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learn.lianglianglee.com/专栏/Dubbo源码解读与实战-完/30 Filter 接口，扩展 Dubbo 框架的常用手段指北.md.html
周伟 d9c5ffd627 u
2022-05-11 19:04:14 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>30 Filter 接口，扩展 Dubbo 框架的常用手段指北</h1>
<p>在前面的第 27 课时中，我们介绍了 ProtocolFilterWrapper 的具体实现，这里简单回顾一下。在 buildInvokerChain() 方法中，ProtocolFilterWrapper 会加载 Dubbo 以及应用程序提供的 Filter 实现类，然后构造成 Filter 链，最后通过装饰者模式在原有 Invoker 对象基础上添加执行 Filter 链的逻辑。</p>
<p>Filter 链的组装逻辑设计得非常灵活，其中可以通过“-”配置手动剔除 Dubbo 原生提供的、默认加载的 Filter，通过“default”来代替 Dubbo 原生提供的 Filter，这样就可以很好地控制哪些 Filter 要加载，以及 Filter 的真正执行顺序。</p>
<p><strong>Filter 是扩展 Dubbo 功能的首选方案</strong>，并且 Dubbo 自身也提供了非常多的 Filter 实现来扩展自身功能。在回顾了 ProtocolFilterWrapper 加载 Filter 的大致逻辑之后，我们本课时就来深入介绍 Dubbo 内置的多种 Filter 实现类，以及自定义 Filter 扩展 Dubbo 的方式。</p>
<p>在开始介绍 Filter 接口实现之前，我们需要了解一下 Filter 在 Dubbo 架构中的位置，这样才能明确 Filter 链处理请求/响应的位置，如下图红框所示：</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-lLz2APEb2ABSTPPnfqGQ345.png" alt="Lark20201106-191028.png" /></p>
<p>Filter 在 Dubbo 架构中的位置</p>
<h3>ConsumerContextFilter</h3>
<p>ConsumerContextFilter 是一个非常简单的 Consumer 端 Filter 实现，它会在当前的 RpcContext 中记录本地调用的一些状态信息（会记录到 LOCAL 对应的 RpcContext 中），例如，调用相关的 Invoker、Invocation 以及调用的本地地址、远端地址信息，具体实现如下：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
RpcContext context = RpcContext.getContext();
context.setInvoker(invoker) // 记录Invoker
.setInvocation(invocation) // 记录Invocation
// 记录本地地址以及远端地址
.setLocalAddress(NetUtils.getLocalHost(), 0)
.setRemoteAddress(invoker.getUrl().getHost(), invoker.getUrl().getPort())
// 记录远端应用名称等信息
.setRemoteApplicationName(invoker.getUrl()
.getParameter(REMOTE_APPLICATION_KEY))
.setAttachment(REMOTE_APPLICATION_KEY, invoker.getUrl().getParameter(APPLICATION_KEY));
if (invocation instanceof RpcInvocation) {
((RpcInvocation) invocation).setInvoker(invoker);
}
// 检测是否超时
Object countDown = context.get(TIME_COUNTDOWN_KEY);
if (countDown != null) {
TimeoutCountDown timeoutCountDown = (TimeoutCountDown) countDown;
if (timeoutCountDown.isExpired()) {
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(
new RpcException(&quot;....&quot;), invocation);
}
}
return invoker.invoke(invocation);
}
</code></pre>
<p>这里使用的 TimeoutCountDown 对象用于检测当前调用是否超时，其中有三个字段。</p>
<ul>
<li>timeoutInMillis（long 类型）：超时时间，单位为毫秒。</li>
<li>deadlineInNanos（long 类型）：超时的时间戳，单位为纳秒。</li>
<li>expired（boolean 类型）：标识当前 TimeoutCountDown 关联的调用是否已超时。</li>
</ul>
<p>在 TimeoutCountDown.isExpire() 方法中，会比较当前时间与 deadlineInNanos 字段记录的超时时间戳。正如上面看到的逻辑，如果请求超时，则不再发起远程调用，直接让 AsyncRpcResult 异常结束。</p>
<h3>ActiveLimitFilter</h3>
<p>ActiveLimitFilter 是 Consumer 端用于限制一个 Consumer 对于一个服务端方法的并发调用量，也可以称为“客户端限流”。下面我们就来看下 ActiveLimitFilter 的具体实现：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
URL url = invoker.getUrl(); // 获得url对象
String methodName = invocation.getMethodName();// 获得方法名称
// 获取最大并发数
int max = invoker.getUrl().getMethodParameter(methodName, ACTIVES_KEY, 0);
// 获取该方法的状态信息
final RpcStatus rpcStatus = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName());
if (!RpcStatus.beginCount(url, methodName, max)) { // 尝试并发度加一
long timeout = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), TIMEOUT_KEY, 0);
long start = System.currentTimeMillis();
