Dubbo：基本原理机制

“ 分布式应用场景有高并发，高可扩展和高性能的要求。还涉及到，序列化/反序列化，网络，多线程以及设计模式的问题。幸好 Dubbo 框架将上述知识进行了封装，让程序员能够把注意力放到业务上。

为了更好地了解和使用 Dubbo，今天来介绍一下 Dubbo 的主要组件和实现原理。

分布式服务框架：

• 高性能和透明化的RPC远程服务调用方案
• SOA服务治理方案
• Apache MINA 框架基于Reactor模型通信框架，基于tcp长连接

Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况

分析源代码，基本原理如下：

1. client一个线程调用远程接口，生成一个唯一的ID（比如一段随机字符串，UUID等），Dubbo是使用AtomicLong从0开始累计数字的
2. 将打包的方法调用信息（如调用的接口名称，方法名称，参数值列表等），和处理结果的回调对象callback，全部封装在一起，组成一个对象object
3. 向专门存放调用信息的全局ConcurrentHashMap里面put(ID, object)
4. 将ID和打包的方法调用信息封装成一对象connRequest，使用IoSession.write(connRequest)异步发送出去
5. 当前线程再使用callback的get()方法试图获取远程返回的结果，在get()内部，则使用synchronized获取回调对象callback的锁， 再先检测是否已经获取到结果，如果没有，然后调用callback的wait()方法，释放callback上的锁，让当前线程处于等待状态。
6. 服务端接收到请求并处理后，将结果（此结果中包含了前面的ID，即回传）发送给客户端，客户端socket连接上专门监听消息的线程收到消息，分析结果，取到ID，再从前面的ConcurrentHashMap里面get(ID)，从而找到callback，将方法调用结果设置到callback对象里。
7. 监听线程接着使用synchronized获取回调对象callback的锁（因为前面调用过wait()，那个线程已释放callback的锁了），再notifyAll()，唤醒前面处于等待状态的线程继续执行（callback的get()方法继续执行就能拿到调用结果了），至此，整个过程结束。

当前线程怎么让它“暂停”，等结果回来后，再向后执行？

答：先生成一个对象obj，在一个全局map里put(ID,obj)存放起来，再用synchronized获取obj锁，再调用obj.wait()让当前线程处于等待状态，然后另一消息监听线程等到服 务端结果来了后，再map.get(ID)找到obj，再用synchronized获取obj锁，再调用obj.notifyAll()唤醒前面处于等待状态的线程。

正如前面所说，Socket通信是一个全双工的方式，如果有多个线程同时进行远程方法调用，这时建立在client server之间的socket连接上会有很多双方发送的消息传递，前后顺序也可能是乱七八糟的，server处理完结果后，将结果消息发送给client，client收到很多消息，怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的？

