Golang 依赖注入经典解决方案uber/fx理论解析

目录
  • 开篇
  • uber/fx
  • provider 声明依赖关系
  • invoker 应用的启动器
  • fx.In 封装多个入参
  • fx.Out 封装多个出参
  • 基于同类型提供多种实现
  • Annotate 注解器
  • 小结

开篇

今天继续我们的【依赖注入开源解决方案系列】, Dependency Injection 业界的开源库非常多,大家可以凭借自己的喜好也业务的复杂度来选型。基于 github star 数量以及方案的全面性,易用性上。推荐这两个:

1.【代码生成】派系推荐大家用 wire, 做的事情非常轻量级,省下大家手写代码的负担,没有太多 DI 工具带来的结构性改造;

2.【反射】派系推荐大家用 uber/fx,功能非常强大,很全面,也比较符合直觉。

二者都需要显式声明依赖,这一点对程序的可读性是好事,两个库的 star 也都非常多。建议大家有兴趣的话研读一下。不管是 codegen 还是 reflect(结合 interface{},泛型)都是 Golang 学习体系中必须的能力,否则很难实现通用的一些能力。

今天我们来看看 uber/fx 这个反射派系的经典之作,这是 uber 家基于 dig 的又一步进化。

uber/fx

Fx is a dependency injection system for Go.

fx是 uber 2017 年开源的依赖注入解决方案,不仅仅支持常规的依赖注入,还支持生命周期管理。
从官方的视角看,fx 能为开发者提供的三大优势:

代码复用:方便开发者构建松耦合,可复用的组件;

消除全局状态:Fx 会帮我们维护好单例,无需借用 init() 函数或者全局变量来做这件事了;

经过多年 Uber 内部验证,足够可信。

我们从 uber-go/fx 看到的是 v1 的版本,fx 是遵循 SemVer 规范的,保障了兼容性,这一点大家可以放心。

从劣势的角度分析,其实 uber/fx 最大的劣势还是大量使用反射,导致项目启动阶段会需要一些性能消耗,但这一般是可以接受的。如果对性能有高要求,建议还是采取 wire 这类 codegen 的依赖注入解法。

目前市面上对 Fx 的介绍文章并不多,笔者在学习的时候也啃了很长时间官方文档,这一点有好有坏。的确,再多的例子,再多的介绍,也不如一份完善的官方文档更有力。但同时也给初学者带来较高的门槛。

今天这篇文章希望从一个开发者的角度,带大家理解 Fx 如何使用。

添加 fx 的依赖需要用下面的命令:

go get go.uber.org/fx@v1

后面我们会有专门的一篇文章,拿一个实战项目来给大家展示,如何使用 Fx,大家同时也可以参考官方 README 中的 Getting Started来熟悉。

下面一步一步来,我们先来看看 uber/fx 中的核心概念。

provider 声明依赖关系

在我们的业务服务的声明周期中,对于各个 module 的初始化应该基于我们的 dependency graph 来合理进行。先初始化无外部依赖的对象,随后基于这些对象,初始化对它们有依赖的对象。

Provider 就是我们常说的构造器,能够提供对象的生成逻辑。在 Fx 启动时会创建一个容器,我们需要将业务的构造器传进来,作为 Provider。类似下面这样:

app = fx.New(
   fx.Provide(newZapLogger),
   fx.Provide(newRedisClient),
   fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
   fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
)

这里面的 newXXX 函数,就是我们的构造器,类似这样:

func NewLogger() *log.Logger {
    logger := log.New(os.Stdout, "" /* prefix */, 0 /* flags */)
    logger.Print("Executing NewLogger.")
    return logger
}

我们只需要通过 fx.Provide 方法传入进容器,就完成了将对象提供出去的使命。随后 fx 会在需要的时候调用我们的 Provider,生成单例对象使用。

当然,构造器不光是这种没有入参的。还有一些对象是需要显式的传入依赖:

func NewHandler(logger *log.Logger) (http.Handler, error) {
    logger.Print("Executing NewHandler.")
    return http.HandlerFunc(func(http.ResponseWriter, *http.Request) {
        logger.Print("Got a request.")
    }), nil
}

