Dubbo集群容错源码剖析
题记：
文章内容输出来源：拉勾教育Java高薪训练营。
本篇文章是 Dubbo 学习课程中的一部分笔记。
Dubbo集群容错源码剖析
在对集群相关代码进行分析之前，这里有必要先来介绍一下集群容错的所有组件。包含 Cluster、Cluster Invoker、Directory、Router 和 LoadBalance 等。
集群工作过程可分为两个阶段，第一个阶段是在服务消费者初始化期间，集群 Cluster 实现类为服务消费者创建 Cluster Invoker 实例，即上图中的 merge 操作。第二个阶段是在服务消费者进行远程调用时。以 FailoverClusterInvoker 为例，该类型 Cluster Invoker 首先会调用 Directory 的 list 方法列举Invoker 列表（可将 Invoker 简单理解为服务提供者）。Directory 的用途是保存 Invoker列表，可简单类比为 List。其实现类 RegistryDirectory 是一个动态服务目录，可感知注册中心配置的变化，它所持有的 Invoker 列表会随着注册中心内容的变化而变化。每次变化后，RegistryDirectory 会动态增删Invoker，并调用 Router 的 route 方法进行路由，过滤掉不符合路由规则的 Invoker。当FailoverClusterInvoker 拿到 Directory 返回的 Invoker 列表后，它会通过 LoadBalance 从 Invoker 列表中选择一个 Invoker。最后 FailoverClusterInvoker 会将参数传给 LoadBalance 选择出的 Invoker实例的 invoke 方法，进行真正的远程调用。
Dubbo 主要提供了这样几种容错方式：
- Failover Cluster - 失败自动切换 失败时会重试其它服务器
- Failfast Cluster - 快速失败 请求失败后快速返回异常结果 不重试
- Failsafe Cluster - 失败安全 出现异常 直接忽略 会对请求做负载均衡
- Failback Cluster - 失败自动恢复 请求失败后 会自动记录请求到失败队列中
- Forking Cluster - 并行调用多个服务提供者 其中有一个返回 则立即返回结果
- Broadcast Cluster - 逐个调用每个服务提供者，如果其中一台报错，在循环调用结束后，BroadcastClusterInvoker 会抛出异常。该类通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
一、信息缓存接口Directory
Directory是Dubbo中的一个接口，主要用于缓存当前可以被调用的提供者列表信息。我们在消费者进行调用时都会通过这个接口来获取所有的提供者列表，再进行后续处理。
（1）我们先来看看 Directory 接口，这里比较简单，我们可以通过 Directory 来找到指定服务中的提供者信息列表。
public interface Directory<T> extends Node {
// 获取服务的类型,也就是我们demo中所使用的
HelloService Class<T> getInterface();
// 根据本次调用的信息来获取所有可以被执行的提供者信息
List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException;
// 获取所有的提供者信息
List<Invoker<T>> getAllInvokers();
}
（2） Directory 中有一个基础的实现类，主要是对一些通用的方法封装，主要还是依靠真正的实现。其中可以看看 AbstractDirectory中的list 方法。通过这个方式我们能知道，真正实现还是依靠于真正子类汇总的 doList 方法。
public List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
if (destroyed) {
throw new RpcException("Directory already destroyed .url: " + getUrl());
}
// 交给子类进行处理
return doList(invocation);
}
protected abstract List<Invoker<T>> doList(Invocation invocation) throws RpcException;
（3）我们可以继续往下看，他的实现子类是 RegistryDirectory#doList 方法。我们可以看到这里的实现也相对比较简单，主要依靠routerChain去决定真实返回的提供者列表。
public List<Invoker<T>> doList(Invocation invocation) {
// 当没有提供者的时候会直接抛出异常
if (forbidden) {
throw new RpcException(RpcException.FORBIDDEN_EXCEPTION, "No provider available from registry " + getUrl().getAddress() + " for service " + getConsumerUrl().getServiceKey() + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " use dubbo version " + Version.getVersion() + ", please check status of providers(disabled, not registered or in blacklist).");
}
List<Invoker<T>> invokers = null;
try {
// 交给路由chain去处理并且获取所有的invokers
invokers = routerChain.route(getConsumerUrl(), invocation);
} catch (Throwable t) {
logger.error("Failed to execute router: " + getUrl() + ", cause: " + t.getMessage(), t);
}
return invokers == null ? Collections.emptyList() : invokers;
}
（4）路由是如何获取Invoker 列表的呢? 我们观察这个方法: RegistryProtocol.refer ,这里面也是Invoker 生成的部分关键代码。
