((Invoker)invokers.get(0)).getUrl().getMethodParameter(RpcUtils.getMethodName(invocation), "loadbalance", "random"));
}
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(this.getUrl(), invocation);
return this.doInvoke(invocation, invokers, loadbalance); //调用子类方法
}
protected List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
//获取invokers目录，实际调用的是AbstractDirectory.list()
List<Invoker<T>> invokers = this.directory.list(invocation);
return invokers;
}
模板方法模式
这是很常见的设计模式之一，就是再抽象类中定好代码的整体架构，然后将具体的实现留到子类中，由子类自定义实现，由此可以再不改变整体执行步骤的情况下，实现多样化的实现，减少代码重复，利于扩展，符合开闭原则。
在上述代码中this.doInvoke()是抽象方法，具体实现在FailoverClusterInvoker.doInvoke()中，上述所有步骤是每个子类都需要执行的，所以抽取出来放在抽象类中。
路由和负载均衡
上述this.directory.list(invocation)，其实就是通过方法名找到对应的Invoker，然后由路由进行过滤。
public List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
if (this.destroyed) {
throw new RpcException("Directory already destroyed .url: " + this.getUrl());
} else {
//抽象方法doList,同样由子类实现
List<Invoker<T>> invokers = this.doList(invocation);
List<Router> localRouters = this.routers;
if (localRouters != null && !localRouters.isEmpty()) {
Iterator i$ = localRouters.iterator();
while(i$.hasNext()) {
Router router = (Router)i$.next();
try { //遍历router，并判断是否进行路由过滤
if (router.getUrl() == null || router.getUrl().getParameter("runtime", false)) {
invokers = router.route(invokers, this.getConsumerUrl(), invocation);
}
} catch (Throwable var7) {
logger.error("Failed to execute router: " + this.getUrl() + ", cause: " + var7.getMessage(), var7);
}
}
}
return invokers;
}
}
返回Invokers之后，还会在进行负载均衡的筛选，得到最终调用的Invoke，Dubbo默认使用的是FailoverClusterInvoker，即失败调用后自动切换的容错方式。
进入FailoverClusterInvoker.doInvoke()：
public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
//重试次数
int len = this.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "retries", 2) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
....
//重试
for(int i = 0; i < len; ++i) {
//负载均衡筛选出一个Invoker
Invoker<T> invoker = this.select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
invoked.add(invoker);
//在上下文中保存调用过的invoker
RpcContext.getContext().setInvokers(invoked);
try {
Result result = invoker.invoke(invocation);
....
return result;
} catch (RpcException e) {
....
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
throw new RpcException();
}
发起这次调用的invoker.invoke又是调用抽象类的中的invoke，然后再调用子类的doInvoke，我们直接进入子类DubboInvoker.doInvoke看看：
protected Result doInvoke(Invocation invocation) throws Throwable {
RpcInvocation inv = (RpcInvocation)invocation;
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
inv.setAttachment("path", this.getUrl().getPath()); //设置path到attachment中
inv.setAttachment("version", this.version); //设置版本号
ExchangeClient currentClient;
if (this.clients.length == 1) { //选择client
currentClient = this.clients[0];
} else {
currentClient = this.clients[this.index.getAndIncrement() % this.clients.length];
}
try {
boolean isAsync = RpcUtils.isAsync(this.getUrl(), invocation); //是否异步调用
boolean isOneway = RpcUtils.isOneway(this.getUrl(), invocation); //是否oneway调用
int timeout = this.getUrl().getMethodParameter(methodName, "timeout", 1000); //获取超时限制
if (isOneway) { //oneway
boolean isSent = this.getUrl().getMethodParameter(methodName, "sent", false);
currentClient.send(inv, isSent); //发送
RpcContext.getContext().setFuture((Future)null); //返回空的future
return new RpcResult(); //返回空结果
} else if (isAsync) { //异步调用
