Dubbo服务调用过程
简介
Dubbo服务调用的基本过程如图：
首先服务消费者通过代理对象Proxy发起远程调用，接着通过网络客户端将编码后的请求发送给服务提供方的网络层上。Server收到请求之后，首先要做的就是对数据包进行解码。然后将解码后的请求发送至分发器，再由分发器将请求发送到指定的线程池上，最后由线程池调用具体的服务。这就是一个远程调用请求的发送过程。
服务调用过程源码分析
服务消费端进行服务调用过程
我们知道服务消费端是通过为接口生成的代理对象进行服务调用的，他的代理对象的实现如下:
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public class proxy0 implements ClassGenerator.DC, EchoService, DemoService {
// 方法数组
public static Method[] methods;
private InvocationHandler handler;
public proxy0(InvocationHandler invocationHandler) {
this.handler = invocationHandler;
}
public proxy0() {
}
public String sayHello(String string) {
// 将参数存储到 Object 数组中
Object[] arrobject = new Object[]{string};
// 调用 InvocationHandler 实现类的 invoke 方法得到调用结果
Object object = this.handler.invoke(this, methods[0], arrobject);
// 返回调用结果
return (String)object;
}
/** 回声测试方法 */
public Object $echo(Object object) {
Object[] arrobject = new Object[]{object};
Object object2 = this.handler.invoke(this, methods[1], arrobject);
return object2;
}
}
这个代理类的实现逻辑比较简单，首先将参数存储到数组中，然后调用InvocationHandler的实现类的invoke方法，然后得到一个调用结果，最后将这个结果返回给调用端。
也就是说这个代理类只做了三件事情：
将参数进行封装
调用invoke方法，进行服务调用
返回结果
下面我们来分析这个InvocationHandler的实现类的代码实现；
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public class InvokerInvocationHandler implements InvocationHandler {
private final Invoker<?> invoker;
public InvokerInvocationHandler(Invoker<?> handler) {
this.invoker = handler;
}
@Override
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
String methodName = method.getName();
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
// 拦截定义在 Object 类中的方法（未被子类重写），比如 wait/notify
if (method.getDeclaringClass() == Object.class) {
return method.invoke(invoker, args);
}
// 如果 toString、hashCode 和 equals 等方法被子类重写了，这里也直接调用
if ("toString".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) {
return invoker.toString();
}
if ("hashCode".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) {
return invoker.hashCode();
}
if ("equals".equals(methodName) && parameterTypes.length == 1) {
return invoker.equals(args[0]);
}
// 将 method 和 args 封装到 RpcInvocation 中，并执行后续的调用
return invoker.invoke(new RpcInvocation(method, args)).recreate();
}
}
这个类的invoke的实现逻辑非常的简单，如果调用的是Object中的一些方法，那么直接进行处理即可（这些方法根本不需要远程调用），否则通过Invoker接口的实现类的invoke方法进行远程调用。
这里的Invoker的实现类其实是MockClusterInvoker,它的内部封装了服务降级的逻辑，下面我们来看它的具体实现：
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public class MockClusterInvoker<T> implements Invoker<T> {
private final Invoker<T> invoker;
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
Result result = null;
// 获取 mock 配置值
String value = directory.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.MOCK_KEY, Boolean.FALSE.toString()).trim();
if (value.length() == 0 || value.equalsIgnoreCase("false")) {
// 无 mock 逻辑，直接调用其他 Invoker 对象的 invoke 方法，
// 比如 FailoverClusterInvoker
result = this.invoker.invoke(invocation);
} else if (value.startsWith("force")) {
// force:xxx 直接执行 mock 逻辑，不发起远程调用
result = doMockInvoke(invocation, null);
} else {
// fail:xxx 表示消费方对调用服务失败后，再执行 mock 逻辑，不抛出异常
try {
// 调用其他 Invoker 对象的 invoke 方法
result = this.invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
if (e.isBiz()) {
throw e;
} else {
// 调用失败，执行 mock 逻辑
result = doMockInvoke(invocation, e);
}
}
}
return result;
}
// 省略其他方法
}
这里主要是对服务降级的处理，如果没有配置服务降级的逻辑，那么直接进行远程调用；如果服务降级信息配置为force那么直接降级，不发起远程调用；如果服务降级信息配置为fail，那么会尝试进行远程调用，如果失败那么就进行服务降级逻辑。
在这里我们就不深究这个服务降级的实现了，主要来看一看远程调用。在这个类中进行远程调用使用的是实现了Invoker接口的AbstractInvoker。
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public abstract class AbstractInvoker<T> implements Invoker<T> {
public Result invoke(Invocation inv) throws RpcException {
if (destroyed.get()) {
throw new RpcException("Rpc invoker for service ...");
}
RpcInvocation invocation = (RpcInvocation) inv;
// 设置 Invoker
invocation.setInvoker(this);
if (attachment != null && attachment.size() > 0) {
// 设置 attachment
invocation.addAttachmentsIfAbsent(attachment);
}
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
// 添加 contextAttachments 到 RpcInvocation#attachment 变量中
invocation.addAttachments(contextAttachments);
}
if (getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.ASYNC_KEY, false)) {
// 设置异步信息到 RpcInvocation#attachment 中
invocation.setAttachment(Constants.ASYNC_KEY, Boolean.TRUE.toString());
}
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
try {
// 抽象方法，由子类实现
return doInvoke(invocation);
} catch (InvocationTargetException e) {
// ...
} catch (RpcException e) {
// ...
} catch (Throwable e) {
return new RpcResult(e);
}
}
protected abstract Result doInvoke(Invocation invocation) throws Throwable;
// 省略其他方法
}
上面的代码的主要逻辑就是将信息添加到RpcInvocation#attachment,然后调用doInvoke执行后序逻辑。doInvoke是一个抽象方法，由子类DubboInvoker实现。
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public class DubboInvoker<T> extends AbstractInvoker<T> {
private final ExchangeClient[] clients;
protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable {
RpcInvocation inv = (RpcInvocation) invocation;
final String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 设置 path 和 version 到 attachment 中
inv.setAttachment(Constants.PATH_KEY, getUrl().getPath());
inv.setAttachment(Constants.VERSION_KEY, version);
ExchangeClient currentClient;
if (clients.length == 1) {
// 从 clients 数组中获取 ExchangeClient
currentClient = clients[0];
} else {
currentClient = clients[index.getAndIncrement() % clients.length];
}
try {
// 获取异步配置
boolean isAsync = RpcUtils.isAsync(getUrl(), invocation);
// isOneway 为 true，表示“单向”通信
boolean isOneway = RpcUtils.isOneway(getUrl(), invocation);
int timeout = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
// 异步无返回值
if (isOneway) {
boolean isSent = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.SENT_KEY, false);
// 发送请求
currentClient.send(inv, isSent);
// 设置上下文中的 future 字段为 null
RpcContext.getContext().setFuture(null);
// 返回一个空的 RpcResult
return new RpcResult();
}
// 异步有返回值
else if (isAsync) {
// 发送请求，并得到一个 ResponseFuture 实例
ResponseFuture future = currentClient.request(inv, timeout);
// 设置 future 到上下文中
RpcContext.getContext().setFuture(new FutureAdapter<Object>(future));
// 暂时返回一个空结果
return new RpcResult();
}
// 同步调用
else {
RpcContext.getContext().setFuture(null);
// 发送请求，得到一个 ResponseFuture 实例，并调用该实例的 get 方法进行等待
return (Result) currentClient.request(inv, timeout).get();
}
} catch (TimeoutException e) {
throw new RpcException(..., "Invoke remote method timeout....");
} catch (RemotingException e) {
throw new RpcException(..., "Failed to invoke remote method: ...");
}
}
// 省略其他方法
}
这段代码包含了Dubbo对同步调用和一步调用的处理逻辑。Dubbo实现同步调用和异步调用比较关键的点是由谁负责调用ResponseFuture 的get方法，同步调用模式下是由框架来调用get方法的，而异步调用是由用户来调用get方法的。
这个方法主要完成的就是利用client进行远程调用，并处理同步调用和异步调用的细节。
下面我们来看一看ResponseFuture的一个默认实现DefaultFuture.