public <T> Invoker<T> refer(Class<T> type, URL url) throws RpcException {
// 获取注册中心的地址URL(主要用于转换协议)，比如我们是使用的zookeeper，那么他就会转换 为zookeeper://
url = getRegistryUrl(url);
// 获取注册中心配置信息
Registry registry = registryFactory.getRegistry(url);
if (RegistryService.class.equals(type)) {
return proxyFactory.getInvoker((T) registry, type, url);
}
// 适用于多个分组时使用
Map<String, String> qs = StringUtils.parseQueryString(url.getParameterAndDecoded(REFER_KEY));
String group = qs.get(GROUP_KEY);
if (group != null && group.length() > 0) {
if ((COMMA_SPLIT_PATTERN.split(group)).length > 1 || "*".equals(group)) {
return doRefer(getMergeableCluster(), registry, type, url);
}
}
// 真正进行构建invoker和我们上面的Directory
return doRefer(cluster, registry, type, url);
}
（5）下面我们再来仔细跟踪 doRefer 方法, 这里面就是最主要产生Directory并且注册和监听的主要代码逻辑。我们所需要的 routerChain 也是在这里产生的。
private <T> Invoker<T> doRefer(Cluster cluster, Registry registry, Class<T> type, URL url) {
// 实例化Directory
RegistryDirectory<T> directory = new RegistryDirectory<T>(type, url);
// 设置注册中心和所使用的协议
directory.setRegistry(registry);
directory.setProtocol(protocol);
// all attributes of REFER_KEY
// 生成监听路径URL
Map<String, String> parameters = new HashMap<String, String> (directory.getUrl().getParameters());
URL subscribeUrl = new URL(CONSUMER_PROTOCOL, parameters.remove(REGISTER_IP_KEY), 0, type.getName(), parameters);
if (!ANY_VALUE.equals(url.getServiceInterface()) && url.getParameter(REGISTER_KEY, true)) {
// 在Directory中设置监听的consumerurl地址
directory.setRegisteredConsumerUrl(getRegisteredConsumerUrl(subscribeUrl, url));
// 在注册中心中注册消费者URL
// 也就是我们之前的Zookeeper的node中看到的consumer://
registry.register(directory.getRegisteredConsumerUrl());
}
// 构建路由链
directory.buildRouterChain(subscribeUrl);
// 进行监听所有的的provider
directory.subscribe(subscribeUrl.addParameter(CATEGORY_KEY, PROVIDERS_CATEGORY + "," + CONFIGURATORS_CATEGORY + "," + ROUTERS_CATEGORY));
// 加入到集群中
Invoker invoker = cluster.join(directory); return invoker;
}
（6）回到 RouterChain#route 方法。这里所做的就是依次遍历所有的路由，然后分别执行并返回。这也就是整体的路由规则的实现。
public List<Invoker<T>> route(URL url, Invocation invocation) {
// 所有的invoker列表
List<Invoker<T>> finalInvokers = invokers;
// 依次交给所有的路由规则进行选取路由列表
for (Router router : routers) {
finalInvokers = router.route(finalInvokers, url, invocation);
}
return finalInvokers;
}
二、路由规则实现原理
这里我们具体来讲解一下 RouterChain 中的 Router 是如何实现的。这里我们主要对ConditionRouter 的实现来做说明。
（1）可以看到这个类中有两个属性比较关键，这两个属性也是判断的关键。
// 是否满足判断条件
protected Map<String, MatchPair> whenCondition;
// 当满足判断条件时如何选择invokers
protected Map<String, MatchPair> thenCondition;
（2）我们可以看到每一个 MatchPair 都有这两个属性,分别表示满足的条件和不满足的具体条件。
final Set<String> matches = new HashSet<String>();
final Set<String> mismatches = new HashSet<String>();
（3）下面我们先跳过生成规则的代码，先从如何选择Invoker入手。可以看到整体的流程也比较简单，主要在于判断( matchWhen )和选择( matchThen )的逻辑。
public <T> List<Invoker<T>> route(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException {
// 不启用的时，则直接返回提供者的列表
if (!enabled) {
return invokers;
}