注意,这里返回的 http.Handler 也可以成为别人的依赖。这些,我们通通不用关心!

fx 会自己通过反射,搞明白哪个 Provider 需要什么,能提供什么。构建出来整个 dependency graph。

// Provide registers any number of constructor functions, teaching the
// application how to instantiate various types. The supplied constructor
// function(s) may depend on other types available in the application, must
// return one or more objects, and may return an error. For example:
//
//    // Constructs type *C, depends on *A and *B.
//    func(*A, *B) *C
//
//    // Constructs type *C, depends on *A and *B, and indicates failure by
//    // returning an error.
//    func(*A, *B) (*C, error)
//
//    // Constructs types *B and *C, depends on *A, and can fail.
//    func(*A) (*B, *C, error)
//
// The order in which constructors are provided doesn't matter, and passing
// multiple Provide options appends to the application's collection of
// constructors. Constructors are called only if one or more of their returned
// types are needed, and their results are cached for reuse (so instances of a
// type are effectively singletons within an application). Taken together,
// these properties make it perfectly reasonable to Provide a large number of
// constructors even if only a fraction of them are used.
//
// See the documentation of the In and Out types for advanced features,
// including optional parameters and named instances.
//
// Constructor functions should perform as little external interaction as
// possible, and should avoid spawning goroutines. Things like server listen
// loops, background timer loops, and background processing goroutines should
// instead be managed using Lifecycle callbacks.
func Provide(constructors ...interface{}) Option {
    return provideOption{
        Targets: constructors,
        Stack:   fxreflect.CallerStack(1, 0),
    }
}

作为开发者,我们只需要保证,所有我们需要的依赖,都通过 fx.Provide 函数提供即可。另外需要注意,虽然上面我们是每个 fx.Provide,都只包含一个构造器,实际上他是支持多个构造器的。
module 模块化组织依赖

// Module is a named group of zero or more fx.Options.
// A Module creates a scope in which certain operations are taken
// place. For more information, see [Decorate], [Replace], or [Invoke].
func Module(name string, opts ...Option) Option {
    mo := moduleOption{
        name:    name,
        options: opts,
    }
    return mo
}

fx 中的 module 也是经典的概念。实际上我们在进行软件开发时,分层分包是不可避免的。而 fx 也是基于模块化编程。使用 module 能够帮助我们更方便的管理依赖:

/ ProvideLogger to fx
func ProvideLogger() *zap.SugaredLogger {
logger, _ := zap.NewProduction()
slogger := logger.Sugar()
return slogger
}
// Module provided to fx
var Module = fx.Options(
fx.Provide(ProvideLogger),
)

我们的 Module 是一个可导出的变量,包含了一组 fx.Option,这里包含了各个 Provider。
这样,我们就不必要在容器初始化时传入那么多 Provider 了,而是每个 Module 干好自己的事即可。

func main() {
    fx.New(
        fx.Provide(http.NewServeMux),
        fx.Invoke(server.New),
        fx.Invoke(registerHooks),
        loggerfx.Module,
    ).Run()
}

lifecycle 给应用生命周期加上钩子

// Lifecycle allows constructors to register callbacks that are executed on
// application start and stop. See the documentation for App for details on Fx
// applications' initialization, startup, and shutdown logic.
type Lifecycle interface {
    Append(Hook)
}
// A Hook is a pair of start and stop callbacks, either of which can be nil.
// If a Hook's OnStart callback isn't executed (because a previous OnStart
// failure short-circuited application startup), its OnStop callback won't be
// executed.
type Hook struct {
    OnStart func(context.Context) error
    OnStop  func(context.Context) error
}

lifecycle 是 Fx 定义的一个接口。我们可以对 fx.Lifecycle 进行 append 操作,增加钩子函数,这里就可以支持我们订阅一些指定行为,如 OnStart 和 OnStop。

如果执行某个 OnStart 钩子时出现错误,应用会立刻停止后续的 OnStart,并针对此前已经执行过 OnStart 的钩子执行对应的 OnStop 用于清理资源。