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public class DefaultFuture implements ResponseFuture {
private static final Map<Long, Channel> CHANNELS =
new ConcurrentHashMap<Long, Channel>();
private static final Map<Long, DefaultFuture> FUTURES =
new ConcurrentHashMap<Long, DefaultFuture>();
private final long id;
private final Channel channel;
private final Request request;
private final int timeout;
private final Lock lock = new ReentrantLock();
private final Condition done = lock.newCondition();
private volatile Response response;
public DefaultFuture(Channel channel, Request request, int timeout) {
this.channel = channel;
this.request = request;
// 获取请求 id，这个 id 很重要，后面还会见到
this.id = request.getId();
this.timeout = timeout > 0 ? timeout : channel.getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
// 存储 <requestId, DefaultFuture> 映射关系到 FUTURES 中
FUTURES.put(id, this);
CHANNELS.put(id, channel);
}
@Override
public Object get() throws RemotingException {
return get(timeout);
}
@Override
public Object get(int timeout) throws RemotingException {
if (timeout <= 0) {
timeout = Constants.DEFAULT_TIMEOUT;
}
// 检测服务提供方是否成功返回了调用结果
if (!isDone()) {
long start = System.currentTimeMillis();
lock.lock();
try {
// 循环检测服务提供方是否成功返回了调用结果
while (!isDone()) {
// 如果调用结果尚未返回，这里等待一段时间
done.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 如果调用结果成功返回，或等待超时，此时跳出 while 循环，执行后续的逻辑
if (isDone() || System.currentTimeMillis() - start > timeout) {
break;
}
}
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
lock.unlock();
}
// 如果调用结果仍未返回，则抛出超时异常
if (!isDone()) {
throw new TimeoutException(sent > 0, channel, getTimeoutMessage(false));
}
}
// 返回调用结果
return returnFromResponse();
}
@Override
public boolean isDone() {
// 通过检测 response 字段为空与否，判断是否收到了调用结果
return response != null;
}
private Object returnFromResponse() throws RemotingException {
Response res = response;
if (res == null) {
throw new IllegalStateException("response cannot be null");
}
// 如果调用结果的状态为 Response.OK，则表示调用过程正常，服务提供方成功返回了调用结果
if (res.getStatus() == Response.OK) {
return res.getResult();
}
// 抛出异常
if (res.getStatus() == Response.CLIENT_TIMEOUT || res.getStatus() == Response.SERVER_TIMEOUT) {
throw new TimeoutException(res.getStatus() == Response.SERVER_TIMEOUT, channel, res.getErrorMessage());
}
throw new RemotingException(channel, res.getErrorMessage());
}
// 省略其他方法
}
其实这段代码非常逻辑非常的简单，如果服务消费者还没有收到结果时，那么调用get方法，就会被阻塞。同步调用模式下，是由框架来执行get方法的，它会阻塞直至收到结果。而异步模式下将该对象封装到FutureAdapter对象中，然后设置到RpcContext中，供用户使用。这个适配器的主要作用就是将Dubbo的ResponseFuture和JDK中的Future进行适配，这样用户可以调用Future的get方法的时候经过了FutureAdapter的适配，最终调用ResponseFuture的get方法。
到此，整个执行的流程如下：
服务消费端发送请求
通过之前的源码分析，我们可以看出服务调用是通过client发送请求完成的，下面我们就来分析，这个请求发送的具体流程。
在之前提到的client其实就是实现ExchangeClient接口的ReferenceCountExchangeClient.
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final class ReferenceCountExchangeClient implements ExchangeClient {
private final URL url;
private final AtomicInteger referenceCount = new AtomicInteger(0);
public ReferenceCountExchangeClient(ExchangeClient client, ConcurrentMap<String, LazyConnectExchangeClient> ghostClientMap) {
this.client = client;
// 引用计数自增
referenceCount.incrementAndGet();
this.url = client.getUrl();
// ...