long remain = timeout;
synchronized (rpcStatus) { // 加锁
while (!RpcStatus.beginCount(url, methodName, max)) { // 再次尝试并发度加一
rpcStatus.wait(remain); // 当前线程阻塞，等待并发度降低
// 检测是否超时
long elapsed = System.currentTimeMillis() - start;
remain = timeout - elapsed;
if (remain &lt;= 0) {
throw new RpcException(...);
}
}
}
}
// 添加一个attribute
invocation.put(ACTIVELIMIT_FILTER_START_TIME, System.currentTimeMillis());
return invoker.invoke(invocation);
}
</code></pre>
<p>从 ActiveLimitFilter.invoke() 方法的代码中可以看到，其核心实现与 RpcStatus 对象密切相关。RpcStatus 中维护了两个集合，分别是：</p>
<ul>
<li>SERVICE_STATISTICS 集合（ConcurrentMap&lt;String, RpcStatus&gt; 类型），这个集合记录了当前 Consumer 调用每个服务的状态信息，其中 Key 是 URL，Value 是对应的 RpcStatus 对象；</li>
<li>METHOD_STATISTICS 集合（ConcurrentMap&lt;String, ConcurrentMap&lt;String, RpcStatus&gt;&gt; 类型），这个集合记录了当前 Consumer 调用每个服务方法的状态信息，其中第一层 Key 是 URL ，第二层 Key 是方法名称，第三层是对应的 RpcStatus 对象。</li>
</ul>
<p>RpcStatus 中统计了很多调用相关的信息，核心字段有如下几个。</p>
<ul>
<li>active（AtomicInteger 类型）：当前并发度。这也是 ActiveLimitFilter 中关注的并发度。</li>
<li>total（AtomicLong 类型）：调用的总数。</li>
<li>failed（AtomicInteger 类型）：失败的调用数。</li>
<li>totalElapsed（AtomicLong 类型）：所有调用的总耗时。</li>
<li>failedElapsed（AtomicLong 类型）：所有失败调用的总耗时。</li>
<li>maxElapsed（AtomicLong 类型）：所有调用中最长的耗时。</li>
<li>failedMaxElapsed（AtomicLong 类型）：所有失败调用中最长的耗时。</li>
<li>succeededMaxElapsed（AtomicLong 类型）：所有成功调用中最长的耗时。</li>
</ul>
<p>另外，RpcStatus 提供了上述字段的 getter/setter 方法，用于读写这些字段值，这里不再展开分析。</p>
<p>RpcStatus 中的 beginCount() 方法会在远程调用开始之前执行，其中会从 SERVICE_STATISTICS 集合和 METHOD_STATISTICS 集合中获取服务和服务方法对应的 RpcStatus 对象，然后分别将它们的 active 字段加一，相关实现如下：</p>
<pre><code>public static boolean beginCount(URL url, String methodName, int max) {
max = (max &lt;= 0) ? Integer.MAX_VALUE : max;
// 获取服务对应的RpcStatus对象
RpcStatus appStatus = getStatus(url);
// 获取服务方法对应的RpcStatus对象
RpcStatus methodStatus = getStatus(url, methodName);
if (methodStatus.active.get() == Integer.MAX_VALUE) { // 并发度溢出
return false;
}
for (int i; ; ) {
i = methodStatus.active.get();
if (i + 1 &gt; max) { // 并发度超过max上限，直接返回false
return false;
}
if (methodStatus.active.compareAndSet(i, i + 1)) { // CAS操作
break; // 更新成功后退出当前循环
}
}
appStatus.active.incrementAndGet(); // 单个服务的并发度加一
return true;
}
</code></pre>
<p>ActiveLimitFilter 在继承 Filter 接口的同时，还继承了 Filter.Listener 这个内部接口，在其 onResponse() 方法的实现中，不仅会调用 RpcStatus.endCount() 方法完成调用监控的统计，还会调用 notifyFinish() 方法唤醒阻塞在对应 RpcStatus 对象上的线程，具体实现如下：</p>
<pre><code>public void onResponse(Result appResponse, Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) {
String methodName = invocation.getMethodName(); // 获取调用的方法名称
URL url = invoker.getUrl();
int max = invoker.getUrl().getMethodParameter(methodName, ACTIVES_KEY, 0);
// 调用 RpcStatus.endCount() 方法完成调用监控的统计
RpcStatus.endCount(url, methodName, getElapsed(invocation), true);
// 调用 notifyFinish() 方法唤醒阻塞在对应 RpcStatus 对象上的线程
notifyFinish(RpcStatus.getStatus(url, methodName), max);
}
</code></pre>
<p>在 RpcStatus.endCount() 方法中，会对服务和服务方法两个维度的 RpcStatus 中的所有字段进行更新，完成统计：</p>
<pre><code>private static void endCount(RpcStatus status, long elapsed, boolean succeeded) {
status.active.decrementAndGet(); // 请求完成，降低并发度
status.total.incrementAndGet(); // 调用总次数增加
status.totalElapsed.addAndGet(elapsed); // 调用总耗时增加