答：使用一个ID，让其唯一，然后传递给服务端，再服务端又回传回来，这样就知道结果是原先哪个线程的了。

Dubbo 分层

Dubbo 是一款高性能 Java RPC 架构。它实现了面向接口代理的 RPC 调用，服务注册和发现，负载均衡，容错，扩展性等等功能。

Dubbo 大致上分为三层，分别是：

• 业务层
• RPC 层
• Remoting 层

Dubbo 的三层结构

从上图中可以看到，三层结构中包含了 Dubbo 的核心组件。他们的基本功能如下，对于比较常用的组件，会在后面的篇幅中详细讲解。

组件功能列表

这里将这些组件罗列出来，能有一个感性的认识。具体开发的时候，知道运用哪些组件。

Dubbo 调用工作流

Dubbo 框架是用来处理分布式系统中，服务发现与注册以及调用问题的，并且管理调用过程。

上面介绍了 Dubbo 的框架分层，下图的工作流就展示了他们是如何工作的。

Dubbo 服务调用流程图

工作流涉及到服务提供者（Provider），注册中心（Registration），网络（Network）和服务消费者（Consumer）：

• 服务提供者在启动的时候，会通过读取一些配置将服务实例化。
• Proxy 封装服务调用接口，方便调用者调用。客户端获取 Proxy 时，可以像调用本地服务一样，调用远程服务。
• Proxy 在封装时，需要调用 Protocol 定义协议格式，例如：Dubbo Protocol。
• 将 Proxy 封装成 Invoker，它是真实服务调用的实例。
• 将 Invoker 转化成 Exporter，Exporter 只是把 Invoker 包装了一层，是为了在注册中心中暴露自己，方便消费者使用。
• 将包装好的 Exporter 注册到注册中心。
• 服务消费者建立好实例，会到服务注册中心订阅服务提供者的元数据。元数据包括服务 IP 和端口以及调用方式（Proxy）。
• 消费者会通过获取的 Proxy 进行调用。通过服务提供方包装过程可以知道，Proxy 实际包装了 Invoker 实体，因此需要使用 Invoker 进行调用。
• 在 Invoker 调用之前，通过 Directory 获取服务提供者的 Invoker 列表。在分布式的服务中有可能出现同一个服务，分布在不同的节点上。
• 通过路由规则了解，服务需要从哪些节点获取。
• Invoker 调用过程中，通过 Cluster 进行容错，如果遇到失败策略进行重试。
• 调用中，由于多个服务可能会分布到不同的节点，就要通过 LoadBalance 来实现负载均衡。
• Invoker 调用之前还需要经过 Filter，它是一个过滤链，用来处理上下文，限流和计数的工作。
• 生成过滤以后的 Invoker。
• 用 Client 进行数据传输。
• Codec 会根据 Protocol 定义的协议，进行协议的构造。
• 构造完成的数据，通过序列化 Serialization 传输给服务提供者。
• Request 已经到达了服务提供者，它会被分配到线程池（ThreadPool）中进行处理。
• Server 拿到请求以后查找对应的 Exporter（包含有 Invoker）。
• 由于 Export 也会被 Filter 层层包裹
• 通过 Filter 以后获得 Invoker
• 最后，对服务提供者实体进行调用。

上面调用步骤经历了这么多过程，其中出现了 Proxy，Invoker，Exporter，Filter。

实际上都是调用实体在不同阶段的不同表现形式，本质是一样的，在不同的使用场景使用不同的实体。

例如 Proxy 是用来方便调用者调用的。Invoker 是在调用具体实体时使用的。Exporter 用来注册到注册中心的等等。

后面我们会对具体流程进行解析。如果时间不够无法阅读完全文，可以把上面的图保存。

服务暴露实现原理

上面讲到的服务调用流程中，开始服务提供者会进行初始化，将暴露给其他服务调用。服务消费者也需要初始化，并且在注册中心注册自己。

服务提供者和服务消费者暴露服务

首先来看看服务提供者暴露服务的整体机制：

开篇的大图中列举了 Config 核心组件，在服务提供者初始化的时候，会通过 Config 组件中的 ServiceConfig 读取服务的配置信息。

这个配置信息有三种形式，分别是 XML 文件，注解（Annoation）和属性文件（Properties 和 yaml）。

在读取配置文件生成服务实体以后，会通过 ProxyFactory 将 Proxy 转换成 Invoker。

此时，Invoker 会被定义 Protocol，之后会被包装成 Exporter。最后，Exporter 会发送到注册中心，作为服务的注册信息。上述流程主要通过 ServiceConfig 中的 doExport 完成。

下面是针对多协议多注册中心进行源代码分析：

doExportUrls 方法

doExportUrlsFor1Protocol 方法-1

doExportUrlsFor1Protocol 方法-2

上面截取了服务提供者暴露服务的代码片段，从注释上看整个暴露过程分为七个步骤：

• 读取其他配置信息到 map 中，用来后面构造 URL。
• 读取全局配置信息。
• 配置不是 remote，也就是暴露本地服务。
• 如果配置了监控地址，则服务调用信息会上报。
• 通过 Proxy 转化成 Invoker，RegistryURL 存放的是注册中心的地址。
• 暴露服务以后，向注册中心注册服务信息。
• 没有注册中心直接暴露服务。

一旦服务注册到注册中心以后，注册中心会通过 RegistryProtocol 中的 Export 方法将服务暴露出去，并依次做以下操作：

• 委托具体协议进行服务暴露，创建 NettyServer 监听端口，并保持服务实例。
• 创建注册中心对象，创建对应的 TCP 连接。
• 注册元数据到注册中心。
• 订阅 Configurators 节点。
• 如果需要销毁服务，需要关闭端口，注销服务信息。

说完了服务提供者的暴露再来看看服务消费者。

服务消费者首先持有远程服务实例生成的 Invoker，然后把 Invoker 转换成用户接口的动态代理引用。

框架进行服务引用的入口点在 ReferenceBean 中的 getObject 方法，会将实体转换成 ReferenceBean，它是集成与 ReferenceConfig 类的。