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request) throws RemotingException {
// 直接调用被装饰对象的同签名方法
return client.request(request);
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException {
// 直接调用被装饰对象的同签名方法
return client.request(request, timeout);
}
/** 引用计数自增，该方法由外部调用 */
public void incrementAndGetCount() {
// referenceCount 自增
referenceCount.incrementAndGet();
}
@Override
public void close(int timeout) {
// referenceCount 自减
if (referenceCount.decrementAndGet() <= 0) {
if (timeout == 0) {
client.close();
} else {
client.close(timeout);
}
client = replaceWithLazyClient();
}
}
// 省略部分方法
}
ReferenceCountExchangeClient内部主要进行的是引用计数的处理，其它均调用的是被装饰对象的相关方法。
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public class HeaderExchangeClient implements ExchangeClient {
private static final ScheduledThreadPoolExecutor scheduled = new ScheduledThreadPoolExecutor(2, new NamedThreadFactory("dubbo-remoting-client-heartbeat", true));
private final Client client;
private final ExchangeChannel channel;
private ScheduledFuture<?> heartbeatTimer;
private int heartbeat;
private int heartbeatTimeout;
public HeaderExchangeClient(Client client, boolean needHeartbeat) {
if (client == null) {
throw new IllegalArgumentException("client == null");
}
this.client = client;
// 创建 HeaderExchangeChannel 对象
this.channel = new HeaderExchangeChannel(client);
// 以下代码均与心跳检测逻辑有关
String dubbo = client.getUrl().getParameter(Constants.DUBBO_VERSION_KEY);
this.heartbeat = client.getUrl().getParameter(Constants.HEARTBEAT_KEY, dubbo != null && dubbo.startsWith("1.0.") ? Constants.DEFAULT_HEARTBEAT : 0);
this.heartbeatTimeout = client.getUrl().getParameter(Constants.HEARTBEAT_TIMEOUT_KEY, heartbeat * 3);
if (heartbeatTimeout < heartbeat * 2) {
throw new IllegalStateException("heartbeatTimeout < heartbeatInterval * 2");
}
if (needHeartbeat) {
// 开启心跳检测定时器
startHeartbeatTimer();
}
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request) throws RemotingException {
// 直接 HeaderExchangeChannel 对象的同签名方法
return channel.request(request);
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException {
// 直接 HeaderExchangeChannel 对象的同签名方法
return channel.request(request, timeout);
}
@Override
public void close() {
doClose();
channel.close();
}
private void doClose() {
// 停止心跳检测定时器
stopHeartbeatTimer();
}
private void startHeartbeatTimer() {
stopHeartbeatTimer();
if (heartbeat > 0) {
heartbeatTimer = scheduled.scheduleWithFixedDelay(
new HeartBeatTask(new HeartBeatTask.ChannelProvider() {
@Override
public Collection<Channel> getChannels() {
return Collections.<Channel>singletonList(HeaderExchangeClient.this);
}
}, heartbeat, heartbeatTimeout),
heartbeat, heartbeat, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
private void stopHeartbeatTimer() {
if (heartbeatTimer != null && !heartbeatTimer.isCancelled()) {
try {
heartbeatTimer.cancel(true);
scheduled.purge();
} catch (Throwable e) {
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn(e.getMessage(), e);
}
}
}
heartbeatTimer = null;
}
// 省略部分方法
}
HeaderExchangeClient封装了心跳检测逻辑，然后通过调用HeaderExchangeChannel对象的同签名方法。下面我们来分析HeaderExchangeChannel的代码实现：
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final class HeaderExchangeChannel implements ExchangeChannel {
private final Channel channel;
HeaderExchangeChannel(Channel channel) {
if (channel == null) {
throw new IllegalArgumentException("channel == null");
}
// 这里的 channel 指向的是 NettyClient
this.channel = channel;
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request) throws RemotingException {
return request(request, channel.getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT));
}
@Override
public ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException {
if (closed) {
throw new RemotingException(..., "Failed to send request ...);
}
// 创建 Request 对象
Request req = new Request();
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
// 设置双向通信标志为 true
req.setTwoWay(true);
// 这里的 request 变量类型为 RpcInvocation
req.setData(request);
// 创建 DefaultFuture 对象
DefaultFuture future = new DefaultFuture(channel, req, timeout);
try {
// 调用 NettyClient 的 send 方法发送请求
channel.send(req);
} catch (RemotingException e) {
future.cancel();
throw e;
}
// 返回 DefaultFuture 对象
return future;
}
}
这个类的request方法，首先定义了一个Request对象，然后再将该对象传给NettyClient的send方法，进行后序的调用。而NettyClient本身并没有实现send方法，这个方法是通过继承AbstractPeer得到得。
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public abstract class AbstractPeer implements Endpoint, ChannelHandler {
@Override
public void send(Object message) throws RemotingException {
// 该方法由 AbstractClient 类实现
send(message, url.getParameter(Constants.SENT_KEY, false));
}
// 省略其他方法
}
public abstract class AbstractClient extends AbstractEndpoint implements Client {
@Override
public void send(Object message, boolean sent) throws RemotingException {
if (send_reconnect && !isConnected()) {
connect();
}
// 获取 Channel，getChannel 是一个抽象方法，具体由子类实现
Channel channel = getChannel();
if (channel == null || !channel.isConnected()) {
throw new RemotingException(this, "message can not send ...");
}
// 继续向下调用
channel.send(message, sent);
}
protected abstract Channel getChannel();
// 省略其他方法
}
再默认得情况下，Dubbo使用得是Netty作为底层得通信框架，下面我们来分析一下NettyClient类中getChannel`方法得实现逻辑。
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public class NettyClient extends AbstractClient {
// 这里的 Channel 全限定名称为 org.jboss.netty.channel.Channel
private volatile Channel channel;
@Override
protected com.alibaba.dubbo.remoting.Channel getChannel() {
Channel c = channel;
if (c == null || !c.isConnected())
return null;
// 获取一个 NettyChannel 类型对象
return NettyChannel.getOrAddChannel(c, getUrl(), this);
}
}
final class NettyChannel extends AbstractChannel {
private static final ConcurrentMap<org.jboss.netty.channel.Channel, NettyChannel> channelMap =
new ConcurrentHashMap<org.jboss.netty.channel.Channel, NettyChannel>();
private final org.jboss.netty.channel.Channel channel;
/** 私有构造方法 */
private NettyChannel(org.jboss.netty.channel.Channel channel, URL url, ChannelHandler handler) {
super(url, handler);
if (channel == null) {
throw new IllegalArgumentException("netty channel == null;");
}
this.channel = channel;
}
static NettyChannel getOrAddChannel(org.jboss.netty.channel.Channel ch, URL url, ChannelHandler handler) {
if (ch == null) {
return null;
}
// 尝试从集合中获取 NettyChannel 实例
NettyChannel ret = channelMap.get(ch);
if (ret == null) {
// 如果 ret = null，则创建一个新的 NettyChannel 实例
NettyChannel nc = new NettyChannel(ch, url, handler);
if (ch.isConnected()) {
// 将 <Channel, NettyChannel> 键值对存入 channelMap 集合中
ret = channelMap.putIfAbsent(ch, nc);
}
if (ret == null) {
ret = nc;
}
}
return ret;
}
}
拿到NettyChannel实例之后，就可以进行后序的调用。
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public void send(Object message, boolean sent) throws RemotingException {
super.send(message, sent);
boolean success = true;
int timeout = 0;
try {
// 发送消息(包含请求和响应消息)
ChannelFuture future = channel.write(message);
// sent 的值源于 <dubbo:method sent="true/false" /> 中 sent 的配置值，有两种配置值：
// 1. true: 等待消息发出，消息发送失败将抛出异常
// 2. false: 不等待消息发出，将消息放入 IO 队列，即刻返回
// 默认情况下 sent = false；
if (sent) {
timeout = getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
// 等待消息发出，若在规定时间没能发出，success 会被置为 false
success = future.await(timeout);
}
Throwable cause = future.getCause();
if (cause != null) {
throw cause;
}
} catch (Throwable e) {
throw new RemotingException(this, "Failed to send message ...");
}
// 若 success 为 false，这里抛出异常
if (!success) {
throw new RemotingException(this, "Failed to send message ...");
}
}
到此调用请求就发出去了，当然再Netty中还有出站数据的编码操作，这里就不分析了。
整个调用路径是这个样子的：
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proxy0#sayHello(String)
—> InvokerInvocationHandler#invoke(Object, Method, Object[])
—> MockClusterInvoker#invoke(Invocation)
—> AbstractClusterInvoker#invoke(Invocation)
—> FailoverClusterInvoker#doInvoke(Invocation, List<Invoker<T>>, LoadBalance)
—> Filter#invoke(Invoker, Invocation) // 包含多个 Filter 调用
—> ListenerInvokerWrapper#invoke(Invocation)
—> AbstractInvoker#invoke(Invocation)
—> DubboInvoker#doInvoke(Invocation)
—> ReferenceCountExchangeClient#request(Object, int)
—> HeaderExchangeClient#request(Object, int)
—> HeaderExchangeChannel#request(Object, int)
—> AbstractPeer#send(Object)
—> AbstractClient#send(Object, boolean)
—> NettyChannel#send(Object, boolean)
—> NioClientSocketChannel#write(Object)
服务提供方处理逻辑
接收请求
前面说过，默认情况下 Dubbo 使用 Netty 作为底层的通信框架。Netty 检测到有数据入站后，首先会通过解码器对数据进行解码，并将解码后的数据传递给下一个入站处理器的指定方法。
这里直接分析请求数据的解码逻辑，忽略中间过程.
