在第 17 课时中,我们详细介绍了 dubbo-remoting-api 模块中 Transporter 相关的核心抽象接口,本课时将继续介绍 dubbo-remoting-api 模块的其他内容。这里我们依旧从 Transporter 层的 RemotingServer、Client、Channel、ChannelHandler 等核心接口出发,介绍这些核心接口的实现。
首先,我们来看 AbstractPeer 这个抽象类,它同时实现了 Endpoint 接口和 ChannelHandler 接口,如下图所示,它也是 AbstractChannel、AbstractEndpoint 抽象类的父类。
AbstractPeer 继承关系
Netty 中也有 ChannelHandler、Channel 等接口,但无特殊说明的情况下,这里的接口指的都是 Dubbo 中定义的接口。如果涉及 Netty 中的接口,会进行特殊说明。
AbstractPeer 中有四个字段:一个是表示该端点自身的 URL 类型的字段,还有两个 Boolean 类型的字段(closing 和 closed)用来记录当前端点的状态,这三个字段都与 Endpoint 接口相关;第四个字段指向了一个 ChannelHandler 对象,AbstractPeer 对 ChannelHandler 接口的所有实现,都是委托给了这个 ChannelHandler 对象。从上面的继承关系图中,我们可以得出这样一个结论:AbstractChannel、AbstractServer、AbstractClient 都是要关联一个 ChannelHandler 对象的。
我们顺着上图的继承关系继续向下看,AbstractEndpoint 继承了 AbstractPeer 这个抽象类。AbstractEndpoint 中维护了一个 Codec2 对象(codec 字段)和两个超时时间(timeout 字段和 connectTimeout 字段),在 AbstractEndpoint 的构造方法中会根据传入的 URL 初始化这三个字段:
public AbstractEndpoint(URL url, ChannelHandler handler) {
super(url, handler); // 调用父类AbstractPeer的构造方法
// 根据URL中的codec参数值,确定此处具体的Codec2实现类
this.codec = getChannelCodec(url);
// 根据URL中的timeout参数确定timeout字段的值,默认1000
this.timeout = url.getPositiveParameter(TIMEOUT_KEY,
DEFAULT_TIMEOUT);
// 根据URL中的connect.timeout参数确定connectTimeout字段的值,默认3000
this.connectTimeout = url.getPositiveParameter(
Constants.CONNECT_TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_CONNECT_TIMEOUT);
}
在[第 17 课时]介绍 Codec2 接口的时候提到它是一个 SPI 扩展点,这里的 AbstractEndpoint.getChannelCodec() 方法就是基于 Dubbo SPI 选择其扩展实现的,具体实现如下:
protected static Codec2 getChannelCodec(URL url) {
// 根据URL的codec参数获取扩展名
String codecName = url.getParameter(Constants.CODEC_KEY, "telnet");
if (ExtensionLoader.getExtensionLoader(Codec2.class).hasExtension(codecName)) { // 通过ExtensionLoader加载并实例化Codec2的具体扩展实现
return ExtensionLoader.getExtensionLoader(Codec2.class).getExtension(codecName);
} else { // Codec2接口不存在相应的扩展名,就尝试从Codec这个老接口的扩展名中查找,目前Codec接口已经废弃了,所以省略这部分逻辑
}
}
另外,AbstractEndpoint 还实现了 Resetable 接口(只有一个 reset() 方法需要实现),虽然 AbstractEndpoint 中的 reset() 方法比较长,但是逻辑非常简单,就是根据传入的 URL 参数重置 AbstractEndpoint 的三个字段。下面是重置 codec 字段的代码片段,还是调用 getChannelCodec() 方法实现的:
public void reset(URL url) {
// 检测当前AbstractEndpoint是否已经关闭(略)
// 省略重置timeout、connectTimeout两个字段的逻辑
try {
if (url.hasParameter(Constants.CODEC_KEY)) {
this.codec = getChannelCodec(url);
}
} catch (Throwable t) {
logger.error(t.getMessage(), t);
}
}
AbstractServer 和 AbstractClient 都实现了 AbstractEndpoint 抽象类,我们先来看 AbstractServer 的实现。AbstractServer 在继承了 AbstractEndpoint 的同时,还实现了 RemotingServer 接口,如下图所示:
AbstractServer 继承关系图
AbstractServer 是对服务端的抽象,实现了服务端的公共逻辑。AbstractServer 的核心字段有下面几个。
在 AbstractServer 的构造方法中会根据传入的 URL初始化上述字段,并调用 doOpen() 这个抽象方法完成该 Server 的启动,具体实现如下:
public AbstractServer(URL url, ChannelHandler handler) {
super(url, handler); // 调用父类的构造方法
// 根据传入的URL初始化localAddress和bindAddress
