轻量级RPC设计与实现第三版

在前两个版本中，每次发起请求一次就新建一个netty的channel连接，如果在高并发情况下就会造成资源的浪费，这时实现异步请求就十分重要，当有多个请求线程时，需要设计一个线程池来进行管理。除此之外，当前方法过于依赖注册中心，在高并发情况下对注册中心造成了压力；另外如果注册中心出现宕机等情况，那么整合系统就崩溃了，为了解决这个问题，添加了一个适合高并发的服务缓存机制。以上为该版本的新增内容。

异步请求和线程池

这里就不具体介绍异步请求的概念了。用一个通俗的例子解释，如你在饭店点餐，当你点好餐后，会得到一个点餐号，但是饭菜并不会立即做好送过，需要你等待一段时间，在这个时间段中，你可以做其他的事情，当饭菜做好后，会根据点餐号进行广播，通知你去拿饭菜。这就是一个典型的异步处理。
在项目中涉及到异步的主要有三个自定义类，即ChannelHolder,LwRequestPool和LwRequestManager。
在ChannelHolder中定义的变量：

@Data
@Builder
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class ChannelHolder {
    private Channel channel;
    private EventLoopGroup eventLoopGroup;
}

在LwRequestManager中的变量:

private static final ConcurrentHashMap<String, ChannelHolder> channelHolderMap = new ConcurrentHashMap<>();
    private static ExecutorService requestExecutor = new ThreadPoolExecutor(30, 100, 0, TimeUnit.SECONDS,
            new ArrayBlockingQueue<>(30),
            new BasicThreadFactory.Builder().namingPattern("request-service-connector-%d").build());

    private static LwRequestPool requestPool = SpringBeanFactory.getBean(LwRequestPool.class);

在LwRequestPool中定义的变量：

private final ConcurrentHashMap<String, Promise<LwResponse>> requestPool = new ConcurrentHashMap<>();

刚开始在动态代理中会调用send()方法，开始了有关异步调用的内容。通过requestId来确定是哪个请求，利用线程池执行netty客户端的运行，并利用CountDownLatch来先暂停下面代码的运行，如果latch执行了countDown()方法，会再返回这里执行下面的步骤。

  public static void send(LwRequest request, URL url) throws Exception{
        String requestId = request.getRequestId();
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
        requestExecutor.execute(new NettyClient(requestId, url, latch));
        latch.await();
        ChannelHolder channelHolder = channelHolderMap.get(requestId);
        channelHolder.getChannel().writeAndFlush(request);
        log.info("客户端发送消息：{}", channelHolder);
    }

之后运行Netty客户端中的run()方法，如果与服务端连接成功，将该请求id和对应的channel注册到channelHolderMap变量中，并执行submitRequest方法，将请求id和eventLoop注册到变量requestPool中。最后执行了countDown()方法。

 @Override
public void run() {
        EventLoopGroup group = new NioEventLoopGroup();
        Bootstrap bootstrap = new Bootstrap();
        bootstrap.group(group)
                .channel(NioSocketChannel.class)
                .option(ChannelOption.SO_KEEPALIVE, true)
                .option(ChannelOption.TCP_NODELAY, true)
                .option(ChannelOption.CONNECT_TIMEOUT_MILLIS, 5000)
                .handler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
                    @Override
                    protected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {
                        ChannelPipeline pipeline = socketChannel.pipeline();
                        pipeline.addLast(new LengthFieldBasedFrameDecoder(65535, 0, 4));
                        pipeline.addLast(new LwRpcEncoder(LwRequest.class, new HessianSerializer()));
                        pipeline.addLast(new LwRpcDecoder(LwResponse.class, new HessianSerializer()));
                        pipeline.addLast(clientHandler);
                    }
                });
        try {
            ChannelFuture future = bootstrap.connect(url.getHostname(), url.getPort()).sync();
            //连接成功
            if (future.isSuccess()) {
                ChannelHolder channelHolder = ChannelHolder.builder()
                        .channel(future.channel())
                        .eventLoopGroup(group).build();
                LwRequestManager.registerChannelHolder(requestId, channelHolder);
                latch.countDown();
            }
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

requestPool.submitRequest(requestId, channelHolder.getChannel().eventLoop());

public void submitRequest(String requestId, EventExecutor executor) {
        requestPool.put(requestId, new DefaultPromise<>(executor));
    }

