Dubbo Provider 函数执行过程

引言

在 Dubbo 系列文章的最后，我们回过头来看一下整个 RPC 过程是如何运作起来的，本文着重介绍整个调用链路中 Provider 的函数执行过程，其他 Dubbo 相关文章均收录于 <Dubbo系列文章>。

服务调用过程

在前面的文章中，我们分析了 Dubbo SPI、服务导出与引入、以及集群容错方面的代码。经过前文的铺垫，我们终于可以分析服务调用过程了。Dubbo 服务调用过程比较复杂，包含众多步骤，比如发送请求、编解码、服务降级、过滤器链处理、序列化、线程派发以及响应请求等步骤。接下来我们将会重点分析请求的发送与接收、编解码、线程派发以及响应的发送与接收等过程。

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 Client 将编码后的请求发送给服务提供方的网络层上，也就是 Server。Server 在收到请求后，首先要做的事情是对数据包进行解码。然后将解码后的请求发送至分发器 Dispatcher，再由分发器将请求派发到指定的线程池上，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与接收过程。至于响应的发送与接收过程，这张图中没有表现出来。对于这两个过程，我们也会进行详细分析。

服务调用方式

Dubbo 支持同步和异步两种调用方式，其中异步调用还可细分为“有返回值”的异步调用和“无返回值”的异步调用。所谓“无返回值”异步调用是指服务消费方只管调用，但不关心调用结果，此时 Dubbo 会直接返回一个空的 RpcResult。若要使用异步特性，需要服务消费方手动进行配置。默认情况下，Dubbo 使用同步调用方式。

本节以及其他章节将会使用 Dubbo 官方提供的 Demo 分析整个调用过程，下面我们从 DemoService 接口的代理类开始进行分析。Dubbo 默认使用 Javassist 框架为服务接口生成动态代理类，因此我们需要先将代理类进行反编译才能看到源码。这里使用阿里开源 Java 应用诊断工具 Arthas 反编译代理类，结果如下：

/**
 * Arthas 反编译步骤：
 * 1. 启动 Arthas
 *    java -jar arthas-boot.jar
 *
 * 2. 输入编号选择进程
 *    Arthas 启动后，会打印 Java 应用进程列表，如下：
 *    [1]: 11232 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
 *    [2]: 22370 org.jetbrains.jps.cmdline.Launcher
 *    [3]: 22371 com.alibaba.dubbo.demo.consumer.Consumer
 *    [4]: 22362 com.alibaba.dubbo.demo.provider.Provider
 *    [5]: 2074 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain
 * 这里输入编号 3，让 Arthas 关联到启动类为 com.....Consumer 的 Java 进程上
 *
 * 3. 由于 Demo 项目中只有一个服务接口，因此此接口的代理类类名为 proxy0，此时使用 sc 命令搜索这个类名。
 *    $ sc *.proxy0
 *    com.alibaba.dubbo.common.bytecode.proxy0
 *
 * 4. 使用 jad 命令反编译 com.alibaba.dubbo.common.bytecode.proxy0
 *    $ jad com.alibaba.dubbo.common.bytecode.proxy0
 *
 * 更多使用方法请参考 Arthas 官方文档：
 *   https://alibaba.github.io/arthas/quick-start.html
 */
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;
    }
}

如上，代理类的逻辑比较简单。首先将运行时参数存储到数组中，然后调用 InvocationHandler 接口实现类的 invoke 方法，得到调用结果，最后将结果转型并返回给调用方。关于代理类的逻辑就说这么多，继续向下分析。

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();
    }
}

InvokerInvocationHandler 中的 invoker 成员变量类型为 MockClusterInvoker，MockClusterInvoker 内部封装了服务降级逻辑。下面简单看一下：

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
}

服务降级不是本文重点，因此这里就不分析 doMockInvoke 方法了。考虑到前文已经详细分析过 FailoverClusterInvoker，因此本节略过 FailoverClusterInvoker，直接分析 DubboInvoker。

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
}

上面的代码来自 AbstractInvoker 类，其中大部分代码用于添加信息到 RpcInvocation#attachment 变量中，添加完毕后，调用 doInvoke 执行后续的调用。doInvoke 是一个抽象方法，需要由子类实现，下面到 DubboInvoker 中看一下。

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
}

上面的代码包含了 Dubbo 对同步和异步调用的处理逻辑，搞懂了上面的代码，会对 Dubbo 的同步和异步调用方式有更深入的了解。Dubbo 实现同步和异步调用比较关键的一点就在于由谁调用 ResponseFuture 的 get 方法。同步调用模式下，由框架自身调用 ResponseFuture 的 get 方法。异步调用模式下，则由用户调用该方法。ResponseFuture 是一个接口，下面我们来看一下它的默认实现类 DefaultFuture 的源码。

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
}

如上，当服务消费者还未接收到调用结果时，用户线程调用 get 方法会被阻塞住。同步调用模式下，框架获得 DefaultFuture 对象后，会立即调用 get 方法进行等待。而异步模式下则是将该对象封装到 FutureAdapter 实例中，并将 FutureAdapter 实例设置到 RpcContext 中，供用户使用。FutureAdapter 是一个适配器，用于将 Dubbo 中的 ResponseFuture 与 JDK 中的 Future 进行适配。这样当用户线程调用 Future 的 get 方法时，经过 FutureAdapter 适配，最终会调用 ResponseFuture 实现类对象的 get 方法，也就是 DefaultFuture 的 get 方法。

到这里关于 Dubbo 几种调用方式的代码逻辑就分析完了，下面来分析请求数据的发送与接收，以及响应数据的发送与接收过程。

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参考内容

[1]《深入理解Apache Dubbo与实战》
[2] dubbo 官方文档