// 如果不存在任何invoker则直接返回
if (CollectionUtils.isEmpty(invokers)) {
return invokers;
}
try {
// 判断是否满足判断条件，不满足直接返回列表
if (!matchWhen(url, invocation)) {
return invokers;
}
List<Invoker<T>> result = new ArrayList<Invoker<T>>();
if (thenCondition == null) {
logger.warn("The current consumer in the service blacklist. consumer: " + NetUtils.getLocalHost() + ", service: " + url.getServiceKey());
return result;
}
// 依次判断每一个invoker的url是否满足条件
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
if (matchThen(invoker.getUrl(), url)) {
result.add(invoker);
}
}
// 如果不为空则直接返回
if (!result.isEmpty()) {
return result;
} else if (force) {
// 如果为空，并且必须要走这个条件时，则直接返回空
logger.warn("The route result is empty and force execute. consumer: " + NetUtils.getLocalHost() + ", service: " + url.getServiceKey() + ", router: " + url.getParameterAndDecoded(RULE_KEY));
return result;
}
} catch (Throwable t) {
logger.error("Failed to execute condition router rule: " + getUrl() + ", invokers: " + invokers + ", cause: " + t.getMessage(), t);
}
return invokers;
}
（4）可以看到这里判断条件是尽量的简单，甚至可以为空，主要在于判定when 以及是否匹配then规则。两者最终底层都是调用的 matchCondition 方法，我们在看他实现逻辑之前，先来确定一下condition 中都存储了什么样的信息。
boolean matchWhen(URL url, Invocation invocation) {
// 1. 如果判断条件为空则直接认定为匹配
// 2. 如果条件匹配则认定为匹配
return CollectionUtils.isEmptyMap(whenCondition) || matchCondition(whenCondition, url, null, invocation);
}
private boolean matchThen(URL url, URL param) {
// 判断条件不能为空并且匹配条件规则时才返回
return CollectionUtils.isNotEmptyMap(thenCondition) && matchCondition(thenCondition, url, param, null);
}
（5）最后我们再来看看他是如何生成整个路由规则的。我们跟进 ConditionRouter#init 方法，其中比较关键的方法为 parseRule ， when 和 then 的规则都是相同的。
public void init(String rule) {
try {
// 必须包含规则配置
if (rule == null || rule.trim().length() == 0) {
throw new IllegalArgumentException("Illegal route rule!");
}
rule = rule.replace("consumer.", "").replace("provider.", "");
// 根据"=>"来判断when或者then条件
int i = rule.indexOf("=>");
String whenRule = i < 0 ? null : rule.substring(0, i).trim();
String thenRule = i < 0 ? rule.trim() : rule.substring(i + 2).trim();
// 分别根据"=>"来生成前后的规则
Map<String, MatchPair> when = StringUtils.isBlank(whenRule) || "true".equals(whenRule) ? new HashMap<String, MatchPair>() : parseRule(whenRule);
Map<String, MatchPair> then = StringUtils.isBlank(thenRule) || "false".equals(thenRule) ? null : parseRule(thenRule);
this.whenCondition = when;
this.thenCondition = then;
} catch (ParseException e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
}
（6） parseRule 方法实现。
private static Map<String, MatchPair> parseRule(String rule) throws ParseException {
Map<String, MatchPair> condition = new HashMap<String, MatchPair>();
if (StringUtils.isBlank(rule)) {
return condition;
}
// 当前所操作的数据
// 用于后面循环中使用，标识上一次循环中所操作的信息
MatchPair pair = null;
Set<String> values = null;
// 转化每一个条件
// 这里分别会对每一次的分割做匹配
// host = 1.1.1.* & host != 1.1.1.2 & method=sayHello
// 1. "" host
// 2. "=" 1.1.1.x
// 3. "&" host
// 4. "!=" 1.1.1.2
// ....