if (status.maxElapsed.get() &lt; elapsed) { // 更新最大耗时
status.maxElapsed.set(elapsed);
}
if (succeeded) { // 如果此次调用成功，则会更新成功调用的最大耗时
if (status.succeededMaxElapsed.get() &lt; elapsed) {
status.succeededMaxElapsed.set(elapsed);
}
} else { // 如果此次调用失败，则会更新失败调用的最大耗时
status.failed.incrementAndGet();
status.failedElapsed.addAndGet(elapsed);
if (status.failedMaxElapsed.get() &lt; elapsed) {
status.failedMaxElapsed.set(elapsed);
}
}
}
</code></pre>
<h3>ContextFilter</h3>
<p>在前面第 26 课时介绍 AbstractInvoker 的时候，我们提到其 invoke() 方法中有如下一段逻辑：</p>
<pre><code>Map&lt;String, Object&gt; contextAttachments =
RpcContext.getContext().getObjectAttachments();
if (CollectionUtils.isNotEmptyMap(contextAttachments)) {
invocation.addObjectAttachments(contextAttachments);
}
</code></pre>
<p>这里将 RpcContext 中的附加信息添加到 Invocation 中，一并传递到 Provider 端。那在 Provider 端是如何获取 Invocation 中的附加信息，并设置到 RpcContext 中的呢？</p>
<p><strong>ContextFilter 是 Provider 端的一个 Filter 实现，它主要用来初始化 Provider 端的 RpcContext。</strong> ContextFilter 首先会从 Invocation 中获取 Attachments 集合，并对该集合中的 Key 进行过滤，其中会将 UNLOADING_KEYS 集合中的全部 Key 过滤掉；之后会初始化 RpcContext 以及 Invocation 的各项信息，例如，Invocation、Attachments、localAddress、remoteApplication、超时时间等；最后调用 Invoker.invoke() 方法执行 Provider 的业务逻辑。ContextFilter.Invoke() 方法的具体逻辑如下所示：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
Map&lt;String, Object&gt; attachments = invocation.getObjectAttachments();
... ... // 省略过滤UNLOADING_KEYS集合的逻辑
RpcContext context = RpcContext.getContext(); // 获取RpcContext
context.setInvoker(invoker) // 设置RpcContext中的信息
.setInvocation(invocation)
.setLocalAddress(invoker.getUrl().getHost(),
invoker.getUrl().getPort());
String remoteApplication = (String) invocation.getAttachment(REMOTE_APPLICATION_KEY);
if (StringUtils.isNotEmpty(remoteApplication)) {
context.setRemoteApplicationName(remoteApplication);
} else {
context.setRemoteApplicationName((String) context.getAttachment(REMOTE_APPLICATION_KEY));
}
long timeout = RpcUtils.getTimeout(invocation, -1);
if (timeout != -1) { // 设置超时时间
context.set(TIME_COUNTDOWN_KEY, TimeoutCountDown.newCountDown(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS));
}
if (attachments != null) { // 向RpcContext中设置Attachments
if (context.getObjectAttachments() != null) {
context.getObjectAttachments().putAll(attachments);
} else {
context.setObjectAttachments(attachments);
}
}
if (invocation instanceof RpcInvocation) { // 向Invocation设置Invoker
((RpcInvocation) invocation).setInvoker(invoker);
}
try {
// 在整个调用过程中，需要保持当前RpcContext不被删除，这里会将remove开关关掉，这样，removeContext()方法不会删除LOCAL RpcContext了
context.clearAfterEachInvoke(false);
return invoker.invoke(invocation);
} finally {
// 重置remove开关
context.clearAfterEachInvoke(true);
// 清理RpcContext，当前线程处理下一个调用的时候，会创建新的RpcContext
RpcContext.removeContext(true);
RpcContext.removeServerContext();
}
}
</code></pre>
<p>ContextFilter 继承了 Filter 接口的同时，还继承了 Filter.Listener 这个内部接口。在 ContextFilter.onResponse() 方法中，会将 SERVER_LOCAL 这个 RpcContext 中的附加信息添加到 AppResponse 的 attachments 字段中，返回给 Consumer。</p>
<pre><code>public void onResponse(Result appResponse, Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) {
appResponse.addObjectAttachments(RpcContext.getServerContext().getObjectAttachments());