这里 fx 加上了 15 秒的超时限制,通过 context.Context 实现,大家记得控制好自己的钩子函数执行时间。

invoker 应用的启动器

provider 是懒加载的,仅仅 Provide 出来我们的构造器,是不会当时就触发调用的,而 invoker 则能够直接触发业务提供的函数运行。并且支持传入一个 fx.Lifecycle 作为入参,业务可以在这里 append 自己想要的 hook。
假设我们有一个 http server,希望在 fx 应用启动的时候同步开启。这个时候就需要两个入参:

fx.Lifecycle

我们的主依赖(通常是对服务接口的实现,一个 handler)

我们将这里的逻辑封装起来,就可以作为一个 invoker 让 Fx 来调用了。看下示例代码:

func runHttpServer(lifecycle fx.Lifecycle, molHandler *MeaningOfLifeHandler) {
   lifecycle.Append(fx.Hook{OnStart: func(context.Context) error {
      r := fasthttprouter.New()
      r.Handle(http.MethodGet, "/what-is-the-meaning-of-life", molHandler.Handle)
      return fasthttp.ListenAndServe("localhost:8080", r.Handler)
   }})
}

下面我们将它加入 Fx 容器初始化的流程中:

fx.New(
      fx.Provide(newZapLogger),
      fx.Provide(newRedisClient),
      fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
      fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
      fx.Invoke(runHttpServer),
)

这样在创建容器时,我们的 runHttpServer 就会被调用,进而注册了服务启动的逻辑。这里我们需要一个 MeaningOfLifeHandler,Fx 会观察到这一点,进而到 Provider 里面挨个找依赖,每个类型对应一个单例对象,通过懒加载的方式获取到 MeaningOfLifeHandler 的所有依赖,以及子依赖。

其实 Invoker 更多意义上看,像是一个触发器。

我们可以有很多 Provider,但什么时候去调用这些函数,生成依赖呢?Invoker 就是做这件事的。

// New creates and initializes an App, immediately executing any functions
// registered via Invoke options. See the documentation of the App struct for
// details on the application's initialization, startup, and shutdown logic.
func New(opts ...Option) *App

最后,有了一个通过 fx.New 生成的 fx 应用,我们就可以通过 Start 方法来启动了:

func main() {
   ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
   kill := make(chan os.Signal, 1)
   signal.Notify(kill)
   go func() {
      <-kill
      cancel()
   }()
   app := fx.New(
      fx.Provide(newZapLogger),
      fx.Provide(newRedisClient),
      fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
      fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
      fx.Invoke(runHttpServer),
   )
   if err := app.Start(ctx);err != nil{
      fmt.Println(err)
   }
}

当然,有了一个 fx 应用后,我们可以直接 fx.New().Run() 来启动,也可以随后通过 app.Start(ctx) 方法启动,配合 ctx 的取消和超时能力。二者皆可。

fx.In 封装多个入参

当构造函数参数过多的时候,我们可以使用 fx.In 来统一注入,而不用在构造器里一个个加参数:

type ConstructorParam struct {
    fx.In
    Logger  *log.Logger
    Handler http.Handler
}
type Object struct {
    Logger  *log.Logger
    Handler http.Handler
}
func NewObject(p ConstructorParam) Object {
    return Object {
        Logger:  p.Logger,
        Handler: p.Handler,
    }
}

fx.Out 封装多个出参

和 In 类似,有时候我们需要返回多个参数,这时候一个个写显然比较笨重。我们可以用 fx.Out 的能力用结构体来封装:

type Result struct {
    fx.Out
    Logger  *log.Logger
    Handler http.Handler
}
func NewResult() Result {
    // logger := xxx
    // handler := xxx
    return Result {
        Logger:  logger,
        Handler: handler,
    }
}

基于同类型提供多种实现

By default, Fx applications only allow one constructor for each type.

