dubbo源码分析-consumer端6-数据发送与接收

        consumer端的数据经过处理后，最终进入发送的流程。接下来我们继续跟着数据的流向进行分析。 首先进入到了DubboInvoker，DubboInvoker中包含了多个ExchangeClient， 每个ExchangeClient都对应了一个物理连接，同一个DubboInvoker中的所有ExchangeClient都是连接的同一个ip/port。DubboInvoker循环的从ExchangeClient数组中获取一个，并利用该ExchangeClient发送数据，发送的模式有三种：

        1、单项发送：发送完数据直接返回，不需要结果；

        2、双向发送：发送完数据后等待数据返回（类似Future.get())；

        3、异步发送：发送完数据直接返回，同时往RpcContext中存入对应的Future，应用可以通过RpcContext.getContext().getFuture()获取到Future。通过Future可以发起多个异步调用，减少业务的执行时间。

protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable {
RpcInvocation inv = (RpcInvocation) invocation;
final String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
inv.setAttachment(Constants.PATH_KEY, getUrl().getPath());
inv.setAttachment(Constants.VERSION_KEY, version);

// 如果有多个连接则轮流发
ExchangeClient currentClient;
if (clients.length == 1) {
currentClient = clients[0];
} else {
currentClient = clients[index.getAndIncrement() % clients.length];
}
try {
boolean isAsync = RpcUtils.isAsync(getUrl(), invocation);
boolean isOneway = RpcUtils.isOneway(getUrl(), invocation);
int timeout = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.TIMEOUT_KEY,Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
if (isOneway) {
// 不需要返回则发送后不等待立即返回
boolean isSent = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.SENT_KEY, false);
currentClient.send(inv, isSent);
RpcContext.getContext().setFuture(null);
return new RpcResult();
} else if (isAsync) {
// 异步返回时将Future设置到RpcContext中供业务去获取，由业务自行处理异步后的逻辑
ResponseFuture future = currentClient.request(inv, timeout) ;
RpcContext.getContext().setFuture(new FutureAdapter<Object>(future));
return new RpcResult();
} else {
// 通过future.get()阻塞等待结果返回
RpcContext.getContext().setFuture(null);
return (Result) currentClient.request(inv, timeout).get();
}
} catch (TimeoutException e) {
throw new RpcException(RpcException.TIMEOUT_EXCEPTION, "Invoke remote method timeout. method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
} catch (RemotingException e) {
throw new RpcException(RpcException.NETWORK_EXCEPTION, "Failed to invoke remote method: " + invocation.getMethodName() + ", provider: " + getUrl() + ", cause: " + e.getMessage(), e);
}
}

        除了异步转同步的功能外，HeaderExchangeClient还加入了心跳检测的功能：

private void startHeatbeatTimer() {
// 停止之前的心跳任务
stopHeartbeatTimer();
if ( heartbeat > 0 ) {
// 创建定时任务，默认心跳间隔为60s
heatbeatTimer = scheduled.scheduleWithFixedDelay(
new HeartBeatTask( new HeartBeatTask.ChannelProvider() {
public Collection<Channel> getChannels() {
return Collections.<Channel>singletonList( HeaderExchangeClient.this );
}
}, heartbeat, heartbeatTimeout),
heartbeat, heartbeat, TimeUnit.MILLISECONDS );
}
}

        定时任务的逻辑比较简单： 获取连接最后一次读/写数据的时间，如果读或写的时间距当前时间超过心跳的时间，则主动发起一个心跳包，如果该心跳被收到并回复则对应的最后一次读数据时间也会更新，表示连接正常；

        HeaderExchangeChannel：将发送的数据封装为Request对象， 产生一个Future对象（用户异步转同步）与Request关联，然后调用更底层的Channel发送Request。 需要注意的是每一个Request对象都对应了一个唯一id( id为int类型，因此当id达到最大后，又会变为最小值，这样重复利用id)。该id代表了当前连接，在provider有返回数据的时候，会根据这个id来查找对应的Channel。

        底层的Channel根据配置不同而不同，默认情况下使用的是netty，consumer端对应实现为NettyClient。netty本身的实现比较高效也很复杂，这里不详讲，有兴趣的同学可以关注本博客内netty相关的文章。这里只关注序列化的部分，具体实现在ExchangeCodec中，以request的encode为例：

protected void encodeRequest(Channel channel, ChannelBuffer buffer, Request req) throws IOException {
// 加载序列化实现
Serialization serialization = getSerialization(channel);
// header.
byte[] header = new byte[HEADER_LENGTH];
// set magic number.
Bytes.short2bytes(MAGIC, header);

// set request and serialization flag.
header[2] = (byte) (FLAG_REQUEST | serialization.getContentTypeId());

if (req.isTwoWay()) header[2] |= FLAG_TWOWAY;
if (req.isEvent()) header[2] |= FLAG_EVENT;

// set request id.
Bytes.long2bytes(req.getId(), header, 4);

// encode request data.
int savedWriteIndex = buffer.writerIndex();
buffer.writerIndex(savedWriteIndex + HEADER_LENGTH);
ChannelBufferOutputStream bos = new ChannelBufferOutputStream(buffer);
ObjectOutput out = serialization.serialize(channel.getUrl(), bos);
if (req.isEvent()) {
encodeEventData(channel, out, req.getData());
} else {
encodeRequestData(channel, out, req.getData());
}
out.flushBuffer();
bos.flush();
bos.close();
int len = bos.writtenBytes();
checkPayload(channel, len);
Bytes.int2bytes(len, header, 12);

// write
buffer.writerIndex(savedWriteIndex);
buffer.writeBytes(header); // write header.
buffer.writerIndex(savedWriteIndex + HEADER_LENGTH + len);
}

        可以看到一个数据包含header和body， header固定16个字节，前2字节为magic number, 第3字节包括类型（类型+序列化实现的id），第4字节在response时为status,request时为0, 第5-12字节为请求id,13-16字节为body字节数。注意每种序列化都有对应的id，如果要新增序列化方式一定不能与现有id重复。上面的代码中包含一个小细节，一开始并不知道body的字节数，只有序列化完成后才知道，因此header是最后写入的（writerIndex（savedWriteIndex）方法相当于将index移到起点，写入header后再将index移到最后）。每一个请求分配唯一id，到最大后循环使用，
循环利用时之前id对应的请求早就已经不再了，因此还是唯一的。

       数据返回后的decode方法也是在ExchangeCodec中，具体代码这里不贴了。 response返回时id与request一致，这样可以从consumer缓存map中根据id取出Future并往里设置数据，数据设置完成后，之前在future.get()阻塞的地方恢复（见DubboInvoker的doInvoke方法），继续执行后续逻辑。最终层层返回到业务代码中。