final Matcher matcher = ROUTE_PATTERN.matcher(rule);
while (matcher.find()) {
// Try to match one by one
// 分隔符
String separator = matcher.group(1);
// 内容
String content = matcher.group(2);
// 如果不存在分隔符
// 则认为是首个判断
if (StringUtils.isEmpty(separator)) {
pair = new MatchPair();
// 则直接放入当前condition
condition.put(content, pair);
}
// 如果是"&"则代表并且
else if ("&".equals(separator)) {
// 如果当前的when或者then中不包含该判定条件则添加则放入
// 否则当前的condition就需要拿出来
if (condition.get(content) null) {
pair = new MatchPair();
condition.put(content, pair);
} else {
pair = condition.get(content);
}
}
// The Value in the KV part.
else if ("=".equals(separator)) {
if (pair == null) {
throw new ParseException("Illegal route rule \"" + rule + "\", The error char '" + separator + "' at index " + matcher.start() + " before \"" + content + "\".", matcher.start());
}
// 如果是等于的比较，则需要将值放入matches中
values = pair.matches;
values.add(content);
}
// The Value in the KV part.
else if ("!=".equals(separator)) {
if (pair null) {
throw new ParseException("Illegal route rule \"" + rule + "\", The error char '" + separator + "' at index " + matcher.start() + " before \"" + content + "\".", matcher.start());
}
// 如果为不等于，则需要放入到不等于中
values = pair.mismatches;
values.add(content);
}
// 如果values是多个的话
else if (",".equals(separator)) {
// Should be separated by ','
if (values == null || values.isEmpty()) {
throw new ParseException("Illegal route rule \"" + rule + "\", The error char '" + separator + "' at index " + matcher.start() + " before \"" + content + "\".", matcher.start());
}
// 则分别加入到values列表中
values.add(content);
} else {
throw new ParseException("Illegal route rule \"" + rule + "\", The error char '" + separator + "' at index " + matcher.start() + " before \"" + content + "\".", matcher.start());
}
}
return condition;
}
三、Cluster组件
下面我们再来看看再Dubbo中也是很关键的组件: Cluster 。它主要用于代理真正的Invoker执行时做处理，提供了多种容错方案。
（1）我们首先来看一下他的接口定义。这里我们在之前也有见到过( doRefer ),那里也是真正调用它来生成的位置。
// 默认使用failover作为实现
@SPI(FailoverCluster.NAME)
public interface Cluster {
// 生成一个新的
invoker @Adaptive <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException;
}
（2）下面我们再来看一下他提供的几种实现，Cluster和 Registry 采用了相同的类方式，都提供了Abstract 类来进行统一的封装。
public <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException {
// 使用子类doJoin来真正生成Invoker
// 并且使用拦截器的方式进行一层封装
return buildClusterInterceptors(doJoin(directory), directory.getUrl().getParameter(REFERENCE_INTERCEPTOR_KEY));
}
// 对invoker进行封装
private <T> Invoker<T> buildClusterInterceptors(AbstractClusterInvoker<T> clusterInvoker, String key) {
AbstractClusterInvoker<T> last = clusterInvoker;
// 获取所有的拦截器
List<ClusterInterceptor> interceptors = ExtensionLoader.getExtensionLoader(ClusterInterceptor.class).getActivateExtension(clusterInvoker.getUrl(), key);
if (!interceptors.isEmpty()) {
for (int i = interceptors.size() - 1; i >= 0; i--) {
// 对拦截器进行一层封装
final ClusterInterceptor interceptor = interceptors.get(i);
final AbstractClusterInvoker<T> next = last;
last = new InterceptorInvokerNode<>(clusterInvoker, interceptor, next);
}
}
return last;
}
（3）下面我们看看 failover 里面都做了些什么。这里面比较简单，只是进行new了一个新的Invoker。
public class FailoverCluster extends AbstractCluster {
public final static String NAME = "failover";
@Override
public <T> AbstractClusterInvoker<T> doJoin(Directory<T> directory) throws RpcException {