}
</code></pre>
<h3>AccessLogFilter</h3>
<p>AccessLogFilter 主要用于记录日志，它的主要功能是将 Provider 或者 Consumer 的日志信息写入文件中。AccessLogFilter 会先将日志消息放入内存日志集合中缓存，当缓存大小超过一定阈值之后，会触发日志的写入。若长时间未触发日志文件写入，则由定时任务定时写入。</p>
<p>AccessLogFilter.invoke() 方法的核心实现如下：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation inv) throws RpcException {
String accessLogKey = invoker.getUrl().getParameter(ACCESS_LOG_KEY);
if (ConfigUtils.isNotEmpty(accessLogKey)) { // 获取ACCESS_LOG_KEY
// 构造AccessLogData对象，其中记录了日志信息，例如，调用的服务名称、方法名称、version等
AccessLogData logData = buildAccessLogData(invoker, inv);
log(accessLogKey, logData);
}
// 调用下一个Invoker
return invoker.invoke(inv);
}
</code></pre>
<p>在 log() 方法中，会按照 ACCESS_LOG_KEY 的值，找到对应的 AccessLogData 集合，然后完成缓存写入；如果缓存大小超过阈值，则触发文件写入。具体实现如下：</p>
<pre><code>private void log(String accessLog, AccessLogData accessLogData) {
// 根据ACCESS_LOG_KEY获取对应的缓存集合
Set&lt;AccessLogData&gt; logSet = LOG_ENTRIES.computeIfAbsent(accessLog, k -&gt; new ConcurrentHashSet&lt;&gt;());
if (logSet.size() &lt; LOG_MAX_BUFFER) { // 缓存大小未超过阈值
logSet.add(accessLogData);
} else { // 缓存大小超过阈值，触发缓存数据写入文件
writeLogSetToFile(accessLog, logSet);
// 完成文件写入之后，再次写入缓存
logSet.add(accessLogData);
}
}
</code></pre>
<p>在 writeLogSetToFile() 方法中，会按照 ACCESS_LOG_KEY 的值将日志信息写入不同的日志文件中：</p>
<ul>
<li>如果 ACCESS_LOG_KEY 配置的值为 true 或 default，会使用 Dubbo 默认提供的统一日志框架，输出到日志文件中；</li>
<li>如果 ACCESS_LOG_KEY 配置的值不为 true 或 default，则 ACCESS_LOG_KEY 配置值会被当作 access log 文件的名称，AccessLogFilter 会创建相应的目录和文件，并完成日志的输出。</li>
</ul>
<pre><code>private void writeLogSetToFile(String accessLog, Set&lt;AccessLogData&gt; logSet) {
try {
if (ConfigUtils.isDefault(accessLog)) {
// ACCESS_LOG_KEY配置值为true或是default
processWithServiceLogger(logSet);
} else { // ACCESS_LOG_KEY配置既不是true也不是default的时候
File file = new File(accessLog);
createIfLogDirAbsent(file); // 创建目录
renameFile(file); // 创建日志文件，这里会以日期为后缀，滚动创建
// 遍历logSet集合，将日志逐条写入文件
processWithAccessKeyLogger(logSet, file);
}
} catch (Exception e) {
logger.error(e.getMessage(), e);
}
}
private void processWithAccessKeyLogger(Set&lt;AccessLogData&gt; logSet, File file) throws IOException {
// 创建FileWriter，写入指定的日志文件
try (FileWriter writer = new FileWriter(file, true)) {
for (Iterator&lt;AccessLogData&gt; iterator = logSet.iterator();
iterator.hasNext();
iterator.remove()) {
writer.write(iterator.next().getLogMessage());
writer.write(System.getProperty(&quot;line.separator&quot;));
}
writer.flush();
}
}
</code></pre>
<p>在 AccessLogFilter 的构造方法中，会启动一个定时任务，定时调用上面介绍的 writeLogSetToFile() 方法，定时写入日志，具体实现如下：</p>
<pre><code>// 启动一个线程池
private static final ScheduledExecutorService LOG_SCHEDULED =
Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(new NamedThreadFactory(&quot;Dubbo-Access-Log&quot;, true));
// 启动一个定时任务，定期执行writeLogSetToFile()方法，完成日志写入
public AccessLogFilter() {
LOG_SCHEDULED.scheduleWithFixedDelay(
this::writeLogToFile, LOG_OUTPUT_INTERVAL,
LOG_OUTPUT_INTERVAL, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
</code></pre>
<p>为便于你更好地理解这部分内容，下面我们再来看一下 Dubbo 对各种日志框架的支持，在 processWithServiceLogger() 方法中我们可以看到 Dubbo 是通过 LoggerFactory 来支持各种第三方日志框架的：</p>
<pre><code>private void processWithServiceLogger(Set&lt;AccessLogData&gt; logSet) {
