dubbo,hessian过滤器filter使用
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了dubbo,hessian过滤器filter使用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Dubbo的Filter在使用的过程中是我们扩展最频繁的内容,而且Dubbo的很多特性实现也都离不开Filter的工作,今天一起来看一下Filter的具体实现。
Filter(过滤器)在很多框架中都有使用过这个概念,基本上的作用都是类似的,在请求处理前或者处理后做一些通用的逻辑,而且Filter可以有多个,支持层层嵌套。
Dubbo的Filter概念基本上符合我们正常的预期理解,而且Dubbo官方针对Filter做了很多的原生支持,目前大致有20来个吧,包括我们熟知的RpcContext,accesslog功能都是通过filter来实现了,下面一起详细看一下Filter的实现。
Dubbo的Filter实现入口是在ProtocolFilterWrapper,因为ProtocolFilterWrapper是Protocol的包装类,所以会在加载的Extension的时候被自动包装进来(理解这里的前提是理解Dubbo的SPI机制),然后我们看一下这个Filter链是如何构造的。
public <T> Invoker<T> refer(Class<T> type, URL url) throws RpcException { //向注册中心引用服务的时候并不会进行filter调用链 if (Constants.REGISTRY_PROTOCOL.equals(url.getProtocol())) { return protocol.refer(type, url); } return buildInvokerChain(protocol.refer(type, url), Constants.REFERENCE_FILTER_KEY, Constants.CONSUMER); } private static <T> Invoker<T> buildInvokerChain(final Invoker<T> invoker, String key, String group) { Invoker<T> last = invoker; //获得所有激活的Filter(已经排好序的) List<Filter> filters = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Filter.class).getActivateExtension(invoker.getUrl(), key, group); if (filters.size() > 0) { for (int i = filters.size() - 1; i >= 0; i --) { final Filter filter = filters.get(i); //复制引用,构建filter调用链 final Invoker<T> next = last; //这里只是构造一个最简化的Invoker作为调用链的载体Invoker last = new Invoker<T>() { public Class<T> 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; }
看到上面的内容,我们大致能明白实现是这样子的,通过获取所有可以被激活的Filter链,然后根据一定顺序构造出一个Filter的调用链,最后的调用链大致是这样子:Filter1->Filter2->Filter3->......->Invoker,这个构造Filter链的逻辑非常简单,重点就在于如何获取被激活的Filter链。
//将key在url中对应的配置值切换成字符串信息数组 public List<T> getActivateExtension(URL url, String key, String group) { String value = url.getParameter(key); return getActivateExtension(url, value == null || value.length() == 0 ? null : Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(value), group); } public List<T> getActivateExtension(URL url, String[] values, String group) { List<T> exts = new ArrayList<T>(); //所有用户自己配置的filter信息(有些Filter是默认激活的,有些是配置激活的,这里这里的names就指的配置激活的filter信息) List<String> names = values == null ? new ArrayList<String>(0) : Arrays.asList(values); //如果这些名称里不包括去除default的标志(-default),换言之就是加载Dubbo提供的默认Filter if (! names.contains(Constants.REMOVE_VALUE_PREFIX + Constants.DEFAULT_KEY)) { //加载extension信息 getExtensionClasses(); for (Map.Entry<String, Activate> entry : cachedActivates.entrySet()) { //name指的是SPI读取的配置文件的key String name = entry.getKey(); Activate activate = entry.getValue(); //group主要是区分实在provider端生效还是consumer端生效 if (isMatchGroup(group, activate.group())) { T ext = getExtension(name); //这里以Filter为例:三个判断条件的含义依次是: //1.用户配置的filter列表中不包含当前ext //2.用户配置的filter列表中不包含当前ext的加-的key //3.如果用户的配置信息(url中体现)中有可以激活的配置key并且数据不为0,false,null,N/A,也就是说有正常的使用 if (! names.contains(name) && ! names.contains(Constants.REMOVE_VALUE_PREFIX + name) && isActive(activate, url)) { exts.add(ext); } } } //根据Activate注解上的order排序 Collections.sort(exts, ActivateComparator.COMPARATOR); } //进行到此步骤的时候Dubbo提供的原生的Filter已经被添加完毕了,下面处理用户自己扩展的Filter List<T> usrs = new ArrayList<T>(); for (int i = 0; i < names.size(); i ++) { String name = names.get(i); //如果单个name不是以-开头并且所有的key里面并不包含-‘name‘(也就是说如果配置成了"dubbo,-dubbo"这种的可以,这个if是进不去的) if (! name.startsWith(Constants.REMOVE_VALUE_PREFIX) && ! names.contains(Constants.REMOVE_VALUE_PREFIX + name)) { //可以通过default关键字替换Dubbo原生的Filter链,主要用来控制调用链顺序 if (Constants.DEFAULT_KEY.equals(name)) { if (usrs.size() > 0) { exts.addAll(0, usrs); usrs.clear(); } } else { //加入用户自己定义的扩展Filter T ext = getExtension(name); usrs.add(ext); } } } if (usrs.size() > 0) { exts.addAll(usrs); } return exts; }
Cunsumer
ConsumerContextFilter (默认触发)