这里一起来看看 createProxy 的源代码：

getProxy 代码片段 1

getProxy 代码片段 2

从上面代码片段可以看出，消费者服务在调用服务提供者时，做了以下动作：

• 检查是否是同一个 JVM 内部引用。
• 如果是同一个 JVM 的引用，直接使用 injvm 协议从内存中获取实例。
• 注册中心地址后，添加 refer 存储服务消费元数据信息。
• 单注册中心消费。
• 依次获取注册中心的服务，并且添加到 Invokers 列表中。
• 通过 Cluster 将多个 Invoker 转换成一个 Invoker。
• 把 Invoker 转换成接口代理。

注册中心

说完服务暴露，再回头来看看注册中心。Dubbo 通过注册中心实现了分布式环境中服务的注册和发现。

其主要作用如下：

• 动态载入服务。服务提供者通过注册中心，把自己暴露给消费者，无须消费者逐个更新配置文件。
• 动态发现服务。消费者动态感知新的配置，路由规则和新的服务提供者。
• 参数动态调整。支持参数的动态调整，新参数自动更新到所有服务节点。
• 服务统一配置。统一连接到注册中心的服务配置。

配置中心工作流--注册调用流程图

先看看注册中心调用的流程图：

• 提供者（Provider）启动时，会向注册中心写入自己的元数据信息（调用方式）。
• 消费者（Consumer）启动时，也会在注册中心写入自己的元数据信息，并且订阅服务提供者，路由和配置元数据的信息。
• 服务治理中心（duubo-admin）启动时，会同时订阅所有消费者，提供者，路由和配置元数据的信息。
• 当提供者离开或者新提供者加入时，注册中心发现变化会通知消费者和服务治理中心。

注册中心工作原理

Dubbo 有四种注册中心的实现，分别是 ZooKeeper，Redis，Simple 和 Multicast。

这里着重介绍一下 ZooKeeper 的实现。ZooKeeper 是负责协调服务式应用的。

它通过树形文件存储的 ZNode 在 /dubbo/Service 目录下面建立了四个目录，分别是：

• Providers 目录下面，存放服务提供者 URL 和元数据。
• Consumers 目录下面，存放消费者的 URL 和元数据。
• Routers 目录下面，存放消费者的路由策略。
• Configurators 目录下面，存放多个用于服务提供者动态配置 URL 元数据信息。

客户端第一次连接注册中心的时候，会获取全量的服务元数据，包括服务提供者和服务消费者以及路由和配置的信息。

根据 ZooKeeper 客户端的特性，会在对应 ZNode 的目录上注册一个 Watcher，同时让客户端和注册中心保持 TCP 长连接。

如果服务的元数据信息发生变化，客户端会接受到变更通知，然后去注册中心更新元数据信息。变更时根据 ZNode 节点中版本变化进行。

Dubbo 集群容错

Cluster，Directory，Router，LoadBalance 核心接口

分布式服务多以集群形式出现，Dubbo 也不例外。在消费服务发起调用的时候，会涉及到 Cluster，Directory，Router，LoadBalance 几个核心组件。

Cluster，Directory，Router，LoadBalance 调用流程

先看看他们是如何工作的：

①生成 Invoker 对象。根据 Cluster 实现的不同，生成不同类型的 ClusterInvoker 对象。通过 ClusertInvoker 中的 Invoker 方法启动调用流程。

②获取可调用的服务列表，可以通过 Directory 的 List 方法获取。这里有两类服务列表的获取方式。

分别是 RegistryDirectory 和 StaticDirectory：

• RegistryDirectory：属于动态 Directory 实现，会自动从注册中心更新 Invoker 列表，配置信息，路由列表。
• StaticDirectory：它是 Directory 的静态列表实现，将传入的 Invoker 列表封装成静态的 Directory 对象。

在 Directory 获取所有 Invoker 列表之后，会调用路由接口（Router）。其会根据用户配置的不同策略对 Invoker 列表进行过滤，只返回符合规则的 Invoker。

假设用户配置接口 A 的调用，都使用了 IP 为 192.168.1.1 的节点，则 Router 会自动过滤掉其他的 Invoker，只返回 192.168.1.1 的 Invoker。