for (Iterator&lt;AccessLogData&gt; iterator = logSet.iterator();
iterator.hasNext();
iterator.remove()) { // 遍历logSet集合
AccessLogData logData = iterator.next();
// 通过LoggerFactory获取Logger对象，并写入日志
LoggerFactory.getLogger(LOG_KEY + &quot;.&quot; + logData.getServiceName()).info(logData.getLogMessage());
}
}
</code></pre>
<p>在 LoggerFactory 中维护了一个 LOGGERS 集合（Map&lt;String, FailsafeLogger&gt; 类型），其中维护了当前使用的全部 FailsafeLogger 对象；FailsafeLogger 对象中封装了一个 Logger 对象，这个 Logger 接口是 Dubbo 自己定义的接口，Dubbo 针对每种第三方框架都提供了一个 Logger 接口的实现，如下图所示：</p>
<p><img src="assets/Ciqc1F-lL4eAGvorAAEnucS-mWg399.png" alt="Lark20201106-191032.png" /></p>
<p>Logger 接口的实现</p>
<p>FailsafeLogger 是 Logger 对象的装饰器，它在每个 Logger 日志写入操作之外，都添加了 try/catch 异常处理。其他的 Dubbo Logger 实现类则是封装了相应第三方的 Logger 对象，并将日志输出操作委托给第三方的 Logger 对象完成。这里我们以 Log4j2Logger 为例进行简单分析：</p>
<pre><code>public class Log4j2Logger implements Logger {
// 维护了一个log4j日志框架中的Logger对象，实现了适配器的功能
private final org.apache.logging.log4j.Logger logger;
public Log4j2Logger(org.apache.logging.log4j.Logger logger) {
this.logger = logger;
}
@Override
public void info(String msg, Throwable e) {
logger.info(msg, e); // 直接调用log4j日志框架的Logger写入日志
}
... // 省略info()方法的其他重载，省略error、trace、warn、debug等方法
}
</code></pre>
<p>在 LoggerFactory.getLogger() 方法中，是通过其中的 LOGGER_ADAPTER 字段（LoggerAdapter 类型） 获取 Logger 实现对象的：</p>
<pre><code>public static Logger getLogger(String key) {
return LOGGERS.computeIfAbsent(key, k -&gt;
new FailsafeLogger(LOGGER_ADAPTER.getLogger(k)));
}
</code></pre>
<p>LOGGER_ADAPTER 字段在 LoggerFactory.setLogger() 方法中，通过 SPI 机制初始化：</p>
<pre><code>public static void setLoggerAdapter(String loggerAdapter) {
if (loggerAdapter != null &amp;&amp; loggerAdapter.length() &gt; 0) {
setLoggerAdapter(ExtensionLoader.getExtensionLoader(
LoggerAdapter.class).getExtension(loggerAdapter));
}
}
</code></pre>
<p>LoggerAdapter 被 @SPI 注解修饰，是一个扩展接口，如下图所示，LoggerAdapter 对应每个第三方框架的一个相应实现，用于创建相应的 Dubbo Logger 实现对象。</p>
<p><img src="assets/CgqCHl-lL4GAWy4JAAFMZJwzrp8801.png" alt="Lark20201106-191036.png" /></p>
<p>LoggerAdapter 接口实现</p>
<p>以 Log4j2LoggerAdapter 为例，其核心在 getLogger() 方法中，主要是创建 Log4j2Logger 对象，具体实现如下：</p>
<pre><code>public class Log4j2LoggerAdapter implements LoggerAdapter {
@Override
public Logger getLogger(String key) { // 创建Log4j2Logger适配器
return new Log4j2Logger(LogManager.getLogger(key));
}
}
</code></pre>
<h3>ClassLoaderFilter</h3>
<p>ClassLoaderFilter 是 Provider 端的一个 Filter 实现，主要功能是切换类加载器。</p>
<p>在 ClassLoaderFilter.invoke() 方法中，首先获取当前线程关联的 contextClassLoader，然后将其 ContextClassLoader 设置为 invoker.getInterface().getClassLoader()，也就是加载服务接口类的类加载器；之后执行 invoker.invoke() 方法，执行后续的 Filter 逻辑以及业务逻辑；最后，将当前线程关联的 contextClassLoader 重置为原来的 contextClassLoader。ClassLoaderFilter 的核心逻辑如下：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
ClassLoader ocl = Thread.currentThread().getContextClassLoader();
// 更新当前线程绑定的ClassLoader Thread.currentThread().setContextClassLoader(invoker.getInterface().getClassLoader());
try {
return invoker.invoke(invocation);
} finally {
Thread.currentThread().setContextClassLoader(ocl);
}
}
</code></pre>
<h3>ExecuteLimitFilter</h3>