Fx 应用默认只允许每种类型存在一个构造器,这种限制在一些时候是很痛的。

有些时候我们就是会针对一个 interface 提供多种实现,如果做不到,我们就只能在外面套一个类型,这和前一篇文章中我们提到的 wire 里的处理方式是一样的:

type RedisA *redis.Client
type RedisB *redis.Client

但这样还是很笨重,有没有比较优雅的解决方案呢?
当然有,要不 uber/fx 怎么能被称为一个功能全面的 DI 方案呢?
既然是同类型,多个不同的值,我们可以给不同的实现命名来区分。进而这涉及两个部分:生产端 和 消费端。

在提供依赖的时候,可以声明它的名称,进而即便出现同类型的其他依赖,fx 也知道如何区分。
在获取依赖的时候,也要指明我们需要的依赖的名称具体是什么,而不只是简单的明确类型即可。

这里我们需要用到 fx.In 和 fx.Out 的能力。参照 官方文档 我们来了解一下 fx 的解法:Named Values。
fx 支持开发者声明 name 标签,用来给依赖「起名」,类似这样:name:"rw"。

type GatewayParams struct {
  fx.In
  WriteToConn  *sql.DB `name:"rw"`
  ReadFromConn *sql.DB `name:"ro" optional:"true"`
}
func NewCommentGateway(p GatewayParams, log *log.Logger) (*CommentGateway, error) {
  if p.ReadFromConn == nil {
    log.Print("Warning: Using RW connection for reads")
    p.ReadFromConn = p.WriteToConn
  }
  // ...
}
type ConnectionResult struct {
  fx.Out
  ReadWrite *sql.DB `name:"rw"`
  ReadOnly  *sql.DB `name:"ro"`
}
func ConnectToDatabase(...) (ConnectionResult, error) {
  // ...
  return ConnectionResult{ReadWrite: rw, ReadOnly:  ro}, nil
}

这样 fx 就知道,我们去构建 NewCommentGateway 的时候,传入的 *sql.DB 需要是 rw 这个名称的。而此前ConnectToDatabase 已经提供了这个名称,同类型的实例,所以依赖构建成功。

使用起来非常简单,在我们对 In 和 Out 的 wrapper 中声明各个依赖的 name,也可以搭配 optional 标签使用。fx 支持任意多个 name 的实例。

这里需要注意,同名称的生产端和消费端的类型必须一致,不能一个是 sql.DB 另一个是 *sql.DB。命名的能力只有在同类型的情况下才有用处。

Annotate 注解器

Annotate lets you annotate a function's parameters and returns without you having to declare separate struct definitions for them.

注解器能帮我们修改函数的入参和出参,无需定义单独的结构体。fx 的这个能力非常强大,目前暂时没有看到其他 DI 工具能做到这一点。

func Annotate(t interface{}, anns ...Annotation) interface{} {
    result := annotated{Target: t}
    for _, ann := range anns {
        if err := ann.apply(&result); err != nil {
            return annotationError{
                target: t,
                err:    err,
            }
        }
    }
    return result
}

我们来看看如何用 Annotate 来添加 ParamTag, ResultTag 来实现同一个 interface 多种实现。

// Given,
type Doer interface{ ... }
// And three implementations,
type GoodDoer struct{ ... }
func NewGoodDoer() *GoodDoer
type BadDoer struct{ ... }
func NewBadDoer() *BadDoer
type UglyDoer struct{ ... }
func NewUglyDoer() *UglyDoer
fx.Provide(
  fx.Annotate(NewGoodDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"good"`)),
  fx.Annotate(NewBadDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"bad"`)),
  fx.Annotate(NewUglyDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"ugly"`)),
)

这里我们有 Doer 接口,以及对应的三种实现:GoodDoer, BadDoer, UglyDoer,三种实现的构造器返回值甚至都不需要是Doer,完全可以是自己的 struct 类型。

这里还是不得不感慨 fx 强大的装饰器能力。我们用一个简单的:

fx.Annotate(NewGoodDoer, fx.As(new(Doer))) 