return new FailoverClusterInvoker<>(directory);
}
}
（4）我们通过观察Invoker接口得知，其中最关键的方式是 invoke 方法。我们也可以看到，他也是通过 Abstract 进行了一层封装。其中我们来看看他的 invoke 方法实现。( AbstractClusterInvoker.invoke )
public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
// 检查是否已经关闭了
checkWhetherDestroyed();
// 拷贝当前RPCContext中的附加信息到当前的invocation中
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation) invocation).addAttachments(contextAttachments);
}
// 找寻出所有支持的invoker，已经路由过的
List<Invoker<T>> invokers = list(invocation);
// 初始化负载均衡器
LoadBalance loadbalance = initLoadBalance(invokers, invocation);
// 用于适配异步请求使用
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 交给子类进行真正处理请求
return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}
（5）我们再来细关注一下 FailoverClusterInvoker 中的 doInvoke 方法是怎么做的。这里的方法也是很简单，主要是通过for循环的形式来达到重试次数的目的，并且每次重试否会重新走一遍路由等规则。
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 如果没有任何的invoker则抛出异常
List<Invoker<T>> copyInvokers = invokers;
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
// 获取这个方法最大的重试次数
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, RETRIES_KEY, DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
// 通过for循环的形式表示可以重试的次数
RpcException le = null;
// last exception.
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyInvokers.size());
// invoked invokers.
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
for (int i = 0; i < len; i++) {
if (i > 0) {
// 每次都执行一次是否关闭当前consumer的判断
checkWhetherDestroyed();
// 重新获取一遍invoker列表
copyInvokers = list(invocation);
// 再次进行一次存在invoker的检查
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
}
// 选择具体的invoker(交给负载均衡)
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyInvokers, invoked);
// 增加到已经执行过得invoker列表中
invoked.add(invoker);
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// 让其真正的去进行执行操作
Result result = invoker.invoke(invocation);
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress() + ", but there have been failed providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le);
}
return result;
} catch (RpcException e) {
// 如果是业务异常则直接抛出
if (e.isBiz()) {
throw e;
}
le = e;
} catch (Throwable e) {
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
// 如果重试了指定次数后依旧失败，则直接认定为失败
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method " + methodName + " in the service " + getInterface().getName() + ". Tried " + len + " times of the providers " + providers + " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size() + ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress() + " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: " + le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}
四、负载均衡实现原理
通过上面一小节我们也有看到在 Cluster 中经过负载选择真正 Invoker 的代码，这里我们再来细追踪是如何负载均衡的。
（1）再次来看看 LoadBalance 接口定义。这里默认选择了随机算法。
// 默认使用随机算法
@SPI(RandomLoadBalance.NAME)
public interface LoadBalance {
// 进行选择真正的invoker
@Adaptive("loadbalance")
<T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException;
}
（2） LoadBalance 依旧选择了 AbstractLoadBalance 作为基础的实现类。我们来关注一下 select方法。这里的方法也比较简单，主要就是处理只有一个invoker的情况。
public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
// 如果不存在任何的invoker则直接返回
if (CollectionUtils.isEmpty(invokers)) {
return null;
}
// 如果还有一个invoker则直接返回，不需要执行负载均衡
if (invokers.size() == 1) {
return invokers.get(0);
}
// 交给子类进行实现
return doSelect(invokers, url, invocation);
