dubbo源码分析-consumer端5-Filter

        前面一篇dubbo源码分析中,我们对ClusterInvoker和LoadBalance进行了分析,可以知道ClusterInvoker在一批Invoker中选择了一个Invoker来进行调用,而这里的Invoker是通过RegistryDirectory得到的,而RegistryDirectory返回的Invoker实现为:InvokerDelegete(RegistryDirectory的内部类),改类维护了对应的provider url, 同时也包含了一个ListenerInvokerWrapper, InvokerDelegete执行invoke方法时,调用的就是ListenerInvokerWrapper的invoke方法(参考dubbo源码分析-consumer端3-Invoker创建流程)。ListenerInvokerWrapper依然不是真正的调用者,它主要是监听了invoker的创建与销毁事件,它维护的invoker为经过ProtocolFilterWrapper转换过的Invoker,该Invoker在执行前需要先经过filter链的处理,转换代码:

    // ProtocolFilterWrapper中
    private static  Invoker buildInvokerChain(final Invoker invoker, String key, String group) {
        // 这里的invoker跟进使用的protocol不同而不同,如默认使用dubbo protocol时,此处的invoker即为DubboInvoker
        Invoker last = invoker;
        // 此处group为"consumer",因此加载的是consumer对应的Filter
        List filters = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Filter.class).getActivateExtension(invoker.getUrl(), key, group);
        if (filters.size() > 0) {
            // 如果有Filter则先调用filter.invoke(next, invocation);所有filter调用完且向后传递才会调用真正的invoker       
            for (int i = filters.size() - 1; i >= 0; i --) {
                final Filter filter = filters.get(i);
                final Invoker next = last;
                last = new Invoker() {

                    public Class getInterface() {
                        return invoker.getInterface();
                    }

                    public URL getUrl() {
                        return invoker.getUrl();
                    }

                    public boolean isAvailable() {
                        return invoker.isAvailable();
                    }

                    public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
                        return filter.invoke(next, invocation);
                    }

                    public void destroy() {
                        invoker.destroy();
                    }

                    @Override
                    public String toString() {
                        return invoker.toString();
                    }
                };
            }
        }
        return last;
    }

        我们先来看看Filter是如何加载的,首先通过ExtensionLoader加载所有Filter类型的SPI,并从中过滤出Activate注解中group含consumer的Filter,同时,如果Activate注解中配置了value,则需要对应的url中也配置了相应的值,否则将会被排除掉。

@Activate(group = Constants.CONSUMER, value = Constants.GENERIC_KEY, order = 20000)
public class GenericImplFilter implements Filter {
...
}
        过滤出合适的Filter以后,还需要对Filter进行排序,使其能够按照正确的顺序执行,其排序的比较器(ActivateComparator)根据Activate注解信息进行处理:
public @interface Activate {
    /**
     * Group过滤条件。
     * 包含{@link ExtensionLoader#getActivateExtension}的group参数给的值,则返回扩展。
     * 如没有Group设置,则不过滤。
     */
    String[] group() default {};

    /**
     * Key过滤条件。包含{@link ExtensionLoader#getActivateExtension}的URL的参数Key中有,则返回扩展。
     * 示例:
     * 注解的值 @Activate("cache,validatioin")
     * 则ExtensionLoader#getActivateExtension的URL的参数有cache或是validatioin则返回扩展。
     * 
     * 如没有设置,则不过滤。      */     String[] value() default {};     /**      * 排序信息,可以不提供。表示注解所在的类排在哪些类之前      */     String[] before() default {};     /**      * 排序信息,可以不提供。表示注解所在的类排在哪些类之后      */     String[] after() default {};     /**      * 排序信息,可以不提供。order越小,排名越靠前,注意优先级before > after > order      */     int order() default 0; }
        对于consumer来说,主要的Filter包括:ConsumerContextFilter, MonitorFilter,FutureFilter,ActiveLimitFilter、GenericImplFilter、ValidationFilter。     

        ConsumerContextFilter:设置consumer调用的上下文,如本地地址,要调用的provider的地址,invoker信息,invocation信息等。RpcContext通过ThreadLocal实现,因此你可以在业务代码中直接通过RpcContext获取上下文信息(在调用对应方法之后才能获取)。需要注意的是RpcContext中的attachments中的内容在后面的远程调用中被传到provider,不建议业务使用,可以考虑traceId之类的数据传递,由于每次调用完成后都会进行清理,因此需要传递的数据每次调用都要重新设置。