就可以对构造器 NewGoodDoer 完成类型转换。
这里还可以写一个 helper 函数简化一下处理:

func AsDoer(f any, name string) any {
  return fx.Anntoate(f, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags("name:" + strconv.Quote(name)))
}
fx.Provide(
 AsDoer(NewGoodDoer, "good"),
 AsDoer(NewBadDoer, "bad"),
 AsDoer(NewUglyDoer, "ugly"),
)

与之相对的,提供依赖的时候我们用 ResultTag,消费依赖的时候需要用 ParamTag。

func Do(good, bad, ugly Doer) {
  // ...
}
fx.Invoke(
  fx.Annotate(Do, fx.ParamTags(`name:"good"`, `name:"bad"`, `name:"ugly"`)),
)
这样就无需通过 fx.In 和 fx.Out 的封装能力来实现了,非常简洁。
当然,如果我们上面的返回值直接就是 interface,那么久不需要 fx.As 这一步转换了。
go复制代码func NewGateway(ro, rw *db.Conn) *Gateway { ... }
fx.Provide(
  fx.Annotate(
    NewGateway,
    fx.ParamTags(`name:"ro" optional:"true"`, `name:"rw"`),
    fx.ResultTags(`name:"foo"`),
  ),
)

和下面的实现是等价的:

type params struct {
  fx.In
  RO *db.Conn `name:"ro" optional:"true"`
  RW *db.Conn `name:"rw"`
}
type result struct {
  fx.Out
  GW *Gateway `name:"foo"`
}
fx.Provide(func(p params) result {
   return result{GW: NewGateway(p.RO, p.RW)}
})

这里需要注意存在两个限制:

Annotate 不能应用于包含 fx.In 和 fx.Out 的函数,它的存在本身就是为了简化;
不能在一个 Annotate 中多次使用同一个注解,比如下面这个例子会报错:

fx.Provide(
  fx.Annotate(
    NewGateWay,
    fx.ParamTags(`name:"ro" optional:"true"`),
    fx.ParamTags(`name:"rw"), // ERROR: ParamTags was already used above
    fx.ResultTags(`name:"foo"`)
  )
)

小结

这里是 uber/fx 的理论篇,我们了解了 fx 的核心概念和基础用法。和 wire 一样,它们都要求强制编写构造函数,有额外的编码成本。但好处在于功能全面、设计比较优雅,对业务代码无侵入。

下一篇,我们会从实战的角度,基于 cloudwego 社区的 Kitex 框架,看看怎么基于 uber/fx 实现优雅的注入,敬请期待。

以上就是 Golang 依赖注入经典解决方案 uber/fx 理论篇的详细内容,更多关于 Golang 依赖注入经典解决方案 uber/fx 理论篇的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Golang 官方依赖注入工具wire示例详解

    目录 依赖注入是什么 开源选型 wire providers injectors 类型区分 总结 依赖注入是什么 Dependency Injection is the idea that your components (usually structs in go) should receive their dependencies when being created. 在 Golang 中,构造一个结构体常见的有两种方式: 在结构体初始化过程中,构建它的依赖: 将依赖作为构造器入参,传入进

  • 浅析golang的依赖注入

    目录 前言 基于反射的DI 基于代码生成的DI 前言 如果是做web开发,对依赖注入肯定不陌生,java程序员早就习惯了spring提供的依赖注入,做业务开发时非常方便,只关注业务逻辑即可,对象之间的依赖关系都交给框架. golang是强类型语言,编译后是机器码,所以一般使用 反射 或 代码生成 解决依赖注入的问题 基于反射的DI 基于反射解决DI问题的框架, 使用比较多的是Uber的 dig 库 官方的例子: type Config struct { Prefix string } //初始化

  • Go依赖注入DI工具wire使用详解(golang常用库包)

    目录 什么是依赖注入 第一次编写mysql操作类: 第二次编写mysql操作类: 第三次编写mysql操作类: 何时使用依赖注入 wire 概念说明 provider 和 injector provider injector wire 使用 快速开始 小结 绑定接口 Provider Set 参考 google 出品的依赖注入库 wire:https://github.com/google/wire 什么是依赖注入 依赖注入 ,英文全名是 dependency injection,简写为 DI.