localAddress = getUrl().toInetSocketAddress();
String bindIp = getUrl().getParameter(Constants.BIND_IP_KEY, getUrl().getHost());
int bindPort = getUrl().getParameter(Constants.BIND_PORT_KEY, getUrl().getPort());
if (url.getParameter(ANYHOST_KEY, false) || NetUtils.isInvalidLocalHost(bindIp)) {
bindIp = ANYHOST_VALUE;
}
bindAddress = new InetSocketAddress(bindIp, bindPort);
// 初始化accepts等字段
this.accepts = url.getParameter(ACCEPTS_KEY, DEFAULT_ACCEPTS);
this.idleTimeout = url.getParameter(IDLE_TIMEOUT_KEY, DEFAULT_IDLE_TIMEOUT);
try {
doOpen(); // 调用doOpen()这个抽象方法,启动该Server
} catch (Throwable t) {
throw new RemotingException("...");
}
// 获取该Server关联的线程池
executor = executorRepository.createExecutorIfAbsent(url);
}
在继续分析 AbstractServer 的具体实现类之前,我们先来了解一下 ExecutorRepository 这个接口。
ExecutorRepository 负责创建并管理 Dubbo 中的线程池,该接口虽然是个 SPI 扩展点,但是只有一个默认实现—— DefaultExecutorRepository。在该默认实现中维护了一个 ConcurrentMap
DefaultExecutorRepository.createExecutorIfAbsent() 方法会根据 URL 参数创建相应的线程池并缓存在合适的位置,具体实现如下:
public synchronized ExecutorService createExecutorIfAbsent(URL url) {
// 根据URL中的side参数值决定第一层key
String componentKey = EXECUTOR_SERVICE_COMPONENT_KEY;
if (CONSUMER_SIDE.equalsIgnoreCase(url.getParameter(SIDE_KEY))) {
componentKey = CONSUMER_SIDE;
}
Map<Integer, ExecutorService> executors = data.computeIfAbsent(componentKey, k -> new ConcurrentHashMap<>());
// 根据URL中的port值确定第二层key
Integer portKey = url.getPort();
ExecutorService executor = executors.computeIfAbsent(portKey, k -> createExecutor(url));
// 如果缓存中相应的线程池已关闭,则同样需要调用createExecutor()方法
// 创建新的线程池,并替换掉缓存中已关闭的线程持,这里省略这段逻辑
return executor;
}
在 createExecutor() 方法中,会通过 Dubbo SPI 查找 ThreadPool 接口的扩展实现,并调用其 getExecutor() 方法创建线程池。ThreadPool 接口被 @SPI 注解修饰,默认使用 FixedThreadPool 实现,但是 ThreadPool 接口中的 getExecutor() 方法被 @Adaptive 注解修饰,动态生成的适配器类会优先根据 URL 中的 threadpool 参数选择 ThreadPool 的扩展实现。ThreadPool 接口的实现类如下图所示:
ThreadPool 继承关系图
不同实现会根据 URL 参数创建不同特性的线程池,这里以CacheThreadPool为例进行分析:
public Executor getExecutor(URL url) {
String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME);
// 核心线程数量
int cores = url.getParameter(CORE_THREADS_KEY, DEFAULT_CORE_THREADS);
// 最大线程数量
int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, Integer.MAX_VALUE);
// 缓冲队列的最大长度
int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
// 非核心线程的最大空闲时长,当非核心线程空闲时间超过该值时,会被回收
int alive = url.getParameter(ALIVE_KEY, DEFAULT_ALIVE);
// 下面就是依赖JDK的ThreadPoolExecutor创建指定特性的线程池并返回
return new ThreadPoolExecutor(cores, threads, alive, TimeUnit.MILLISECONDS,
queues == 0 ? new SynchronousQueue<Runnable>() :
(queues < 0 ? new LinkedBlockingQueue<Runnable>()
: new LinkedBlockingQueue<Runnable>(queues)),
new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
}
再简单说一下其他 ThreadPool 实现创建的线程池。
上述三种类型的线程池都是基于 JDK ThreadPoolExecutor 线程池,在核心线程全部被占用的时候,会优先将任务放到缓冲队列中缓存,在缓冲队列满了之后,才会尝试创建新线程来处理任务。