ResponseFuture future = currentClient.request(inv, timeout);
RpcContext.getContext().setFuture(new FutureAdapter(future)); //上下文中设置future
return new RpcResult(); //返回空结果
} else { //同步调用
RpcContext.getContext().setFuture((Future)null);
return (Result)currentClient.request(inv, timeout).get(); //直接调用future.get() 进行等待，完成get操作之后再返回结果
}
} catch (TimeoutException var9) {
throw new RpcException();
}
}
调用的三种方式
从上述代码中，可以看到调用一共分为三种，分别是oneway，异步，同步。
- oneway：不需要关心请求是否发送成功的情况下，直接使用oneway，无需关心是否能完成发送并返回结果。
- 异步调用：client发送请求之后会得到一个ResponseFuture，然后将这个future塞入上下文中，让用户从上下文拿到这个future，用户可以继续执行操作在调用future.get()返回结果。
- 同步调用：从Dubbo源码中，我们可以看到，先使用了future.get()，让用户进行等待之后，再用client发送请求，给用户的感觉就是调用接口后要进行等待才能返回结果，这个过程是阻塞的。
currentClient.request()就是由如下所示，组装request，然后构造一个future调用NettyClient发送请求。
public ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException {
if (this.closed) {
throw new RemotingException(this.getLocalAddress(), (InetSocketAddress)null, "Failed to send request " + request + ", cause: The channel " + this + " is closed!");
} else {
Request req = new Request(); //构建request
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
req.setTwoWay(true);
req.setData(request);
DefaultFuture future = new DefaultFuture(this.channel, req, timeout);
try {
this.channel.send(req); //调用NettyServer.sent()进行发送请求
return future;
} catch (RemotingException var6) {
future.cancel();
throw var6;
}
}
}
Dubbo默认的调用方式是异步调用，那么这个future保存至上下文之后，等响应回来之后怎么找到对应的future呢？
进入DefaultFuture看看：
public class Request {
private final long mId;
public Request() {
this.mId = newId();
}
//静态变量递增，依次构造唯一ID
private static long newId() {
return INVOKE_ID.getAndIncrement();
}
}
public class DefaultFuture implements ResponseFuture {
private static final Map<Long, DefaultFuture> FUTURES = new ConcurrentHashMap();
public DefaultFuture(Channel channel, Request request, int timeout) {
this.done = this.lock.newCondition();
this.start = System.currentTimeMillis();
this.channel = channel;
this.request = request;
this.id = request.getId(); //唯一ID
this.timeout = timeout > 0 ? timeout : channel.getUrl().getPositiveParameter("timeout", 1000);
FUTURES.put(this.id, this); //将唯一ID和future的关系保存到这个ConcurrentHashMap中
CHANNELS.put(this.id, channel);
}
}
Request构造对象的时候会生成一个唯一ID，future内部也会将自己与请求ID存储到一个ConcurrentHashMap中，这个ID发送至服务端之后，服务端也会把这个ID返回，通过ID再去ConcurrentHashMap中找到对应的future，由此完成一次完整的调用。
最终相应返回之后会调用DefaultFuture.received()：
public static void received(Channel channel, Response response) {
try {
//获取响应的ID去FUTURES中获取对应的future，获取之后将future移除
DefaultFuture future = (DefaultFuture)FUTURES.remove(response.getId());
if (future != null) {
//确认接收响应
future.doReceived(response);
} else {
logger.warn("....");
}
} finally {
CHANNELS.remove(response.getId());
}
}
private void doReceived(Response res) {
this.lock.lock();
try {
this.response = res; //响应赋值
if (this.done != null) {
this.done.signal(); //通知响应返回
}
} finally {
this.lock.unlock();
}
if (this.callback != null) {
this.invokeCallback(this.callback);
}
}
调用流程源码分析——服务端
服务端接受请求之后会解析请求得到消息，消息总共有五种派发策略：
Dubbo默认使用的是all，所有消息都派发到业务线程池中，在AllChannelHandler中实现：
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
ExecutorService cexecutor = this.getExecutorService();
try {
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, this.handler, ChannelState.RECEIVED, message));
} catch (Throwable var8) {
if (message instanceof Request && var8 instanceof RejectedExecutionException) {