  • golang不到30行代码实现依赖注入的方法

    本文介绍了golang不到30行代码实现依赖注入的方法,分享给大家,具体如下: 项目地址 go-di-demo 本项目依赖 使用标准库实现,无额外依赖 依赖注入的优势 用java的人对于spring框架一定不会陌生,spring核心就是一个IoC(控制反转/依赖注入)容器,带来一个很大的优势是解耦.一般只依赖容器,而不依赖具体的类,当你的类有修改时,最多需要改动一下容器相关代码,业务代码并不受影响. golang的依赖注入原理 总的来说和java的差不多,步骤如下:(golang不支持动态创建对

  • Go语言官方依赖注入工具Wire的使用教程

    目录 1. 前言 2. 依赖注入(DI)是什么 3. Wire Come 3.1 简介 3.2 快速使用 3.3 基础概念 4. Wire使用实践 4.1 基础使用 4.2 高级特性 4.3 高阶使用 5. 注意事项 5.1 相同类型问题 5.2 单例问题 6. 结语 1. 前言 接触 Golang 有一段时间了,发现 Golang 同样需要类似 Java 中 Spring 一样的依赖注入框架.如果项目规模比较小,是否有依赖注入框架问题不大,但当项目变大之后,有一个合适的依赖注入框架是十分必要的

  • PHP经典设计模式之依赖注入定义与用法详解

    本文实例讲述了PHP经典设计模式之依赖注入定义与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 依赖注入的实质就是把一个类不可能更换的部分和可更换的部分分离开来,通过注入的方式来使用,从而达到解耦的目的. 一个数据库连接类: class Mysql{ private $host; private $prot; private $username; private $password; private $db_name; // 构造方法 public function __construct(){ $th

  • PHP依赖注入(DI)和控制反转(IoC)详解

    首先依赖注入和控制反转说的是同一个东西,是一种设计模式,这种设计模式用来减少程序间的耦合,鄙人学习了一下,看TP官网还没有相关的文章,就写下这篇拙作介绍一下这种设计模式,希望能为TP社区贡献一些力量. 首先先别追究这个设计模式的定义,否则你一定会被说的云里雾里,笔者就是深受其害,百度了N多文章,都是从理论角度来描述,充斥着大量的生涩词汇,要么就是java代码描述的,也生涩. 不管怎么样,总算弄清楚一些了,下面就以php的角度来描述一下依赖注入这个概念. 先假设我们这里有一个类,类里面需要用到数据

  • 实例讲解Java的Spring框架中的控制反转和依赖注入

    近来总是接触到 IoC(Inversion of Control,控制反转).DI(Dependency Injection,依赖注入)等编程原则或者模式,而这些是著名 Java 框架 Spring.Struts 等的核心所在.针对此查了 Wikipedia 中各个条目,并从图书馆借来相关书籍,阅读后有些理解,现结合书中的讲解以及自己的加工整理如下: eg1 问题描述: 开发一个能够按照不同要求生成Excel或 PDF 格式的报表的系统,例如日报表.月报表等等.   解决方案: 根据"面向接口编

  • Spring quartz Job依赖注入使用详解

    Spring quartz Job依赖注入使用详解 一.问题描述: 使用Spring整合quartz实现动态任务时,想在job定时任务中使用某个service时,直接通过加注解@Component.@Autowired是不能注入的,获取的对象为Null.如下面的代码: @Component @PersistJobDataAfterExecution @DisallowConcurrentExecution public class TicketSalePriceLessThanLowestPri

  • 深入理解Javascript里的依赖注入

    迟早你需要用到其他开发人员的抽象成果--即你依靠别人的代码.我喜欢依赖自由(无依赖)的模块,但那是难以实现的.甚至你创建的那些漂亮的黑盒子组件也或多或少会依赖一些东西.这正是依赖注入大显身手的之处.现在有效地管理依赖的能力是绝对必要的.本文总结了我对问题探索和一些的解决方案. 一.目标设想我们有两个模块.第一个是负责Ajax请求服务(service),第二个是路由(router). 复制代码 代码如下: var service = function() {    return { name: '

随机推荐