EagerThreadPool 创建的线程池是 EagerThreadPoolExecutor(继承了 JDK 提供的 ThreadPoolExecutor),使用的队列是 TaskQueue(继承了LinkedBlockingQueue)。该线程池与 ThreadPoolExecutor 不同的是:在线程数没有达到最大线程数的前提下,EagerThreadPoolExecutor 会优先创建线程来执行任务,而不是放到缓冲队列中;当线程数达到最大值时,EagerThreadPoolExecutor 会将任务放入缓冲队列,等待空闲线程。
EagerThreadPoolExecutor 覆盖了 ThreadPoolExecutor 中的两个方法:execute() 方法和 afterExecute() 方法,具体实现如下,我们可以看到其中维护了一个 submittedTaskCount 字段(AtomicInteger 类型),用来记录当前在线程池中的任务总数(正在线程中执行的任务数+队列中等待的任务数)。
public void execute(Runnable command) {
// 任务提交之前,递增submittedTaskCount
submittedTaskCount.incrementAndGet();
try {
super.execute(command); // 提交任务
} catch (RejectedExecutionException rx) {
final TaskQueue queue = (TaskQueue) super.getQueue();
try {
// 任务被拒绝之后,会尝试再次放入队列中缓存,等待空闲线程执行
if (!queue.retryOffer(command, 0, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
// 再次入队被拒绝,则队列已满,无法执行任务
// 递减submittedTaskCount
submittedTaskCount.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException("Queue capacity is full.", rx);
}
} catch (InterruptedException x) {
// 再次入队列异常,递减submittedTaskCount
submittedTaskCount.decrementAndGet();
throw new RejectedExecutionException(x);
}
} catch (Throwable t) { // 任务提交异常,递减submittedTaskCount
submittedTaskCount.decrementAndGet();
throw t;
}
}
protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
// 任务指定结束,递减submittedTaskCount
submittedTaskCount.decrementAndGet();
}
看到这里,你可能会有些疑惑:没有看到优先创建线程执行任务的逻辑啊。其实重点在关联的 TaskQueue 实现中,它覆盖了 LinkedBlockingQueue.offer() 方法,会判断线程池的 submittedTaskCount 值是否已经达到最大线程数,如果未超过,则会返回 false,迫使线程池创建新线程来执行任务。示例代码如下:
public boolean offer(Runnable runnable) {
// 获取当前线程池中的活跃线程数
int currentPoolThreadSize = executor.getPoolSize();
// 当前有线程空闲,直接将任务提交到队列中,空闲线程会直接从中获取任务执行
if (executor.getSubmittedTaskCount() < currentPoolThreadSize) {
return super.offer(runnable);
}
// 当前没有空闲线程,但是还可以创建新线程,则返回false,迫使线程池创建
// 新线程来执行任务
if (currentPoolThreadSize < executor.getMaximumPoolSize()) {
return false;
}
// 当前线程数已经达到上限,只能放到队列中缓存了
return super.offer(runnable);
}
线程池最后一个相关的小细节是 AbortPolicyWithReport ,它继承了 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy,覆盖的 rejectedExecution 方法中会输出包含线程池相关信息的 WARN 级别日志,然后进行 dumpJStack() 方法,最后才会抛出RejectedExecutionException 异常。
我们回到 Server 的继承线上,下面来看基于 Netty 4 实现的 NettyServer,它继承了前文介绍的 AbstractServer,实现了 doOpen() 方法和 doClose() 方法。这里重点看 doOpen() 方法,如下所示:
protected void doOpen() throws Throwable {
// 创建ServerBootstrap
bootstrap = new ServerBootstrap();
// 创建boss EventLoopGroup
bossGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(1, "NettyServerBoss");
// 创建worker EventLoopGroup
workerGroup = NettyEventLoopFactory.eventLoopGroup(
getUrl().getPositiveParameter(IO_THREADS_KEY, Constants.DEFAULT_IO_THREADS),
"NettyServerWorker");
// 创建NettyServerHandler,它是一个Netty中的ChannelHandler实现,
// 不是Dubbo Remoting层的ChannelHandler接口的实现