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public class ExchangeCodec extends TelnetCodec {
@Override
public Object decode(Channel channel, ChannelBuffer buffer) throws IOException {
int readable = buffer.readableBytes();
// 创建消息头字节数组
byte[] header = new byte[Math.min(readable, HEADER_LENGTH)];
// 读取消息头数据
buffer.readBytes(header);
// 调用重载方法进行后续解码工作
return decode(channel, buffer, readable, header);
}
@Override
protected Object decode(Channel channel, ChannelBuffer buffer, int readable, byte[] header) throws IOException {
// 检查魔数是否相等
if (readable > 0 && header[0] != MAGIC_HIGH
|| readable > 1 && header[1] != MAGIC_LOW) {
int length = header.length;
if (header.length < readable) {
header = Bytes.copyOf(header, readable);
buffer.readBytes(header, length, readable - length);
}
for (int i = 1; i < header.length - 1; i++) {
if (header[i] == MAGIC_HIGH && header[i + 1] == MAGIC_LOW) {
buffer.readerIndex(buffer.readerIndex() - header.length + i);
header = Bytes.copyOf(header, i);
break;
}
}
// 通过 telnet 命令行发送的数据包不包含消息头，所以这里
// 调用 TelnetCodec 的 decode 方法对数据包进行解码
return super.decode(channel, buffer, readable, header);
}
// 检测可读数据量是否少于消息头长度，若小于则立即返回 DecodeResult.NEED_MORE_INPUT
if (readable < HEADER_LENGTH) {
return DecodeResult.NEED_MORE_INPUT;
}
// 从消息头中获取消息体长度
int len = Bytes.bytes2int(header, 12);
// 检测消息体长度是否超出限制，超出则抛出异常
checkPayload(channel, len);
int tt = len + HEADER_LENGTH;
// 检测可读的字节数是否小于实际的字节数
if (readable < tt) {
return DecodeResult.NEED_MORE_INPUT;
}
ChannelBufferInputStream is = new ChannelBufferInputStream(buffer, len);
try {
// 继续进行解码工作
return decodeBody(channel, is, header);
} finally {
if (is.available() > 0) {
try {
StreamUtils.skipUnusedStream(is);
} catch (IOException e) {
logger.warn(e.getMessage(), e);
}
}
}
}
}
上面方法通过检测消息头中的魔数是否与规定的魔数相等，提前拦截掉非常规数据包，比如通过 telnet 命令行发出的数据包。接着再对消息体长度，以及可读字节数进行检测。最后调用 decodeBody 方法进行后续的解码工作，ExchangeCodec 中实现了 decodeBody 方法，但因其子类 DubboCodec 覆写了该方法，所以在运行时 DubboCodec 中的 decodeBody 方法会被调用。下面我们来看一下该方法的代码。
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public class DubboCodec extends ExchangeCodec implements Codec2 {
@Override
protected Object decodeBody(Channel channel, InputStream is, byte[] header) throws IOException {
// 获取消息头中的第三个字节，并通过逻辑与运算得到序列化器编号
byte flag = header[2], proto = (byte) (flag & SERIALIZATION_MASK);
Serialization s = CodecSupport.getSerialization(channel.getUrl(), proto);
// 获取调用编号
long id = Bytes.bytes2long(header, 4);
// 通过逻辑与运算得到调用类型，0 - Response，1 - Request
if ((flag & FLAG_REQUEST) == 0) {
// 对响应结果进行解码，得到 Response 对象。这个非本节内容，后面再分析
// ...
} else {
// 创建 Request 对象
Request req = new Request(id);
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
// 通过逻辑与运算得到通信方式，并设置到 Request 对象中
req.setTwoWay((flag & FLAG_TWOWAY) != 0);
// 通过位运算检测数据包是否为事件类型
if ((flag & FLAG_EVENT) != 0) {
// 设置心跳事件到 Request 对象中
req.setEvent(Request.HEARTBEAT_EVENT);
}
try {
Object data;
if (req.isHeartbeat()) {
// 对心跳包进行解码，该方法已被标注为废弃
data = decodeHeartbeatData(channel, deserialize(s, channel.getUrl(), is));
} else if (req.isEvent()) {
// 对事件数据进行解码
data = decodeEventData(channel, deserialize(s, channel.getUrl(), is));
} else {
DecodeableRpcInvocation inv;
// 根据 url 参数判断是否在 IO 线程上对消息体进行解码
if (channel.getUrl().getParameter(
Constants.DECODE_IN_IO_THREAD_KEY,
Constants.DEFAULT_DECODE_IN_IO_THREAD)) {
inv = new DecodeableRpcInvocation(channel, req, is, proto);
// 在当前线程，也就是 IO 线程上进行后续的解码工作。此工作完成后，可将
// 调用方法名、attachment、以及调用参数解析出来
inv.decode();
} else {
// 仅创建 DecodeableRpcInvocation 对象，但不在当前线程上执行解码逻辑
inv = new DecodeableRpcInvocation(channel, req,
new UnsafeByteArrayInputStream(readMessageData(is)), proto);
}
data = inv;
}
// 设置 data 到 Request 对象中
req.setData(data);
} catch (Throwable t) {
// 若解码过程中出现异常，则将 broken 字段设为 true，
// 并将异常对象设置到 Reqeust 对象中
req.setBroken(true);
req.setData(t);
}
return req;
}
}
}
如上，decodeBody 对部分字段进行了解码，并将解码得到的字段封装到 Request 中。随后会调用 DecodeableRpcInvocation 的 decode 方法进行后续的解码工作。此工作完成后，可将调用方法名、attachment、以及调用参数解析出来。下面我们来看一下 DecodeableRpcInvocation 的 decode 方法逻辑。
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public class DecodeableRpcInvocation extends RpcInvocation implements Codec, Decodeable {
@Override
public Object decode(Channel channel, InputStream input) throws IOException {
ObjectInput in = CodecSupport.getSerialization(channel.getUrl(), serializationType)
.deserialize(channel.getUrl(), input);
// 通过反序列化得到 dubbo version，并保存到 attachments 变量中
String dubboVersion = in.readUTF();
request.setVersion(dubboVersion);
setAttachment(Constants.DUBBO_VERSION_KEY, dubboVersion);
// 通过反序列化得到 path，version，并保存到 attachments 变量中
setAttachment(Constants.PATH_KEY, in.readUTF());
setAttachment(Constants.VERSION_KEY, in.readUTF());
// 通过反序列化得到调用方法名
setMethodName(in.readUTF());
try {
Object[] args;
Class<?>[] pts;
// 通过反序列化得到参数类型字符串，比如 Ljava/lang/String;
String desc = in.readUTF();
if (desc.length() == 0) {
pts = DubboCodec.EMPTY_CLASS_ARRAY;
args = DubboCodec.EMPTY_OBJECT_ARRAY;
} else {
// 将 desc 解析为参数类型数组
pts = ReflectUtils.desc2classArray(desc);
args = new Object[pts.length];
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
try {
// 解析运行时参数
args[i] = in.readObject(pts[i]);
} catch (Exception e) {
if (log.isWarnEnabled()) {
log.warn("Decode argument failed: " + e.getMessage(), e);