<p><strong>ExecuteLimitFilter 是 Dubbo 在 Provider 端限流的实现</strong>，与 Consumer 端的限流实现 ActiveLimitFilter 相对应。ExecuteLimitFilter 的核心实现与 ActiveLimitFilter类似，也是依赖 RpcStatus 的 beginCount() 方法和 endCount() 方法来实现 RpcStatus.active 字段的增减，具体实现如下：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
URL url = invoker.getUrl();
String methodName = invocation.getMethodName();
int max = url.getMethodParameter(methodName, EXECUTES_KEY, 0);
// 尝试增加active的值，当并发度达到executes配置指定的阈值，则直接抛出异常
if (!RpcStatus.beginCount(url, methodName, max)) {
throw new RpcException(&quot;...&quot;);
}
invocation.put(EXECUTE_LIMIT_FILTER_START_TIME, System.currentTimeMillis());
return invoker.invoke(invocation); // 执行后续Filter以及业务逻辑
}
</code></pre>
<p>ExecuteLimitFilter 同时还实现了 Filter 内部的 Listener 接口，在 onResponse() 方法和 onError() 方法中会调用 RpcStatus.endCount() 方法，减小 active 的值，同时完成对一次调用的统计，具体实现比较简单，这里就不再展示。</p>
<h3>TimeoutFilter</h3>
<p>在前文介绍 ConsumerContextFilter 的时候可以看到，如果通过 TIME_COUNTDOWN_KEY 在 RpcContext 中配置了 TimeCountDown，就会对 TimeoutCountDown 进行检查，判定此次请求是否超时。然后，在 DubboInvoker 的 doInvoker() 方法实现中可以看到，在发起请求之前会调用 calculateTimeout() 方法确定该请求还有多久过期：</p>
<pre><code>private int calculateTimeout(Invocation invocation, String methodName) {
Object countdown = RpcContext.getContext().get(TIME_COUNTDOWN_KEY);
int timeout = DEFAULT_TIMEOUT;
if (countdown == null) { // RpcContext中没有指定TIME_COUNTDOWN_KEY，则使用timeout配置
// 获取timeout配置指定的超时时长，默认值为1秒
timeout = (int) RpcUtils.getTimeout(getUrl(), methodName, RpcContext.getContext(), DEFAULT_TIMEOUT);
if (getUrl().getParameter(ENABLE_TIMEOUT_COUNTDOWN_KEY, false)) {
// 如果开启了ENABLE_TIMEOUT_COUNTDOWN_KEY，则通过TIMEOUT_ATTACHENT_KEY将超时时间传递给Provider端
invocation.setObjectAttachment(TIMEOUT_ATTACHENT_KEY, timeout);
}
} else {
// 当前RpcContext中已经通过TIME_COUNTDOWN_KEY指定了超时时间，则使用该值作为超时时间
TimeoutCountDown timeoutCountDown = (TimeoutCountDown) countdown;
timeout = (int) timeoutCountDown.timeRemaining(TimeUnit.MILLISECONDS);
// 将剩余超时时间放入attachment中，传递给Provider端
invocation.setObjectAttachment(TIMEOUT_ATTACHENT_KEY, timeout);
}
return timeout;
}
</code></pre>
<p>当请求到达 Provider 时，ContextFilter 会根据 Invocation 中的 attachment 恢复 RpcContext 的attachment，其中就包含 TIMEOUT_ATTACHENT_KEY（对应的 Value 会恢复成 TimeoutCountDown 对象）。</p>
<p>TimeoutFilter 是 Provider 端另一个涉及超时时间的 Filter 实现，其 invoke() 方法实现比较简单，直接将请求转发给后续 Filter 处理。在 TimeoutFilter 对 onResponse() 方法的实现中，会从 RpcContext 中读取上述 TimeoutCountDown 对象，并检查此次请求是否超时。如果请求已经超时，则会将 AppResponse 中的结果清空，同时打印一条警告日志，具体实现如下：</p>
<pre><code>public void onResponse(Result appResponse, Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) {
Object obj = RpcContext.getContext().get(TIME_COUNTDOWN_KEY);
if (obj != null) {
TimeoutCountDown countDown = (TimeoutCountDown) obj;
if (countDown.isExpired()) { // 检查结果是否超时
((AppResponse) appResponse).clear(); // 清理结果信息
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn(&quot;...&quot;);
}
}
}
}
</code></pre>
<h3>TpsLimitFilter</h3>
<p><strong>TpsLimitFilter 是 Provider 端对 TPS 限流的实现</strong>。TpsLimitFilter 中维护了一个 TPSLimiter 接口类型的对象，其默认实现是 DefaultTPSLimiter，由它来控制 Provider 端的 TPS 上限值为多少。TpsLimitFilter.invoke() 方法的具体实现如下所示：</p>
<pre><code>public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
// 超过限流之后，直接抛出异常
if (!tpsLimiter.isAllowable(invoker.getUrl(), invocation)) {