final NettyServerHandler nettyServerHandler = new NettyServerHandler(getUrl(), this);
// 获取当前NettyServer创建的所有Channel,这里的channels集合中的
// Channel不是Netty中的Channel对象,而是Dubbo Remoting层的Channel对象
channels = nettyServerHandler.getChannels();
// 初始化ServerBootstrap,指定boss和worker EventLoopGroup
bootstrap.group(bossGroup, workerGroup)
.channel(NettyEventLoopFactory.serverSocketChannelClass())
.option(ChannelOption.SO_REUSEADDR, Boolean.TRUE)
.childOption(ChannelOption.TCP_NODELAY, Boolean.TRUE)
.childOption(ChannelOption.ALLOCATOR, PooledByteBufAllocator.DEFAULT)
.childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
@Override
protected void initChannel(SocketChannel ch) throws Exception {
// 连接空闲超时时间
int idleTimeout = UrlUtils.getIdleTimeout(getUrl());
// NettyCodecAdapter中会创建Decoder和Encoder
NettyCodecAdapter adapter = new NettyCodecAdapter(getCodec(), getUrl(), NettyServer.this);
ch.pipeline()
// 注册Decoder和Encoder
.addLast("decoder", adapter.getDecoder())
.addLast("encoder", adapter.getEncoder())
// 注册IdleStateHandler
.addLast("server-idle-handler", new IdleStateHandler(0, 0, idleTimeout, MILLISECONDS))
// 注册NettyServerHandler
.addLast("handler", nettyServerHandler);
}
});
// 绑定指定的地址和端口
ChannelFuture channelFuture = bootstrap.bind(getBindAddress());
channelFuture.syncUninterruptibly(); // 等待bind操作完成
channel = channelFuture.channel();
}
看完 NettyServer 实现的 doOpen() 方法之后,你会发现它和简易版 RPC 框架中启动一个 Netty 的 Server 端基本流程类似:初始化 ServerBootstrap、创建 Boss EventLoopGroup 和 Worker EventLoopGroup、创建 ChannelInitializer 指定如何初始化 Channel 上的 ChannelHandler 等一系列 Netty 使用的标准化流程。
其实在 Transporter 这一层看,功能的不同其实就是注册在 Channel 上的 ChannelHandler 不同,通过 doOpen() 方法得到的 Server 端结构如下:
NettyServer 模型
下面我们来逐个看看这四个 ChannelHandler 的核心功能。
首先是decoder 和 encoder,它们都是 NettyCodecAdapter 的内部类,如下图所示,分别继承了 Netty 中的 ByteToMessageDecoder 和 MessageToByteEncoder:
还记得 AbstractEndpoint 抽象类中的 codec 字段(Codec2 类型)吗?InternalDecoder 和 InternalEncoder 会将真正的编解码功能委托给 NettyServer 关联的这个 Codec2 对象去处理,这里以 InternalDecoder 为例进行分析:
private class InternalDecoder extends ByteToMessageDecoder {
protected void decode(ChannelHandlerContext ctx, ByteBuf input, List<Object> out) throws Exception {
// 将ByteBuf封装成统一的ChannelBuffer
ChannelBuffer message = new NettyBackedChannelBuffer(input);
// 拿到关联的Channel
NettyChannel channel = NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);
do {
// 记录当前readerIndex的位置
int saveReaderIndex = message.readerIndex();
// 委托给Codec2进行解码
Object msg = codec.decode(channel, message);
// 当前接收到的数据不足一个消息的长度,会返回NEED_MORE_INPUT,
// 这里会重置readerIndex,继续等待接收更多的数据
if (msg == Codec2.DecodeResult.NEED_MORE_INPUT) {
message.readerIndex(saveReaderIndex);
break;
} else {
if (msg != null) { // 将读取到的消息传递给后面的Handler处理
out.add(msg);
}
}
} while (message.readable());
}
}
你是不是发现 InternalDecoder 的实现与我们简易版 RPC 的 Decoder 实现非常相似呢?