}
}
}
}
// 设置参数类型数组
setParameterTypes(pts);
// 通过反序列化得到原 attachment 的内容
Map<String, String> map = (Map<String, String>) in.readObject(Map.class);
if (map != null && map.size() > 0) {
Map<String, String> attachment = getAttachments();
if (attachment == null) {
attachment = new HashMap<String, String>();
}
// 将 map 与当前对象中的 attachment 集合进行融合
attachment.putAll(map);
setAttachments(attachment);
}
// 对 callback 类型的参数进行处理
for (int i = 0; i < args.length; i++) {
args[i] = decodeInvocationArgument(channel, this, pts, i, args[i]);
}
// 设置参数列表
setArguments(args);
} catch (ClassNotFoundException e) {
throw new IOException(StringUtils.toString("Read invocation data failed.", e));
} finally {
if (in instanceof Cleanable) {
((Cleanable) in).cleanup();
}
}
return this;
}
}
上面的方法通过反序列化将诸如 path、version、调用方法名、参数列表等信息依次解析出来，并设置到相应的字段中，最终得到一个具有完整调用信息的 DecodeableRpcInvocation 对象。
到这里，请求数据解码的过程就分析完了。
调用服务
解码器将数据包解析成 Request 对象后，NettyHandler 的 messageReceived 方法紧接着会收到这个对象，并将这个对象继续向下传递。这期间该对象会被依次传递给 NettyServer、MultiMessageHandler、HeartbeatHandler 以及 AllChannelHandler。最后由 AllChannelHandler 将该对象封装到 Runnable 实现类对象中，并将 Runnable 放入线程池中执行后续的调用逻辑。整个调用栈如下：
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NettyHandler#messageReceived(ChannelHandlerContext, MessageEvent)
—> AbstractPeer#received(Channel, Object)
—> MultiMessageHandler#received(Channel, Object)
—> HeartbeatHandler#received(Channel, Object)
—> AllChannelHandler#received(Channel, Object)
—> ExecutorService#execute(Runnable) // 由线程池执行后续的调用逻辑
线程派发模型
Dubbo将底层通信框架中接收请求的线程称为IO线程。如果一些事件处理逻辑可以很快执行完，比如只再内存打一个标记，此时直接在IO线程上执行该段逻辑即可。但如果事件的处理逻辑比较耗时，比如该段逻辑发起数据库查询或者HTTP请求。此时我就不应该让事件处理逻辑在IO线程上执行，而是应该派发到线程池中执行。原因也很简单，IO线程主要用于接收请求，如果IO线程被占满，将导致它请求接收新的请求。
在前文提到的原理图中，Dispatcher就是线程派发器。它的真实职责是创建具有线程派发能力的Channelhandler,比如AllChannelHandler,MessageOnlyChannelHandler和ExecutionChannelHandler等，其本身并不具有线程派发能力。
Dubbo支持的不同线程派发策略
策略用途
all（默认）所有消息都派发到线程池，包括请求，响应，连接事件，断开事件等。
direct所有消息都不派发的线程池，全部在IO线程上直接执行。
message只是请求和响应消息派发到线程池，其它消息均在IO线程上执行
execution只有请求派发到线程池，不含响应。其它消息均在IO线程上执行。
connection在IO线程上，将连接断开事件放入队列，有序逐个执行，其它消息派发到线程池。
在默认配置下，Dubbo使用all派发策略，即将所有的消息都派发到线程池中。下面我们来分析一下AllChannelHandler的代码。
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public class AllChannelHandler extends WrappedChannelHandler {
public AllChannelHandler(ChannelHandler handler, URL url) {
super(handler, url);
}
/** 处理连接事件 */
@Override
public void connected(Channel channel) throws RemotingException {
// 获取线程池
ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
try {
// 将连接事件派发到线程池中处理
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CONNECTED));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException(..., " error when process connected event .", t);
}
}
/** 处理断开事件 */
@Override
public void disconnected(Channel channel) throws RemotingException {
ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
try {
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.DISCONNECTED));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException(..., "error when process disconnected event .", t);
}
}
/** 处理请求和响应消息，这里的 message 变量类型可能是 Request，也可能是 Response */
@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
try {
// 将请求和响应消息派发到线程池中处理
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
} catch (Throwable t) {
if(message instanceof Request && t instanceof RejectedExecutionException){
Request request = (Request)message;
// 如果通信方式为双向通信，此时将 Server side ... threadpool is exhausted
// 错误信息封装到 Response 中，并返回给服务消费方。
if(request.isTwoWay()){
String msg = "Server side(" + url.getIp() + "," + url.getPort()
+ ") threadpool is exhausted ,detail msg:" + t.getMessage();
Response response = new Response(request.getId(), request.getVersion());
response.setStatus(Response.SERVER_THREADPOOL_EXHAUSTED_ERROR);
response.setErrorMessage(msg);
// 返回包含错误信息的 Response 对象
channel.send(response);
return;
}
}
throw new ExecutionException(..., " error when process received event .", t);
}
}
/** 处理异常信息 */
@Override
public void caught(Channel channel, Throwable exception) throws RemotingException {
ExecutorService cexecutor = getExecutorService();
try {
cexecutor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.CAUGHT, exception));
} catch (Throwable t) {
throw new ExecutionException(..., "error when process caught event ...");
}
}
}
请求对象会被封装 ChannelEventRunnable 中，ChannelEventRunnable 将会是服务调用过程的新起点。所以接下来我们以 ChannelEventRunnable 为起点向下探索。
调用服务
我们从ChannelEventRunnable开始分析。
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public class ChannelEventRunnable implements Runnable {
private final ChannelHandler handler;
private final Channel channel;
private final ChannelState state;
private final Throwable exception;
private final Object message;
@Override
public void run() {
// 检测通道状态，对于请求或响应消息，此时 state = RECEIVED
if (state == ChannelState.RECEIVED) {
try {
// 将 channel 和 message 传给 ChannelHandler 对象，进行后续的调用
handler.received(channel, message);
} catch (Exception e) {
logger.warn("... operation error, channel is ... message is ...");
}
}
// 其他消息类型通过 switch 进行处理
else {
switch (state) {
case CONNECTED:
try {
handler.connected(channel);
} catch (Exception e) {
logger.warn("... operation error, channel is ...");
}
break;
case DISCONNECTED:
// ...