}
（3）我们来看看默认的随机算法是如何实现的。这里主要比较关键在于权重的概念。通过权重选取了不同的机器。
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
// 总计的invoker列表数量
int length = invokers.size();
// 默认每个invoker的权重都是相同的
boolean sameWeight = true;
// 所有的权重列表
int[] weights = new int[length];
// 首个invoker的权重信息
int firstWeight = getWeight(invokers.get(0), invocation);
weights[0] = firstWeight;
// 计算总共的权重，并且吧每一个invoker的权重进行设置到列表中
int totalWeight = firstWeight;
for (int i = 1; i < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
// save for later use
weights[i] = weight;
// Sum
totalWeight += weight;
if (sameWeight && weight != firstWeight) {
sameWeight = false;
}
}
// 如果权重不相同
if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
// 通过总共的权重来随机分配
int offset = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
// 看看最终落到哪一个机器上去
for (int i = 0; i < length; i++) {
offset -= weights[i];
if (offset < 0) {
return invokers.get(i);
}
}
}
// 如果权重都是相同的话，则随机选取一个即可
return invokers.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(length));
}
五、Invoker执行逻辑
Invoker就是我们真实执行请求的组件。这里也会衍生出我们真正的 Dubbo 或者 Grpc 等其他协议的请求。
（1）我们依旧先来看一下接口定义:
public interface Invoker<T> extends Node {
// 当前执行器的服务接口是哪一个
Class<T> getInterface();
// 执行请求操作
Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException;
}
（2）Invoker 同样具有 AbstractInvoker ，其中我们重点关注一下 invoke 方法。这里同样主要做的是基础信息封装，并且将请求真正的子类。这里面的子类主要是 DubboInvoker
public Result invoke(Invocation inv) throws RpcException {
// 判断系统是否已经关闭
if (destroyed.get()) {
logger.warn("Invoker for service " + this + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " is destroyed, " + ", dubbo version is " + Version.getVersion() + ", this invoker should not be used any longer");
}
RpcInvocation invocation = (RpcInvocation) inv;
invocation.setInvoker(this);
// 设置所有的RPCContext中的附加信息
if (CollectionUtils.isNotEmptyMap(attachment)) {
invocation.addAttachmentsIfAbsent(attachment);
}
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (CollectionUtils.isNotEmptyMap(contextAttachments)) {
invocation.addAttachments(contextAttachments);
}
// 获取执行的模式
invocation.setInvokeMode(RpcUtils.getInvokeMode(url, invocation));
// 设置执行id，主要用于适配异步模式使用
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 交给子类进行真正的执行
AsyncRpcResult asyncResult;
try {
asyncResult = (AsyncRpcResult) doInvoke(invocation);
} catch (InvocationTargetException e) {
// 业务异常
Throwable te = e.getTargetException();
if (te == null) {
asyncResult = AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, e, invocation);
} else {
if (te instanceof RpcException) {
((RpcException) te).setCode(RpcException.BIZ_EXCEPTION);
}
asyncResult = AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, te, invocation);
}
} catch (RpcException e) {
// RPC阶段出现了异常
if (e.isBiz()) {
asyncResult = AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, e, invocation);
} else {
throw e;
}
} catch (Throwable e) {
asyncResult = AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, e, invocation);
}
// 设置执行的结果信息
RpcContext.getContext().setFuture(new FutureAdapter(asyncResult.getResponseFuture()));
// 返回结果
return asyncResult;
}
（3）我们再来看看 DubboInvoker 中的 doInvoke 方法。这里看到，他其实底层更多的是依赖底层真正的客户端实现。
protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable {
RpcInvocation inv = (RpcInvocation) invocation;