InternalEncoder 的具体实现就不再展开讲解了,你若感兴趣可以翻看源码进行研究和分析。
接下来是IdleStateHandler,它是 Netty 提供的一个工具型 ChannelHandler,用于定时心跳请求的功能或是自动关闭长时间空闲连接的功能。它的原理到底是怎样的呢?在 IdleStateHandler 中通过 lastReadTime、lastWriteTime 等几个字段,记录了最近一次读/写事件的时间,IdleStateHandler 初始化的时候,会创建一个定时任务,定时检测当前时间与最后一次读/写时间的差值。如果超过我们设置的阈值(也就是上面 NettyServer 中设置的 idleTimeout),就会触发 IdleStateEvent 事件,并传递给后续的 ChannelHandler 进行处理。后续 ChannelHandler 的 userEventTriggered() 方法会根据接收到的 IdleStateEvent 事件,决定是关闭长时间空闲的连接,还是发送心跳探活。
最后来看NettyServerHandler,它继承了 ChannelDuplexHandler,这是 Netty 提供的一个同时处理 Inbound 数据和 Outbound 数据的 ChannelHandler,从下面的继承图就能看出来。
NettyServerHandler 继承关系图
在 NettyServerHandler 中有 channels 和 handler 两个核心字段。
这里以 write() 方法为例进行简单分析:
public void write(ChannelHandlerContext ctx, Object msg, ChannelPromise promise) throws Exception {
super.write(ctx, msg, promise); // 将发送的数据继续向下传递
// 并不影响消息的继续发送,只是触发sent()方法进行相关的处理,这也是方法
// 名称是动词过去式的原因,可以仔细体会一下。其他方法可能没有那么明显,
// 这里以write()方法为例进行说明
NettyChannel channel = NettyChannel.getOrAddChannel(ctx.channel(), url, handler);
handler.sent(channel, msg);
}
在 NettyServer 创建 NettyServerHandler 的时候,可以看到下面的这行代码:
final NettyServerHandler nettyServerHandler = new NettyServerHandler(getUrl(), this);
其中第二个参数传入的是 NettyServer 这个对象,你可以追溯一下 NettyServer 的继承结构,会发现它的最顶层父类 AbstractPeer 实现了 ChannelHandler,并且将所有的方法委托给其中封装的 ChannelHandler 对象,如下图所示:
也就是说,NettyServerHandler 会将数据委托给这个 ChannelHandler。
到此为止,Server 这条继承线就介绍完了。你可以回顾一下,从 AbstractPeer 开始往下,一路继承下来,NettyServer 拥有了 Endpoint、ChannelHandler 以及RemotingServer多个接口的能力,关联了一个 ChannelHandler 对象以及 Codec2 对象,并最终将数据委托给这两个对象进行处理。所以,上层调用方只需要实现 ChannelHandler 和 Codec2 这两个接口就可以了。
本课时重点介绍了 Dubbo Transporter 层中 Server 相关的实现。
首先,我们介绍了 AbstractPeer 这个最顶层的抽象类,了解了 Server、Client 和 Channel 的公共属性。接下来,介绍了 AbstractEndpoint 抽象类,它提供了编解码等 Server 和 Client 所需的公共能力。最后,我们深入分析了 AbstractServer 抽象类以及基于 Netty 4 实现的 NettyServer,同时,还深入剖析了涉及的各种组件,例如,ExecutorRepository、NettyServerHandler 等。