case SENT:
// ...
case CAUGHT:
// ...
default:
logger.warn("unknown state: " + state + ", message is " + message);
}
}
}
}
ChannelEventRunnable仅仅是一个中转站，它的run方法中并不包含具体的调用逻辑，仅用于将参数传给其它的ChannelHandler对象进行处理，该对象类型为DecodeHandler.
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public class DecodeHandler extends AbstractChannelHandlerDelegate {
public DecodeHandler(ChannelHandler handler) {
super(handler);
}
@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
if (message instanceof Decodeable) {
// 对 Decodeable 接口实现类对象进行解码
decode(message);
}
if (message instanceof Request) {
// 对 Request 的 data 字段进行解码
decode(((Request) message).getData());
}
if (message instanceof Response) {
// 对 Request 的 result 字段进行解码
decode(((Response) message).getResult());
}
// 执行后续逻辑
handler.received(channel, message);
}
private void decode(Object message) {
// Decodeable 接口目前有两个实现类，
// 分别为 DecodeableRpcInvocation 和 DecodeableRpcResult
if (message != null && message instanceof Decodeable) {
try {
// 执行解码逻辑
((Decodeable) message).decode();
} catch (Throwable e) {
if (log.isWarnEnabled()) {
log.warn("Call Decodeable.decode failed: " + e.getMessage(), e);
}
}
}
}
}
DecodeHandler主要是包含了一些解码逻辑。之前提到请求解码可以在IO线程上执行，也可以在线程池中执行，这取决于运行时配置。DecodeHandler存在意义就是保证请求或响应对象可在线程池中被解码。解码完毕后，完全解码后的Request对象会继续先后传递，下一站是HeaderExchangeHandler.
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public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
private final ExchangeHandler handler;
public HeaderExchangeHandler(ExchangeHandler handler) {
if (handler == null) {
throw new IllegalArgumentException("handler == null");
}
this.handler = handler;
}
@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
channel.setAttribute(KEY_READ_TIMESTAMP, System.currentTimeMillis());
ExchangeChannel exchangeChannel = HeaderExchangeChannel.getOrAddChannel(channel);
try {
// 处理请求对象
if (message instanceof Request) {
Request request = (Request) message;
if (request.isEvent()) {
// 处理事件
handlerEvent(channel, request);
}
// 处理普通的请求
else {
// 双向通信
if (request.isTwoWay()) {
// 向后调用服务，并得到调用结果
Response response = handleRequest(exchangeChannel, request);
// 将调用结果返回给服务消费端
channel.send(response);
}
// 如果是单向通信，仅向后调用指定服务即可，无需返回调用结果
else {
handler.received(exchangeChannel, request.getData());
}
}
}
// 处理响应对象，服务消费方会执行此处逻辑，后面分析
else if (message instanceof Response) {
handleResponse(channel, (Response) message);
} else if (message instanceof String) {
// telnet 相关，忽略
} else {
handler.received(exchangeChannel, message);
}
} finally {
HeaderExchangeChannel.removeChannelIfDisconnected(channel);
}
}
Response handleRequest(ExchangeChannel channel, Request req) throws RemotingException {
Response res = new Response(req.getId(), req.getVersion());
// 检测请求是否合法，不合法则返回状态码为 BAD_REQUEST 的响应
if (req.isBroken()) {
Object 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);
// 设置 BAD_REQUEST 状态
res.setStatus(Response.BAD_REQUEST);
return res;
}
// 获取 data 字段值，也就是 RpcInvocation 对象
Object msg = req.getData();
try {
// 继续向下调用
Object result = handler.reply(channel, msg);
// 设置 OK 状态码
res.setStatus(Response.OK);
// 设置调用结果
res.setResult(result);
} catch (Throwable e) {
// 若调用过程出现异常，则设置 SERVICE_ERROR，表示服务端异常
res.setStatus(Response.SERVICE_ERROR);
res.setErrorMessage(StringUtils.toString(e));
}
return res;
}
}
到这里，我们看到了比较清晰的请求和响应逻辑。对于双向通信，HeaderExchangeHandler 首先向后进行调用，得到调用结果。然后将调用结果封装到 Response 对象中，最后再将该对象返回给服务消费方。如果请求不合法，或者调用失败，则将错误信息封装到 Response 对象中，并返回给服务消费方。接下来我们继续向后分析，把剩余的调用过程分析完。下面分析定义在 DubboProtocol 类中的匿名类对象逻辑，如下：
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public class DubboProtocol extends AbstractProtocol {
public static final String NAME = "dubbo";
private ExchangeHandler requestHandler = new ExchangeHandlerAdapter() {
@Override
public Object reply(ExchangeChannel channel, Object message) throws RemotingException {
if (message instanceof Invocation) {
Invocation inv = (Invocation) message;
// 获取 Invoker 实例
Invoker<?> invoker = getInvoker(channel, inv);
if (Boolean.TRUE.toString().equals(inv.getAttachments().get(IS_CALLBACK_SERVICE_INVOKE))) {
// 回调相关，忽略
}
RpcContext.getContext().setRemoteAddress(channel.getRemoteAddress());
// 通过 Invoker 调用具体的服务
return invoker.invoke(inv);
}
throw new RemotingException(channel, "Unsupported request: ...");
}
// 忽略其他方法
}
Invoker<?> getInvoker(Channel channel, Invocation inv) throws RemotingException {
// 忽略回调和本地存根相关逻辑
// ...