@Activate(group = Constants.CONSUMER, order = -10000)
public class ConsumerContextFilter implements Filter {

    public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        RpcContext.getContext()
                .setInvoker(invoker)
                .setInvocation(invocation)
                .setLocalAddress(NetUtils.getLocalHost(), 0)        // 设置本地的地址
                .setRemoteAddress(invoker.getUrl().getHost(),       // 设置本次调用的provider端的host和端口
                                  invoker.getUrl().getPort());
        if (invocation instanceof RpcInvocation) {
            ((RpcInvocation)invocation).setInvoker(invoker);
        }
        try {
            return invoker.invoke(invocation);
        } finally {
            // 调用完成后清理attachments中的数据
            RpcContext.getContext().clearAttachments();
        }
    }

}
        MonitorFilter: 收集consumer或provider的每一次调用信息,将信息保存在内存中进行合并,并定时的讲信息上报到monitor服务。注意monitor需要用户主动的配置才会生效。收集的信息包括:调用耗时、调用结果(成功/失败)、并发调用数


        
    	
    

        FutureFilter: 执行事件通知逻辑,包括调用前(oninvoke)、同步调用后/异步调用完成后(onreturn/onthrow),他们配置的方式一样:beanId.methodName,以下是官方的demo:



      
        ActiveLimitFilter: 用于控制每个consumer调用指定方法的最大并发数,当配置了actives时生效。

// value表示只有url中含Constants.ACTIVES_KEY时才会激活此Filter
@Activate(group = Constants.CONSUMER, value = Constants.ACTIVES_KEY)
public class ActiveLimitFilter implements Filter {

    public Result invoke(Invoker invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        URL url = invoker.getUrl();
        String methodName = invocation.getMethodName();
        // 获取最大并发数设置,为0时不控制并发数
        int max = invoker.getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.ACTIVES_KEY, 0);
        // 获取当前并发数
        RpcStatus count = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName());        
        if (max > 0) {
            // 获取方法的调用超时时间,当并发数已经到阈值时,等待timeout的时间,如果超时未获取到调用机会则直接报错
            long timeout = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.TIMEOUT_KEY, 0);
            long start = System.currentTimeMillis();
            long remain = timeout;
            int active = count.getActive();
            if (active >= max) {
                // 对count调用wait方法,等待下面count.notify()的唤醒,
                // 当本次调用因为达到阈值而wait后,会等待之前的调用执行完成并通过notify唤醒,每次只唤醒一个,
                // 被唤醒后查看本次调用是否超时,如果未超时则判断当前并发数是否低于阈值,如果低则再次wait。
                // 注意,由于外层没有其他控制手段,当active = max - 1时,如果同时有多个调用运行到这里,并发会超过max,
                // 因此并发限制并不是很精确
                synchronized (count) {
                    while ((active = count.getActive()) >= max) {
                        try {
                            count.wait(remain);
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }
                        long elapsed = System.currentTimeMillis() - start;
                        remain = timeout - elapsed;
                        if (remain <= 0) {
                            throw new RpcException("Waiting concurrent invoke timeout in client-side for service:  "
                                                   + invoker.getInterface().getName() + ", method: "
                                                   + invocation.getMethodName() + ", elapsed: " + elapsed
                                                   + ", timeout: " + timeout + ". concurrent invokes: " + active
                                                   + ". max concurrent invoke limit: " + max);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        try {
            long begin = System.currentTimeMillis();
            // 增加一个并发数,调用完成或发生RuntimeException时减少一个并发数
            RpcStatus.beginCount(url, methodName);
            try {
                Result result = invoker.invoke(invocation);
                RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, true);
                return result;
            } catch (RuntimeException t) {
                RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, false);
                throw t;
            }
        } finally {
            if(max>0){
                // 调用完成以后唤起一个wait中的线程
                synchronized (count) {
                    count.notify();
                } 
            }
        }
    }

}
         注意上面的代码,为了RpcStatus.endCount记录成功失败的状态,endCount并没有在finally中执行,也就是在某些特殊的异常下可能会导致并发计数一直上升而不下降,到达阈值后就无法再进行对应的调用了,虽然这种情况很少,但还是觉得这个写法并不是很好。如果你需要扩展的Filter在ActiveLimitFilter之后执行,一定不要抛出Error或者Throwable级的异常!!

        GenericImplFilter: 对泛化调用的支持,当consumer没有的api接口时使用,具体用法参考 官方文档 ; 注意返回调用无法调用回声测试,这个不知道是dubbo的一个bug还是故意这样设置的,如果需要用泛化调用的方式进行回声测试,可以联系我;

        ValidationFilter: 用于对调用参数的验证,通过注解设置规则,可参考hibernate-validator。

        consumer端常用的Filter就讲到这里,如果要自行扩展Filter,请注意@Activate中group的设置及优先级的设置。



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