throw new RpcException(&quot;... &quot;);
}
return invoker.invoke(invocation);
}
</code></pre>
<p>TPSLimiter 接口中的核心是 isAllowable() 方法。在 DefaultTPSLimiter 实现中，使用ConcurrentHashMap（stats 字段）为每个 ServiceKey 维护了一个相应的 StatItem 对象；在 isAllowable() 方法实现中，会从 URL 中读取 tps 参数值（默认为 -1，即没有限流），对于需要限流的请求，会从 stats 集合中获取（或创建）相应 StatItem 对象，然后调用 StatItem 对象的isAllowable() 方法判断是否被限流，具体实现如下：</p>
<pre><code>public boolean isAllowable(URL url, Invocation invocation) {
int rate = url.getParameter(TPS_LIMIT_RATE_KEY, -1);
long interval = url.getParameter(TPS_LIMIT_INTERVAL_KEY, DEFAULT_TPS_LIMIT_INTERVAL);
String serviceKey = url.getServiceKey();
if (rate &gt; 0) { // 需要限流，尝试从stats集合中获取相应的StatItem对象
StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
if (statItem == null) { // 查询stats集合失败，则创建新的StatItem对象
stats.putIfAbsent(serviceKey, new StatItem(serviceKey, rate, interval));
statItem = stats.get(serviceKey);
} else { // URL中参数发生变化时，会重建对应的StatItem
if (statItem.getRate() != rate || statItem.getInterval() != interval) {
stats.put(serviceKey, new StatItem(serviceKey, rate, interval));
statItem = stats.get(serviceKey);
}
}
return statItem.isAllowable();
} else { // 不需要限流，则从stats集合中清除相应的StatItem对象
StatItem statItem = stats.get(serviceKey);
if (statItem != null) {
stats.remove(serviceKey);
}
}
return true;
}
</code></pre>
<p>在 StatItem 中会记录如下一些关键信息。</p>
<ul>
<li>name（String 类型）：对应的 ServiceKey。</li>
<li>rate（int 类型）：一段时间内能通过的 TPS 上限。</li>
<li>token（LongAdder 类型）：初始值为 rate 值，每通过一个请求 token 递减一，当减为 0 时，不再通过任何请求，实现限流的作用。</li>
<li>interval（long 类型）：重置 token 值的时间周期，这样就实现了在 interval 时间段内能够通过 rate 个请求的效果。</li>
</ul>
<p>下面我们来看 StatItem 中 isAllowable() 方法的实现：</p>
<pre><code>public boolean isAllowable() {
long now = System.currentTimeMillis();
if (now &gt; lastResetTime + interval) { // 周期性重置token
token = buildLongAdder(rate);
lastResetTime = now; // 记录最近一次重置token的时间戳
}
if (token.sum() &lt; 0) { // 请求限流
return false;
}
token.decrement(); // 请求正常通过
return true;
}
</code></pre>
<p>到这里，Dubbo 中提供的核心 Filter 实现就介绍完了。不过，还有 EchoFilter 和 ExceptionFilter 这两个实现没有详细介绍，就留给你自行分析了，相信在了解上述 Filter 实现之后，你就可以非常轻松地阅读这两个 Filter 的源码。</p>
<h3>自定义 Filter 实践</h3>
<p>在了解完 Dubbo 加载 Filter 的原理以及 Dubbo 提供的多种 Filter 实现之后，下面我们就开始动手实现一个自定义的 Filter 实现，来进一步扩展 Dubbo 的功能。这里我们编写两个自定义的 Filter 实现类—— JarVersionConsumerFilter 和 JarVersionProviderFilter。</p>
<ul>
<li>JarVersionConsumerFilter 会获取服务接口所在 jar 包的版本，并作为 attachment 随请求发送到 Provider 端。</li>
<li>JarVersionProviderFilter 会统计请求中携带的 jar 包版本，并周期性打印（实践中一般会和监控数据一起生成报表）。</li>
</ul>
<p>在实践中，我们可以通过这两个 Filter 实现，搞清楚当前所有 Consumer 端升级接口 jar 包的情况。</p>
<p>首先，我们来看 JarVersionConsumerFilter 实现中的几个关键点。</p>
<ul>
<li>JarVersionConsumerFilter 被 @Activate 注解修饰，其中的 group 字段值为 CommonConstants.CONSUMER，会在 Consumer 端自动激活，order 字段值为 -1 ，是最后执行的 Filter。</li>
<li>JarVersionConsumerFilter 中维护了一个 LoadingCache 用于缓存各个业务接口与对应 jar 包版本号之间的映射关系。</li>
<li>在 invoke() 方法的实现中，会通过 LoadingCache 查询接口所在 jar 包的版本号，然后记录到 Invocation 的 attachment 之中，发送到 Provider 端。</li>
</ul>
<p>下面是 JarVersionConsumerFilter 的具体实现：</p>
<pre><code>@Activate(group = {CommonConstants.CONSUMER}, order = -1)
public class JarVersionConsumerFilter implements Filter {
private static final String JAR_VERSION_NAME_KEY = &quot;dubbo.jar.version&quot;;