int port = channel.getLocalAddress().getPort();
// 计算 service key，格式为 groupName/serviceName:serviceVersion:port。比如：
// dubbo/com.alibaba.dubbo.demo.DemoService:1.0.0:20880
String serviceKey = serviceKey(port, path, inv.getAttachments().get(Constants.VERSION_KEY), inv.getAttachments().get(Constants.GROUP_KEY));
// 从 exporterMap 查找与 serviceKey 相对应的 DubboExporter 对象，
// 服务导出过程中会将 <serviceKey, DubboExporter> 映射关系存储到 exporterMap 集合中
DubboExporter<?> exporter = (DubboExporter<?>) exporterMap.get(serviceKey);
if (exporter == null)
throw new RemotingException(channel, "Not found exported service ...");
// 获取 Invoker 对象，并返回
return exporter.getInvoker();
}
// 忽略其他方法
}
以上逻辑用于获取与指定服务对应的 Invoker 实例，并通过 Invoker 的 invoke 方法调用服务逻辑。invoke 方法定义在 AbstractProxyInvoker 中，代码如下。
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public abstract class AbstractProxyInvoker<T> implements Invoker<T> {
@Override
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
try {
// 调用 doInvoke 执行后续的调用，并将调用结果封装到 RpcResult 中，并
return new RpcResult(doInvoke(proxy, invocation.getMethodName(), invocation.getParameterTypes(), invocation.getArguments()));
} catch (InvocationTargetException e) {
return new RpcResult(e.getTargetException());
} catch (Throwable e) {
throw new RpcException("Failed to invoke remote proxy method ...");
}
}
protected abstract Object doInvoke(T proxy, String methodName, Class<?>[] parameterTypes, Object[] arguments) throws Throwable;
}
如上，doInvoke 是一个抽象方法，这个需要由具体的 Invoker 实例实现。Invoker 实例是在运行时通过 JavassistProxyFactory 创建的，创建逻辑如下：
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public class JavassistProxyFactory extends AbstractProxyFactory {
// 省略其他方法
@Override
public <T> Invoker<T> getInvoker(T proxy, Class<T> type, URL url) {
final Wrapper wrapper = Wrapper.getWrapper(proxy.getClass().getName().indexOf('$') < 0 ? proxy.getClass() : type);
// 创建匿名类对象
return new AbstractProxyInvoker<T>(proxy, type, url) {
@Override
protected Object doInvoke(T proxy, String methodName,
Class<?>[] parameterTypes,
Object[] arguments) throws Throwable {
// 调用 invokeMethod 方法进行后续的调用
return wrapper.invokeMethod(proxy, methodName, parameterTypes, arguments);
}
};
}
}
Wrapper 是一个抽象类，其中 invokeMethod 是一个抽象方法。Dubbo 会在运行时通过 Javassist 框架为 Wrapper 生成实现类，并实现 invokeMethod 方法，该方法最终会根据调用信息调用具体的服务。以 DemoServiceImpl 为例，Javassist 为其生成的代理类如下。
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/** Wrapper0 是在运行时生成的，大家可使用 Arthas 进行反编译 */
public class Wrapper0 extends Wrapper implements ClassGenerator.DC {
public static String[] pns;
public static Map pts;
public static String[] mns;
public static String[] dmns;
public static Class[] mts0;
// 省略其他方法
public Object invokeMethod(Object object, String string, Class[] arrclass, Object[] arrobject) throws InvocationTargetException {
DemoService demoService;
try {
// 类型转换
demoService = (DemoService)object;
}
catch (Throwable throwable) {
throw new IllegalArgumentException(throwable);
}
try {
// 根据方法名调用指定的方法
if ("sayHello".equals(string) && arrclass.length == 1) {
return demoService.sayHello((String)arrobject[0]);
}
}
catch (Throwable throwable) {
throw new InvocationTargetException(throwable);
}
throw new NoSuchMethodException(new StringBuffer().append("Not found method \"").append(string).append("\" in class com.alibaba.dubbo.demo.DemoService.").toString());
}
}
到这里，整个服务调用过程就分析完了。最后把调用过程贴出来，如下：
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ChannelEventRunnable#run()
—> DecodeHandler#received(Channel, Object)
—> HeaderExchangeHandler#received(Channel, Object)
—> HeaderExchangeHandler#handleRequest(ExchangeChannel, Request)
—> DubboProtocol.requestHandler#reply(ExchangeChannel, Object)
—> Filter#invoke(Invoker, Invocation)
—> AbstractProxyInvoker#invoke(Invocation)
—> Wrapper0#invokeMethod(Object, String, Class[], Object[])
—> DemoServiceImpl#sayHello(String)
服务提供方返回调用结果
服务提供方调用指定服务后，会将调用结果封装到 Response 对象中，并将该对象返回给服务消费方。服务提供方也是通过 NettyChannel 的 send 方法将 Response 对象返回。具体的就不再分析了。
服务消费方接收调用结果
服务消费方在收到响应数据后，首先要做的事情是对响应数据进行解码，得到 Response 对象。然后再将该对象传递给下一个入站处理器，这个入站处理器就是 NettyHandler。接下来 NettyHandler 会将这个对象继续向下传递，最后 AllChannelHandler 的 received 方法会收到这个对象，并将这个对象派发到线程池中。这个过程和服务提供方接收请求的过程是一样的，因此这里就不重复分析了。本节我们重点分析两个方面的内容，一是响应数据的解码过程，二是 Dubbo 如何将调用结果传递给用户线程的。下面先来分析响应数据的解码过程。
响应数据解码
响应数据解码的逻辑主要封装在DubboCodec中。
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public class DubboCodec extends ExchangeCodec implements Codec2 {
@Override
protected Object decodeBody(Channel channel, InputStream is, byte[] header) throws IOException {
byte flag = header[2], proto = (byte) (flag & SERIALIZATION_MASK);
Serialization s = CodecSupport.getSerialization(channel.getUrl(), proto);
// 获取请求编号
long id = Bytes.bytes2long(header, 4);
// 检测消息类型，若下面的条件成立，表明消息类型为 Response
if ((flag & FLAG_REQUEST) == 0) {
// 创建 Response 对象
Response res = new Response(id);
// 检测事件标志位
if ((flag & FLAG_EVENT) != 0) {
// 设置心跳事件
res.setEvent(Response.HEARTBEAT_EVENT);
}
// 获取响应状态
byte status = header[3];
// 设置响应状态
res.setStatus(status);
// 如果响应状态为 OK，表明调用过程正常
if (status == Response.OK) {
try {
Object data;
if (res.isHeartbeat()) {
// 反序列化心跳数据，已废弃
data = decodeHeartbeatData(channel, deserialize(s, channel.getUrl(), is));
} else if (res.isEvent()) {
// 反序列化事件数据
data = decodeEventData(channel, deserialize(s, channel.getUrl(), is));
} else {
DecodeableRpcResult result;
// 根据 url 参数决定是否在 IO 线程上执行解码逻辑
if (channel.getUrl().getParameter(
Constants.DECODE_IN_IO_THREAD_KEY,