这里介绍一下 RegistryDirectory 的实现，它通过 Subscribe 和 Notify 方法，订阅和监听注册中心的元数据。

Subscribe，订阅某个 URL 的更新信息。Notify，根据订阅的信息进行监听。包括三类信息，配置 Configurators，路由 Router，以及 Invoker 列表。

管理员会通过 dubbo-admin 修改 Configurators 的内容，Notify 监听到该信息，就更新本地服务的 Configurators 信息。

同理，路由信息更新了，也会更新服务本地路由信息。如果 Invoker 的调用信息变更了（服务提供者调用信息），会根据具体情况更新本地的 Invoker 信息。

Notify 监听三类信息

通过前面三步生成的 Invoker 需要调用最终的服务，但是服务有可能分布在不同的节点上面。所以，需要经过 LoadBalance。

Dubbo 的负载均衡策略有四种：

• Random LoadBalance，随机，按照权重设置随机概率做负载均衡。
• RoundRobinLoadBalance，轮询，按照公约后的权重设置轮询比例。
• LeastActiveLoadBalance，按照活跃数调用，活跃度差的被调用的次数多。活跃度相同的 Invoker 进行随机调用。
• ConsistentHashLoadBalance，一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一个提供者。

最后进行 RPC 调用。如果调用出现异常，针对不同的异常提供不同的容错策略。Cluster 接口定义了 9 种容错策略，这些策略对用户是完全透明的。

用户可以在，，， 标签上通过 Cluster 属性设置：

• Failover，出现失败，立即重试其他服务器。可以设置重试次数。
• Failfast，请求失败以后，返回异常结果，不进行重试。
• Failsafe，出现异常，直接忽略。
• Failback，请求失败后，将失败记录放到失败队列中，通过定时线程扫描该队列，并定时重试。
• Forking，尝试调用多个相同的服务，其中任意一个服务返回，就立即返回结果。
• Broadcast，广播调用所有可以连接的服务，任意一个服务返回错误，就任务调用失败。
• Mock，响应失败时返回伪造的响应结果。
• Available，通过遍历的方式查找所有服务列表，找到第一个可以返回结果的节点，并且返回结果。
• Mergable，将多个节点请求合并进行返回。

Dubbo 远程调用

服务消费者经过容错，Invoker 列表，路由和负载均衡以后，会对 Invoker 进行过滤，之后通过 Client 编码，序列化发给服务提供者。

过滤，发送请求，编码，序列化发送给服务提供者

从上图可以看出在服务消费者调用服务提供者的前后，都会调用 Filter（过滤器）。

可以针对消费者和提供者配置对应的过滤器，由于过滤器在 RPC 执行过程中都会被调用，所以为了提高性能需要根据具体情况配置。

Dubbo 系统有自带的系统过滤器，服务提供者有 11 个，服务消费者有 5 个。过滤器的使用可以通过 @Activate 的注释，或者配置文件实现。

配置文件实现过滤器

过滤器的使用遵循以下几个规则：

• 过滤器顺序，过滤器执行是有顺序的。例如，用户定义的过滤器的过滤顺序默认会在系统过滤器之后。
  又例如，上图中 filter=“filter01, filter02”，filter01 过滤器执行就在 filter02 之前。
• 过滤器失效，如果针对某些服务或者方法不希望使用某些过滤器，可以通过“-”（减号）的方式使该过滤器失效。例如，filter=“-filter01”。
• 过滤器叠加，如果服务提供者和服务消费者都配置了过滤器，那么两个过滤器会被叠加生效。

由于，每个服务都支持多个过滤器，而且过滤器之间有先后顺序。因此在设计上 Dubbo 采用了装饰器模式，将 Invoker 进行层层包装，每包装一层就加入一层过滤条件。在执行过滤器的时候就好像拆开一个一个包装一样。

调用请求经过过滤以后，会以 Invoker 的形式对 Client 进行调用。Client 会交由底层 I/O 线程池处理，其包括处理消息读写，序列化，反序列化等逻辑。

