1.Dubbo源码解析:网络通信
2.dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建
3.Dubbo源码:跟着Demo学习基本使用
4.我找到了Dubbo源码的的度解BUG,同事纷纷说我有点东西
5.Dubbo调用超时那些事儿
Dubbo源码解析:网络通信
在之前的章节中,我们探讨了消费者如何通过内置的码深负载均衡找到服务提供者以及服务暴露的原理。本节重点关注的的度解是消费者如何通过网络与提供者进行远程调用的详细过程,涉及Dubbo框架的源码o源网络通信机制。
网络通信主要在Dubbo的码深豆芸会计源码Remoting模块中实现,Dubbo支持多种协议,的度解包括自定义的源码o源Dubbo协议、RMI、码深Hessian、的度解HTTP、源码o源WebService、码深Thrift、的度解REST、源码o源gRPC、码深Memcached和Redis等,每种协议有其特点。例如,Dubbo协议利用NIO异步通信,适合处理大量并发小数据量的场景,而RMI采用阻塞式短连接,适合Java RMI应用。
序列化在通信中起着至关重要的幸运10源码作用,Dubbo支持多种序列化方式,如Hessian2、Java、Fastjson等,其中Hessian2是默认选择。近年来,高效序列化技术如Kryo和FST不断涌现,它们的性能优于Hessian2,可通过配置引入以优化性能。
数据在网络传输中需要解决粘包拆包问题,Dubbo通过定义私有RPC协议,消息头包含魔数、类型和长度等信息,以确保数据的正确接收。在消费者发送请求时,首先会生成一个封装了方法和参数的Request对象,经过编码后通过Netty发送。提供方则通过Netty接收请求,解码后执行服务逻辑并返回Response对象。
双向通信中,服务提供方和消费方都通过心跳机制来检查连接状态,客户端和服务端都设有定时任务,碳资产源码确保数据的及时交互。在异步调用中,Dubbo通过CompletableFuture实现从异步到同步的转换,并处理并发调用时的数据一致性问题。
dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建
<dubbo-admin作为dubbo服务的可视化管理工具,它允许我们配置路由、均衡和权重等服务参数。在使用它之前,确保你具备了JDK8和Zookeeper环境。前端开发需要node和npm,后端则需要maven和springroot运行环境。
首先,你可以直接下载预编译的dubbo-admin-0.6.0.jar,其中包含了必要的配置文件application.properties。在下载的压缩文件中找到这个文件,修改其中的服务中心信息,例如Zookeeper的地址。链接:pan.baidu.com/s/Dp_...,提取码:3np5。
如果你希望从源代码自建,首先从Apache GitHub仓库获取dubbo-admin源代码:pm源并重新安装。对于启动时的qq壁纸源码InetSocketAddress错误,可能需要降级到Java 8版本来解决。
Dubbo源码:跟着Demo学习基本使用
Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架,因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo,带你了解Dubbo的基本使用步骤。
首先,你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包,然后修改conf/zoo.cfg配置,启动ZooKeeper服务。
接下来,定义业务接口,即Dubbo Provider和Consumer之间的约定,如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。
在dubbo-demo-xml模块中,提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的夸克主页源码dubbo-provider.xml中,配置DemoServiceImpl为Spring Bean,并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中,配置ZooKeeper地址,并使用dubbo:reference引入DemoService,以便远程调用其提供的服务。
启动Consumer端的Application,通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件,即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求,欢迎留言互动,共同探讨。
本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”,关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。
我找到了Dubbo源码的BUG,同事纷纷说我有点东西
某天,运营反馈称,执行一次保存操作后,后台出现3条数据,我立刻怀疑可能存在代码问题。为了确保不会误判,我要求暂停操作,保留现场,以便我进行排查。
查看新增代码,发现是同事三歪进行的改动,他将原有的dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情,得知他是更改了模块的配置方式。于是,我决定深入研究,找出问题所在。
dubbo配置方式多样,最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因,接下来将进行详细的调试过程。
我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先,针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置,我发现调用接口时,会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪,最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中,我关注到获取配置的retries值,发现其默认值为null,导致最终计算出的重试次数为3。
采用dubbo:reference标签配置重试次数时,同样在获取属性值后,发现其默认值为0,与注解配置一致,最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式,我总结了以下原因:
在@Reference注解形式下,dubbo会在注入代理对象时,通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下,虽然也使用了Autowired注解,但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。
在注解形式下,当配置retries为0时,属性值在注入过程中并未被解析为null,但进入buildReferenceBean时,因nullSafeEquals方法的处理,导致默认值和实际值不一致,最终未保存到map中。而标签形式下,解析器能够正确解析出retries的值为0,避免了后续的问题。
总结发现,采用@Reference注解配置重试次数时,dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题,导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时,设置retries为-1,以确保接口的幂等性。需要重试时,设置为1或更大值。
问题解决后,我优化了文件操作,将其改为异步处理,从而缩短了主流程的时间。最终,数据出现3条的状况得以解决。
此问题已得到解决,并在后续dubbo版本2.7.3中修复,确保了在注解配置方式下,nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。
Dubbo调用超时那些事儿
其实之前很早就看过Dubbo源码中关于超时这部分的处理逻辑,但是没有记录下来,最近在某脉上看到有人问了这个问题,想着再回顾一下。开始从dubbo的请求开始,看看dubbo(2.6.6)在超时这块是怎么处理的:
com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.header.HeaderExchangeChannel#request(java.lang.Object, int)@Overridepublic ResponseFuture request(Object request, int timeout) throws RemotingException { if (closed) { throw new RemotingException(this.getLocalAddress(), null, "Failed to send request " + request + ", cause: The channel " + this + " is closed!");}// create request.Request req = new Request();req.setVersion(Version.getProtocolVersion());req.setTwoWay(true);req.setData(request);DefaultFuture future = new DefaultFuture(channel, req, timeout);try { channel.send(req);} catch (RemotingException e) { future.cancel();throw e;}return future;}DefaultFuture从返回值ResponseFuture类型可以看出,这是一个异步方法(不等同于Dubbo的异步调用)。那么调用超时的关键可以从ResponseFuture来看:
public interface ResponseFuture { Object get() throws RemotingException;Object get(int timeoutInMillis) throws RemotingException;void setCallback(ResponseCallback callback);boolean isDone();}可以看到这是一个接口,从request方法可以得知实现类是DefaultFuture,从构造函数入手:
public DefaultFuture(Channel channel, Request request, int timeout) { this.channel = channel;this.request = request;this.id = request.getId();this.timeout = timeout > 0 ? timeout : channel.getUrl().getPositiveParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);// put into waiting map.FUTURES.put(id, this);CHANNELS.put(id, channel);}可以得知每一个DefaultFuture都有一个id,并且等于requestId,timeout是从url中获取的配置,没有时默认ms。
从代码的注释可以看到FUTURES这个map应该就是关键,是一个waiting map。
DefaultFuture中还有一个方法:
public static void received(Channel channel, Response response) { try { DefaultFuture future = FUTURES.remove(response.getId());if (future != null) { future.doReceived(response);} else { logger.warn("The timeout response finally returned at "+ (new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS").format(new Date()))+ ", response " + response+ (channel == null ? "" : ", channel: " + channel.getLocalAddress()+ " -> " + channel.getRemoteAddress()));}} finally { CHANNELS.remove(response.getId());}}可以看到调用的地方为:
com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.header.HeaderExchangeHandler#received
@Overridepublic void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException { //省略一些代码} else if (message instanceof Response) { handleResponse(channel, (Response) message);//省略一些代码}}com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.header.HeaderExchangeHandler#handleResponse
static void handleResponse(Channel channel, Response response) throws RemotingException { if (response != null && !response.isHeartbeat()) { DefaultFuture.received(channel, response);}}回到DefaultFuture.received,可以看到通过Response id从FUTURES中拿了一个DefaultFuture出来,然后调用了doReceived方法,也就是说Response id和Request id 相同。结下来看看doReceived做了什么:
private void doReceived(Response res) { lock.lock();try { response = res;if (done != null) { done.signal();}} finally { lock.unlock();}if (callback != null) { invokeCallback(callback);}}首先是加锁,然后通过唤醒了阻塞在Condition上的线程。看看什么地方会阻塞在done这个条件上:
@Overridepublic Object get(int timeout) throws RemotingException { if (timeout <= 0) { timeout = Constants.DEFAULT_TIMEOUT;}if (!isDone()) { long start = System.currentTimeMillis();lock.lock();try { while (!isDone()) { done.await(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);if (isDone() || System.currentTimeMillis() - start > timeout) { break;}}} catch (InterruptedException e) { throw new RuntimeException(e);} finally { lock.unlock();}if (!isDone()) { throw new TimeoutException(sent > 0, channel, getTimeoutMessage(false));}}return returnFromResponse();}是get方法,get方法确实在request请求后被调用:
(Result) currentClient.request(inv, timeout).get()可以看到get方法的大致逻辑为,先获取锁,然后循环判断isDone,并阻塞等到条件,当条件超时,如果任务完成,或者超过timeout结束循环,接着判断isDone,如果超时抛出TimeoutException。并且通过sent(request请求时间)是否>0()来判断是clientSide还是serverSide超时。
isDone逻辑如下:
@Overridepublic boolean isDone() { return response != null;}如果是正常Response,也有可能是超时的现象,可以看到get方法最后调用了一个函数:
public interface ResponseFuture { Object get() throws RemotingException;Object get(int timeoutInMillis) throws RemotingException;void setCallback(ResponseCallback callback);boolean isDone();}0TIMEOUT SIDESERVER_TIMEOUT(服务端超时): 这个就是正常的我们消费端请求一个RPC接口,服务端由于性能等一些原因处理时间超过了timeout配置时间。
CLIENT_TIMEOUT:我们可以看到是通过sent(上面有说sent>0)这个来判断是否clientTimeout,那么这个sent什么时候改变呢?就在发送请求的地方:
public interface ResponseFuture { Object get() throws RemotingException;Object get(int timeoutInMillis) throws RemotingException;void setCallback(ResponseCallback callback);boolean isDone();}1也就是说handler.sent一旦调用成功返回,那么就不算clientSide Timeout了。那么CLIENT_TIMEOUT大概率就是由于client端网络,系统等原因超时。
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