Constants.DEFAULT_DECODE_IN_IO_THREAD)) {
// 创建 DecodeableRpcResult 对象
result = new DecodeableRpcResult(channel, res, is,
(Invocation) getRequestData(id), proto);
// 进行后续的解码工作
result.decode();
} else {
// 创建 DecodeableRpcResult 对象
result = new DecodeableRpcResult(channel, res,
new UnsafeByteArrayInputStream(readMessageData(is)),
(Invocation) getRequestData(id), proto);
}
data = result;
}
// 设置 DecodeableRpcResult 对象到 Response 对象中
res.setResult(data);
} catch (Throwable t) {
// 解码过程中出现了错误，此时设置 CLIENT_ERROR 状态码到 Response 对象中
res.setStatus(Response.CLIENT_ERROR);
res.setErrorMessage(StringUtils.toString(t));
}
}
// 响应状态非 OK，表明调用过程出现了异常
else {
// 反序列化异常信息，并设置到 Response 对象中
res.setErrorMessage(deserialize(s, channel.getUrl(), is).readUTF());
}
return res;
} else {
// 对请求数据进行解码，前面已分析过，此处忽略
}
}
}
解码之后，通过DecodeableRpcResult进行调用结果的反序列化。
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public class DecodeableRpcResult extends RpcResult implements Codec, Decodeable {
private Invocation invocation;
@Override
public void decode() throws Exception {
if (!hasDecoded && channel != null && inputStream != null) {
try {
// 执行反序列化操作
decode(channel, inputStream);
} catch (Throwable e) {
// 反序列化失败，设置 CLIENT_ERROR 状态到 Response 对象中
response.setStatus(Response.CLIENT_ERROR);
// 设置异常信息
response.setErrorMessage(StringUtils.toString(e));
} finally {
hasDecoded = true;
}
}
}
@Override
public Object decode(Channel channel, InputStream input) throws IOException {
ObjectInput in = CodecSupport.getSerialization(channel.getUrl(), serializationType)
.deserialize(channel.getUrl(), input);
// 反序列化响应类型
byte flag = in.readByte();
switch (flag) {
case DubboCodec.RESPONSE_NULL_VALUE:
break;
case DubboCodec.RESPONSE_VALUE:
// ...
break;
case DubboCodec.RESPONSE_WITH_EXCEPTION:
// ...
break;
// 返回值为空，且携带了 attachments 集合
case DubboCodec.RESPONSE_NULL_VALUE_WITH_ATTACHMENTS:
try {
// 反序列化 attachments 集合，并存储起来
setAttachments((Map<String, String>) in.readObject(Map.class));
} catch (ClassNotFoundException e) {
throw new IOException(StringUtils.toString("Read response data failed.", e));
}
break;
// 返回值不为空，且携带了 attachments 集合
case DubboCodec.RESPONSE_VALUE_WITH_ATTACHMENTS:
try {
// 获取返回值类型
Type[] returnType = RpcUtils.getReturnTypes(invocation);
// 反序列化调用结果，并保存起来
setValue(returnType == null || returnType.length == 0 ? in.readObject() :
(returnType.length == 1 ? in.readObject((Class<?>) returnType[0])
: in.readObject((Class<?>) returnType[0], returnType[1])));
// 反序列化 attachments 集合，并存储起来
setAttachments((Map<String, String>) in.readObject(Map.class));
} catch (ClassNotFoundException e) {
throw new IOException(StringUtils.toString("Read response data failed.", e));
}
break;
// 异常对象不为空，且携带了 attachments 集合
case DubboCodec.RESPONSE_WITH_EXCEPTION_WITH_ATTACHMENTS:
try {
// 反序列化异常对象
Object obj = in.readObject();
if (obj instanceof Throwable == false)
throw new IOException("Response data error, expect Throwable, but get " + obj);
// 设置异常对象
setException((Throwable) obj);
// 反序列化 attachments 集合，并存储起来
setAttachments((Map<String, String>) in.readObject(Map.class));
} catch (ClassNotFoundException e) {
throw new IOException(StringUtils.toString("Read response data failed.", e));
}
break;
default:
throw new IOException("Unknown result flag, expect '0' '1' '2', get " + flag);
}
if (in instanceof Cleanable) {
((Cleanable) in).cleanup();
}
return this;
}
}
向用户线程传递调用结果
响应数据解码完成后，Dubbo 会将响应对象派发到线程池上。要注意的是，线程池中的线程并非用户的调用线程，所以要想办法将响应对象从线程池线程传递到用户线程上。我们之前分析过用户线程在发送完请求后的动作，即调用 DefaultFuture 的 get 方法等待响应对象的到来。当响应对象到来后，用户线程会被唤醒，并通过调用编号获取属于自己的响应对象。下面我们来看一下整个过程对应的代码。
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public class HeaderExchangeHandler implements ChannelHandlerDelegate {
@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
channel.setAttribute(KEY_READ_TIMESTAMP, System.currentTimeMillis());
ExchangeChannel exchangeChannel = HeaderExchangeChannel.getOrAddChannel(channel);
try {
if (message instanceof Request) {
// 处理请求，前面已分析过，省略
} else if (message instanceof Response) {
// 处理响应
handleResponse(channel, (Response) message);
} else if (message instanceof String) {
// telnet 相关，忽略
} else {
handler.received(exchangeChannel, message);
}
} finally {
HeaderExchangeChannel.removeChannelIfDisconnected(channel);
}
}
static void handleResponse(Channel channel, Response response) throws RemotingException {
if (response != null && !response.isHeartbeat()) {
// 继续向下调用
DefaultFuture.received(channel, response);
}
}
}
public class DefaultFuture implements ResponseFuture {
private final Lock lock = new ReentrantLock();
private final Condition done = lock.newCondition();
private volatile Response response;
public static void received(Channel channel, Response response) {
try {
// 根据调用编号从 FUTURES 集合中查找指定的 DefaultFuture 对象
DefaultFuture future = FUTURES.remove(response.getId());
if (future != null) {
// 继续向下调用
future.doReceived(response);
} else {
logger.warn("The timeout response finally returned at ...");
}
} finally {
CHANNELS.remove(response.getId());
}
}
private void doReceived(Response res) {
lock.lock();
try {
// 保存响应对象
response = res;
if (done != null) {
// 唤醒用户线程
done.signal();
}
} finally {
lock.unlock();
}
if (callback != null) {
invokeCallback(callback);
}
}
}
以上逻辑是将响应对象保存到相应的 DefaultFuture 实例中，然后再唤醒用户线程，随后用户线程即可从 DefaultFuture 实例中获取到相应结果。
为什么要有调用编号？
一般情况下，服务消费方会并发调用多个服务，每个用户线程发送请求后，会调用不同 DefaultFuture 对象的 get 方法进行等待。 一段时间后，服务消费方的线程池会收到多个响应对象。这个时候要考虑一个问题，如何将每个响应对象传递给相应的 DefaultFuture 对象，且不出错。答案是通过调用编号。