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException { //在当前的RpcContext中记录本地调用的一次状态信息 RpcContext.getContext() .setInvoker(invoker) .setInvocation(invocation) .setLocalAddress(NetUtils.getLocalHost(), 0) .setRemoteAddress(invoker.getUrl().getHost(), invoker.getUrl().getPort()); if (invocation instanceof RpcInvocation) { ((RpcInvocation)invocation).setInvoker(invoker); } try { return invoker.invoke(invocation); } finally { RpcContext.getContext().clearAttachments(); } }
其实简单来看这个Filter的话是十分简单,它又是怎么将客户端设置的隐式参数传递给服务端呢?载体就是Invocation对象,在客户端调用Invoker.invoke方法时候,会去取当前状态记录器RpcContext中的attachments属性,然后设置到RpcInvocation对象中,在RpcInvocation传递到provider的时候会通过另外一个过滤器ContextFilter将RpcInvocation对象重新设置回RpcContext中供服务端逻辑重新获取隐式参数。这就是为什么RpcContext只能记录一次请求的状态信息,因为在第二次调用的时候参数已经被新的RpcInvocation覆盖掉,第一次的请求信息对于第二次执行是不可见的。
ActiveLimitFilter (当配置了actives并且值不为0的时候触发)
ActiveLimitFilte主要用于限制同一个客户端对于一个服务端方法的并发调用量。(客户端限流)
public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException { URL url = invoker.getUrl(); String methodName = invocation.getMethodName(); int max = invoker.getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.ACTIVES_KEY, 0); //主要记录每台机器针对某个方法的并发数量 RpcStatus count = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()); if (max > 0) { 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) { synchronized (count) { //这个while循环是必要的,因为在一次wait结束后,可能线程调用已经结束了,腾出来consumer的空间 while ((active = count.getActive()) >= max) { try { count.wait(remain); } catch (InterruptedException e) { } //如果wait方法被中断的话,remain这时候有可能大于0 //如果其中一个线程运行结束自后调用notify方法的话,也有可能remain大于0 long elapsed = System.currentTimeMillis() - start; remain = timeout - elapsed; if (remain <= 0) { throw new RpcException("..."); } } } } } try { //调用开始和结束后增减并发数量 long begin = System.currentTimeMillis(); 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 { //这里很关键,因为一个调用完成后要通知正在等待执行的队列 if(max>0){ synchronized (count) { count.notify(); } } } }
FutureFilter
Future主要是处理事件信息,主要有以下几个事件:
- oninvoke 在方法调用前触发(如果调用出现异常则会直接触发onthrow方法)
- onreturn 在方法返回会触发(如果调用出现异常则会直接触发onthrow方法)
- onthrow 调用出现异常时候触发
public Result invoke(final Invoker<?> invoker, final Invocation invocation) throws RpcException {
final boolean isAsync = RpcUtils.isAsync(invoker.getUrl(), invocation);
// 这里主要处理回调逻辑,主要区分三个时间:oninvoke:调用前触发,onreturn:调用后触发 onthrow:出现异常情况时候触发
fireInvokeCallback(invoker, invocation);
//需要在调用前配置好是否有返回值,已供invoker判断是否需要返回future.
Result result = invoker.invoke(invocation);
if (isAsync) {
asyncCallback(invoker, invocation);
} else {
syncCallback(invoker, invocation, result);
}
return result;
}
private void fireInvokeCallback(final Invoker<?> invoker, final Invocation invocation) {
final Method onInvokeMethod = (Method)StaticContext.getSystemContext().get(StaticContext.getKey(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName(), Constants.ON_INVOKE_METHOD_KEY));
final Object onInvokeInst = StaticContext.getSystemContext().get(StaticContext.getKey(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName(), Constants.ON_INVOKE_INSTANCE_KEY));
if (onInvokeMethod == null && onInvokeInst == null ){
return ;
}
if (onInvokeMethod == null || onInvokeInst == null ){
throw new IllegalStateException("service:" + invoker.getUrl().getServiceKey() +" has a onreturn callback config , but no such "+(onInvokeMethod == null ? "method" : "instance")+" found. url:"+invoker.getUrl());
}
//由于JDK的安全检查耗时较多.所以通过setAccessible(true)的方式关闭安全检查就可以达到提升反射速度的目的
if (onInvokeMethod != null && ! onInvokeMethod.isAccessible()) {
onInvokeMethod.setAccessible(true);
}
//从之类可以看出oninvoke的方法参数要与调用的方法参数一致
Object[] params = invocation.getArguments();
try {
onInvokeMethod.invoke(onInvokeInst, params);
} catch (InvocationTargetException e) {
fireThrowCallback(invoker, invocation