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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