当执行了countDown()方法，会跳转到原来最初的地方，执行剩下的代码部分，进行请求发送。等待服务端的响应。

ChannelHolder channelHolder = channelHolderMap.get(requestId);
        channelHolder.getChannel().writeAndFlush(request);

当客户端接收到服务端发回的结果信息时，会执行notifyRequest方法。

@Override
protected void channelRead0(ChannelHandlerContext channelHandlerContext, LwResponse response) throws Exception {
        lwRequestPool.notifyRequest(response.getRequestId(), response);
    }

在notifyRequest方法中，会从变量requestPool中获取到返回的LwResponse变量，并封装在Promise中,最后调用setsuccess()方法。

public void notifyRequest(String requestId, LwResponse response) {
        Promise<LwResponse> promise = requestPool.get(requestId);
        if (promise != null) {
            promise.setSuccess(response);
        }
  }

setsuccess()方法是netty的Promise中的方法。它会通知所有的监听器。在官方解释如下：
Marks this future as a success and notifies all
此时就可以通过fetchResponse根据请求id获取到了服务端发送过来的消息，此时已经执行完毕，需要从requestpool中删除该请求信息。

 LwResponse response = lwRequestPool.fetchResponse(requestId);
 
 public LwResponse fetchResponse(String requestId) throws Exception {
        Promise<LwResponse> promise = requestPool.get(requestId);
        if (promise == null)
            return null;
        LwResponse response = promise.get(10, TimeUnit.SECONDS);
        requestPool.remove(requestId);

        LwRequestManager.destroyChannelHolder(requestId);
        return response;
    }

高并发下的缓存机制

在原来的版本中，每次请求远程服务时，都需要从注册中心获取服务地址，在高并发情况下，会对注册中心造成一定的影响；或者如果注册中心突然宕机，那么就无法获取待服务地址，整个系统就崩溃了。所以设计一个缓存机制，将请求到的服务地址持久化到本地，当下次请求时，就无须再需要注册中心了，直接从持久化文件中获取，减轻了注册中心的压力。

在进行本地缓存时，会先调用saveServices方法，将URL数组信息保存到Properties中，并获取当前version版本号，然后执行doSaveProperties方法来保存到本地。这个步骤支持同步和异步两种方式。

public void saveServices(String serviceName, List<URL> urlList) {
        if (file == null)
            return;
        try {
            StringBuilder buf = new StringBuilder();
            for(URL url : urlList) {
                if (buf.length() > 0) {
                    buf.append(";");
                }
                buf.append(url.getAllInformation());
            }
            properties.setProperty(serviceName, buf.toString());
            long version = lastCacheChanged.incrementAndGet();
            if (syncSaveFile) {
                doSaveProperties(version);
            } else {
                registerCacheExecutor.execute(new SaveProperties(version));
            }

        } catch (Throwable  t) {
            log.warn(t.getMessage(), t);
        }
    }

在doSaveProperties方法中，如果传入的版本号不是最新的版本号，说明其他线程已经修改了，内容发生了变化，直接退出。在写入到文件时会添加锁，进一步保证信息的准确性。如果添加失败，会进行重试操作。

private void doSaveProperties(long version) {
        if (version < lastCacheChanged.get())
            return;
        if (file == null)
            return;
        try {
            File lockfile = new File(file.getAbsolutePath() + ".lock");
            if (!lockfile.exists()) {
                lockfile.createNewFile();
            }
            try(RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(lockfile, "rw");
            FileChannel channel = raf.getChannel();) {
                FileLock lock = channel.tryLock();
                if (lock == null) {
                    throw new IOException("不能锁住注册的缓存文件");
                }
                try {
                    if (!file.exists()) {
                        file.createNewFile();
                    }
                    try (FileOutputStream outputFile = new FileOutputStream(file)) {
                        properties.store(outputFile, "RPC Server Cache");
                    }
                } finally {
                    lock.release();
                }
            }
        }catch (Throwable e) {
            savePropertiesRetryTimes.incrementAndGet();
            if (savePropertiesRetryTimes.get() > SAVE_MAX_RETRY) {
                log.warn("超过最大重试次数，缓存失败！");
                savePropertiesRetryTimes.set(0);
                return;
            }
            if (version < lastCacheChanged.get()) {
                savePropertiesRetryTimes.set(0);
                return;
            }
            e.printStackTrace();
        }
    }

具体详细代码可以到我的项目中进行查看：轻量级RPC第三版