同时会对 Dubbo 协议进行编码和解码操作。Dubbo 协议基于 TCP/IP 协议，包括协议头和协议体。

协议体包含了传输的主要内容，其意义不言而喻，它是由 16 字节长的报文组成，每个字节包括 8 个二进制位。

内容如下：

• 0-7 位，“魔法数”高位。
• 8-15 位，“魔法数”低位。前面两个字节的“魔法数”，是用来区别两个不同请求。好像编程中使用的“；”“/”之类的符号将两条记录分开。PS：魔法数用固定的“0xdabb”表示，
• 16 位，数据包的类型，因为 RPC 调用是双向的，0 表示 Response，1 表示 Request。
• 17 位，调用方式，0 表示单项，1 表示双向。
• 18 位，时间标识，0 表示请求/响应，1 表示心跳包。
• 19-23 位，序列化器编号，就是告诉协议用什么样的方式进行序列化。例如：Hessian2Serialization 等等。
• 24-31 位，状态位。20 表示 OK，30 表示 CLIENT_TIMEOUT 客户端超时，31 表示 SERVER_TIMEOUT 服务端超时，40 表示 BAD_REQUEST 错误的请求，50 表示 BAD_RESPONSE 错误的响应。
• 32-95 位，请求的唯一编号，也就是 RPC 的唯一 ID。
• 96-127，消息体包括 Dubbo 版本号，服务接口名，服务接口版本，方法名，参数类型，方法名，参数类型，方法参数值和请求额外参数。

服务消费者在调用之前会将上述服务消息体，根据 Dubbo 协议打包好。框架内部会调用 DefaultFuture 对象的 get 方法进行等待。

在准备发送请求的时候，才创建 Request 对象，这个对象会保存在一个静态的 HashMap 中，当服务提供者处理完 Request 之后，将返回的 Response 放回到 Futures 的 HashMap 中。

在 HashMap 中会找到对应的 Request 对象，并且返回给服务消费者。

服务消费者请求和响应图

协议打包好以后就需要给协议编码和序列化。这里需要用到 Dubbo 的编码器，其过程是将信息传化成字节流。

Dubbo 协议编码请求对象分为使用 ExchangeCodec 中的两个方法，encodeRequest 负责编码协议头和 encodeRequestData 编码协议体。

同样通过 encodeResponse 编码协议头，encodeResponseData 编码协议体。

服务消费者和提供者都通过 decode 和 decodeBody 两个方法进行解码，不同的是解码有可能在 IO 线程或者 Dubbo 线程池中完成。

虽然，编码和解码的细节在这里不做展开，但是以下几点需要注意：

• 构造 16 字节的协议头，特别是需要创建前面两个字节的魔法数，也就是“0xdabb”，它是用来分割两个不同请求的。
• 生成唯一的请求/响应 ID，并且根据这个 ID 识别请求和响应协议包。
• 通过协议头中的 19-23 位的描述，进行序列化/反序列化操作。
• 为了提高处理效率，每个协议都会放到 Buffer 中处理。

当服务提供者收到请求协议包以后，先将其放到 ThreadPool 中，然后依次处理。

由于服务提供者在注册中心是通过 Exporter 的方式暴露服务的，服务消费者也是通过 Exporter 作为接口进行调用的。

Exporter 是将 Invoker 进行了包装，将拆开的 Invoker 进行 Filter 过滤链条进行过滤以后，再去调用服务实体。最后，将信息返回给服务消费者。

总结

我们首先了解 Dubbo 的分层和几个核心模块，分别介绍他们的职责。然后通过一个简单的例子，服务消费者调用服务提供者，用 Dubbo 的工作流程将各个模块串起来。

在这 22 步的流程中，以服务提供者和服务消费者的初始化为起点，用到了 Config 和 Proxy 以及 Protocol，Invoker。

注册中心作为两者的连接桥梁，起到了服务发现和注册的作用，并且着重讲了如何通过 ZooKeeper 实现注册中心的原理。

在服务消费者调用提供者之前，需要通过 Cluster 容错机制，Directory 获取 Invoker 列表，Router 找到路由信息，再使用 LoadBalance 知道具体服务。

在调用服务提供者之间还不忘通过 Filter 进行过滤，通过装饰者模式实现的 Filter 可以形成过滤链条，依次对条件进行过滤。

对于远程调用，需要调用打包协议，针对 Dubbo 协议进行了描述，并且针对该协议进行了编码/解码和序列化/反序列化的操作。

服务提供者收到请求以后，会将请求放到 ThreadPool 中逐一处理。通过 Exporter，Invoker，Filter 的逐级转换，最后响应请求。

由于篇幅有限很多功能例如 SPI，Merger 等没有介绍到，有时间再和大家细聊。