final String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
inv.setAttachment(PATH_KEY, getUrl().getPath());
inv.setAttachment(VERSION_KEY, version);
// 传输的客户端
ExchangeClient currentClient;
if (clients.length == 1) {
currentClient = clients[0];
} else {
currentClient = clients[index.getAndIncrement() % clients.length];
}
try {
// 是否返回值，也就是相当于发送了一个指令，不在乎服务端的返回
// 通常适用于异步请求
boolean isOneway = RpcUtils.isOneway(getUrl(), invocation);
// 获取超时的配置
int timeout = getUrl().getMethodPositiveParameter(methodName, TIMEOUT_KEY, DEFAULT_TIMEOUT);
if (isOneway) {
// 如果不需要返回值信息(异步)
boolean isSent = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.SENT_KEY, false);
// 发送命令
currentClient.send(inv, isSent);
// 告知为异步的结果
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(invocation);
} else {
// 获取真正执行的线程池(ThreadPool中的SPI)
ExecutorService executor = getCallbackExecutor(getUrl(), inv);
// 发送请求并且等待结果
CompletableFuture<AppResponse> appResponseFuture = currentClient.request(inv, timeout, executor).thenApply(obj -> (AppResponse) obj);
// 在2.6.x中使用，设置完成的额结果信息
FutureContext.getContext().setCompatibleFuture(appResponseFuture);
// 创建新的结果信息并且返回
AsyncRpcResult result = new AsyncRpcResult(appResponseFuture, inv);
result.setExecutor(executor);
return result;
}
} catch (TimeoutException e) {
throw new RpcException(RpcException.TIMEOUT_EXCEPTION, "Invoke remote method timeout. method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
} catch (RemotingException e) {
throw new RpcException(RpcException.NETWORK_EXCEPTION, "Failed to invoke remote method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
}
}
（4）我们再来详细追踪一下 ExchangeClient 接口，发现他有一个最关键的方法。位于ExchangeChannel 接口中。
// 真实的发送请求信息
// request: RPCInvocation
// timeout: 超时
// executor: 业务线程池
CompletableFuture<Object> request(Object request, int timeout, ExecutorService executor) throws RemotingException;
（5）他底层真实的实现方式是 HeaderExchangeClient 来进行处理的。可以看到他只是交给了真实的渠道 channel 进行数据处理。
public CompletableFuture<Object> request(Object request, int timeout, ExecutorService executor) throws RemotingException {
return channel.request(request, timeout, executor);
}
（6）这里的 channel 会交 HeaderExchangeChannel 来进行封装。我们来看看他的实现。这里我们需要细看一下Request对象的组成和DefaultFuture里面了做了些什么。这里的 Channle 对象是通过Transporter 这个SPI进行创建的。我们所熟知的Netty协议就是在这里创建的。
public CompletableFuture<Object> request(Object request, int timeout, ExecutorService executor) throws RemotingException {
if (closed) {
throw new RemotingException(this.getLocalAddress(), null, "Failed to send request " + request + ", cause: The channel " + this + " is closed!");
}
// 创建一个新的request对象
Request req = new Request();
req.setVersion(Version.getProtocolVersion());
req.setTwoWay(true);
req.setData(request);
// 创建一个执行结果的回调信息处理
DefaultFuture future = DefaultFuture.newFuture(channel, req, timeout, executor);
try {
// 交给真正的业务渠道进行处理
// 这里的渠道是交给Transporter这个SPI进行创建的，其中我们的NettyChannel就是在这 里产生的
channel.send(req);
} catch (RemotingException e) {
// 请求出现异常则取消当前的请求封装
future.cancel();
throw e;
}
return future;
}
至此，结束
最后
在这个知识付费的时代，每一位热爱技术分享、奋笔直书的人，都值得我们尊敬！所以，请不要吝啬您手中的鼠标，按下左键，为小编点个赞吧。
更多内容，请关注微信公众号：架构视角
特别鸣谢
感谢程道老师风趣幽默的讲解，让我对所学知识点记忆深刻！
感谢木槿导师的认真和负责，每一次作业点评都是我前进的动力！
感谢班主任毕老师的负责和耐心，每次不厌其烦的上课通知都是我不忘初心，保持良好学习状态的精神支柱！
感谢拉勾教育平台，给我这次花少量的钱就能报名第一期拉钩训练营，就能学习到很多深层次的技术精华的机会。而且，在学习过程中还认识了很多技术大佬，可以请教他们一些问题，比如张大佬、卢大佬、雨生大佬等等。。