Request request = (Request)message;
if (request.isTwoWay()) { //如果需要返回响应，将错误封装起来之后返回
String msg = "Server side(" + this.url.getIp() + "," + this.url.getPort() + ") threadpool is exhausted ,detail msg:" + var8.getMessage();
Response response = new Response(request.getId(), request.getVersion());
response.setStatus((byte)100);
response.setErrorMessage(msg);
channel.send(response);
return;
}
}
throw new ExecutionException(message, channel, this.getClass() + " error when process received event .", var8);
}
}
上述代码就是将消息封装成一个ChannelEventRunnable然后放入业务线程池中执行，ChannelEventRunnable会根据ChannelState参数调用对应的处理方法，此处是ChannelState.RECEIVED，因此调用的是handler.received，最终调用的是HeaderExchangeHandler.handleRequest()方法：
Response handleRequest(ExchangeChannel channel, Request req) throws RemotingException {
Response res = new Response(req.getId(), req.getVersion()); //通过requestId构造响应
Object data;
if (req.isBroken()) {
data = req.getData();
String msg;
if (data == null) {
msg = null;
} else if (data instanceof Throwable) {
msg = StringUtils.toString((Throwable)data);
} else {
msg = data.toString();
}
res.setErrorMessage("Fail to decode request due to: " + msg);
res.setStatus((byte)40);
return res;
} else {
data = req.getData();
try {
Object result = this.handler.reply(channel, data); //最终调用DubboProtocol.reply()
res.setStatus((byte)20);
res.setResult(result);
} catch (Throwable var6) {
res.setStatus((byte)70);
res.setErrorMessage(StringUtils.toString(var6));
}
return res;
}
}
进入DubboProtocol.reply()看看：
public Object reply(ExchangeChannel channel, Object message) throws RemotingException {
if (!(message instanceof Invocation)) {
throw new RemotingException();
} else {
Invocation inv = (Invocation)message;
Invoker<?> invoker = DubboProtocol.this.getInvoker(channel, inv); //根据inv得到对应的Invoker
if (Boolean.TRUE.toString().equals(inv.getAttachments().get("_isCallBackServiceInvoke"))) {
//一些回调逻辑
} else {
hasMethod = inv.getMethodName().equals(methodsStr);
}
}
RpcContext.getContext().setRemoteAddress(channel.getRemoteAddress());
return invoker.invoke(inv); //调用选择的Invoker.invoke()
}
}
最后的调用我们已经了解过，就是调用一个Javassist生成的代理类，其中包含了真正的实现类；再进入this.getInvoker()看看是怎么根据请求信息获取到Invoker的：
Invoker<?> getInvoker(Channel channel, Invocation inv) throws RemotingException {
//....
int port = channel.getLocalAddress().getPort();
String path = (String)inv.getAttachments().get("path");
//根据port、path以及其他信息获取serviceKey
String serviceKey = serviceKey(port, path, (String)inv.getAttachments().get("version"), (String)inv.getAttachments().get("group"));
//根据serviceKey在之前提到的exportMap中获取exporter
DubboExporter<?> exporter = (DubboExporter)this.exporterMap.get(serviceKey);
if (exporter == null) {
throw new RemotingException(....);
} else {
return exporter.getInvoker(); //返回Invoker
}
}
关键点在于serviceKey，在之前服务暴露提到的将Invoker封装成exporter之后再构建一个exporterMap，将serviceKey和对应的exporter存入，在服务调用时这个map就起到作用了。
找到所需要的Invoker最终调用实现类具体方法再返回响应整个服务调用流程就结束了，再对上述的流程图进行一下补充：
总结
首先客户端调用接口中的某个方法，但实际调用的是代理类，代理类通过Cluster从获取Invokers，之后通过Router进行路由过滤，再通过所配置的负载均衡机制进行筛选得到本次远程调用所需要的Invoker，此时根据具体的协议构造请求头，再将参数根据具体的序列化协议进行序列化之后构造好塞入协议体，最后通过NettyClient发起远程调用。
服务端NettyServer收到请求后，根据协议将得到的信息进行反序列化得到对象，根据消息派发策略(默认是All)将消息丢入线程池。
业务现场会根据消息类型得到serviceKey，用这个key从之前服务暴露生成的exportMap中得到对应的Invoker，然后调用真正的实现类中的具体方法。
最终将结果返回，因为请求和响应的都有一个对应且唯一的ID，客户端会根据响应的ID找到存储起来的Future，塞入响应中等待唤醒Future的线程，这就完成了一次完整的调用过程。
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【转自：荷兰服务器 】