// 通过一个LoadingCache缓存各个Class所在的jar包版本
private LoadingCache&lt;Class&lt;?&gt;, String&gt; versionCache = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(1024).build(new CacheLoader&lt;Class&lt;?&gt;, String&gt;() {
@Override
public String load(Class&lt;?&gt; key) throws Exception {
return getJarVersion(key);
}
});
@Override
public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
Map&lt;String, String&gt; attachments = invocation.getAttachments();
String version = versionCache.getUnchecked(invoker.getInterface());
if (!StringUtils.isBlank(version)) { // 添加版本号
attachments.put(JAR_VERSION_NAME_KEY, version);
}
return invoker.invoke(invocation);
}
// 读取Classpath下的&quot;/META-INF/MANIFEST.MF&quot;文件，获取jar包版本
private String getJarVersion(Class clazz) {
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(clazz.getResourceAsStream(&quot;/META-INF/MANIFEST.MF&quot;)))) {
String s = null;
while ((s = reader.readLine()) != null) {
int i = s.indexOf(&quot;Implementation-Version:&quot;);
if (i &gt; 0) {
return s.substring(i);
}
}
} catch (IOException e) {
// 省略异常处理逻辑
}
return &quot;&quot;;
}
}
</code></pre>
<p>JarVersionProviderFilter 的实现就非常简单了，它会读取请求中的版本信息，并将关联的计数器加一。另外，JarVersionProviderFilter 的构造方法中会启动一个定时任务，每隔一分钟执行一次，将统计结果打印到日志中（在生产环境一般会将这些统计数据生成报表展示）。</p>
<p>JarVersionProviderFilter 既然要运行在 Provider 端，那就需要将其 @Activate 注解的 group 字段设置为 CommonConstants.PROVIDER 常量。JarVersionProviderFilter 的具体实现如下：</p>
<pre><code>@Activate(group = {CommonConstants.PROVIDER}, order = -1)
public class JarVersionProviderFilter implements Filter {
private static final String JAR_VERSION_NAME_KEY = &quot;dubbo.jar.version&quot;;
private static final Map&lt;String, AtomicLong&gt; versionState = new ConcurrentHashMap&lt;&gt;();
private static final ScheduledExecutorService SCHEDULED_EXECUTOR_SERVICE = Executors.newScheduledThreadPool(1);
public JarVersionProviderFilter() { // 启动定时任务
SCHEDULED_EXECUTOR_SERVICE.schedule(() -&gt; {
for (Map.Entry&lt;String, AtomicLong&gt; entry : versionState.entrySet()) {
System.out.println(entry.getKey() + &quot;:&quot; + entry.getValue().getAndSet(0)); // 打印日志并将统计数据重置
}
}, 1, TimeUnit.MINUTES);
}
@Override
public Result invoke(Invoker&lt;?&gt; invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
String versionAttachment = invocation.getAttachment(JAR_VERSION_NAME_KEY);
if (!StringUtils.isBlank(versionAttachment)) {
AtomicLong count = versionState.computeIfAbsent(versionAttachment, v -&gt; new AtomicLong(0L));
count.getAndIncrement(); // 递增该版本的统计值
}
return invoker.invoke(invocation);
}
}
</code></pre>
<p>最后，我们需要在 Provider 项目的 /resources/META-INF/dubbo 目录下添加一个 SPI 配置文件，文件名称为 org.apache.dubbo.rpc.Filter，具体内容如下：</p>
<pre><code>version-provider=org.apache.dubbo.demo.provider.JarVersionProviderFilter
</code></pre>
<p>同样，也需要在 Consumer 项目相同位置添加相同的 SPI 配置文件（文件名称也相同），具体内容如下：</p>
<pre><code>version-consumer=org.apache.dubbo.demo.consumer.JarVersionConsumerFilter
</code></pre>
<h3>总结</h3>
<p>本课时重点介绍了 Dubbo 中 Filter 接口的相关实现。首先，我们回顾了 Filter 链的加载流程实现；然后详细分析了 Dubbo 中多个内置的 Filter 实现，这些内置 Filter 对于实现 Dubbo 核心功能是不可或缺的；最后，我们还阐述了自定义 Filter 扩展 Dubbo 功能的流程，并通过一个统计 jar 包版本的示例进行说明。</p>
</div>
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