提高不止一點點，Dubbo 3.0 預覽版詳細解讀,還愣着幹啥啊？進來啊

Dubbo 自 2011 年 10 月 27 日開源後，已被許多非阿里系的公司使用，其中既有當當網、網易考拉等互聯網公司，也不乏中國人壽、青島海爾等大型傳統企業。

自去年 12 月開始，Dubbo 3.0 便已正式進入開發階段，並備受社區和廣大 Dubbo 用戶的關注，本文將爲您詳細解讀3.0 預覽版的新特性和新功能。

下面先解答一下兩個有意思的與 Dubbo 相關的疑問。

        ·     爲何 Dubbo 一開源就是 2.0 版本？以前是否存在 1.0 版本？

              筆者曾作過 Dubbo 協議的適配兼容，Dubbo 確實存在過 1.x 版本，並且從協議設計和模型設計上都與 2.0 的開源版本協議是徹底不同的。下圖是關於 Dubbo 的發展路徑：

        ·     阿里內部正在使用 Dubbo 開源版本嗎？

是的，很是肯定，當前開源版本的 Dubbo 在阿里巴巴被普遍使用，而阿里的電商核心部門是用的 HSF2.2 版本，這個版本是兼容了 Dubbo 使用方式和 Remoting 協議。固然，咱們如今正在作 HSF2.2 的升級，直接依賴開源版本的 Dubbo 來作內核的統一。因此，Dubbo 是獲得大規模線上系統驗證的分佈式服務框架，這一點毋容置疑。

Dubbo 3.0 預覽版的要點

Dubbo 3.0 在設計和功能上的新增支持和改進，主要是如下四方面：

        ·     Dubbo 內核之 Filter 鏈的異步化

這裏要指出的是，3.0 中規劃的異步去阻塞和 2.7 中提供的異步是兩個層面的特性。2.7 中的異步是創建在傳統 RPC 中 request – response 會話模型上的，而 3.0 中的異步將會從通信協議層面由下向上構建，關注的是跨進程、全鏈路的異步問題。經過底層協議開始支持 streaming 方式，不僅僅能夠支持多種會話模型，還能夠在協議層面開始支持反壓、限流等特性，使得整個分佈式體系更具備彈性。綜上所述，2.7 關注的異步更侷限在點對點的異步（一個 consumer 調用一個 provider），3.0 關注的異步化，寬度上則關注整個調用鏈上的異步，高度上則向上又能夠包裝成 Rx 的編程模型。有趣的是，Spring 5.0 發佈了對 Flux 的支持，隨後開始解決跨進程的異步問題。

        ·     功能方面是 reactive（響應式）支持

最近幾年， reactive programming這個詞語的熱度迅速提高，Wikipedia 上的 reactive programming 解釋是 reactive programming is a programming paradigm oriented around data flows and the propagation of change. Dubbo3.0會實現Reactive Stream 的 rx 接口，從而能讓用戶享受到RP帶來的響應性提高，甚至面向 RP 的架構升級。固然，咱們但願 reactive 不僅僅可以帶來事件（event）驅動的應用集成方式的升級，也但願在 Load Balance（選擇最優的服務節點），fault tolerance（限流降級時最好作到自適應）等方面發揮其積極價值。

        ·     雲原生/ ServiceMesh 方向的探索

咱們定下的策略是進入 Envoy 社區來實現 Dubbo 融入 mesh 的理念思想，目前 Dubbo 協議已經被 Envoy 支持。固然，Dubbo Mesh 離真正可用還有很長一段距離，其在選址、負載均衡和服務治理方面的工做須要繼續在數據面建設，另外，控制面板的建設在社區也沒有提上日程。

        ·     融合並支持阿里內部

Dubbo 3.0 定下了內外融合的策略，也就是說 3.0 的核心最終會在阿里巴巴的生產系統中部署，相信經過大流量、大規模的考驗，Dubbo 用戶能夠得到一個性能、穩定、服務治理實踐各方面俱佳的核心，用戶在生產系統中採用 3.0 也會更加放心。這一點也是 Dubbo 3.0 最重要的使命。

Filter 鏈的異步化設計

Dubbo 最強大的一處設計是其在 Filter 鏈上的抽象設計，經過其擴展機制的開放性支持，用戶能夠對 Dubbo 作功能加強，並容許各個擴展點被定製來是否保留。

Dubbo 的 Filter 定義以下:

按照「調用一個遠程服務的方法就像調用本地的方法同樣」這種說法，這個直接返回 Result 響應的方式是很是好的，用起來是簡單直接，問題是時代變換到了須要關注體驗，須要走 Reactive 響應式的時代，也回到基本點：invoke一個 invocation 須要通過網絡在不一樣的進程處理，自然就是異步的過程，也就是發送請求（invocation）與接收響應（Result）自己是兩個不一樣的事件，是須要兩個過程方法來在 Filter 鏈處理。那麼如何改造這個關鍵的 SPI 呢？有兩種方案：

第一種，把 invoke 的返回值改爲 CompletableFuture， 好處是一目瞭然，Result 不在建議同步獲取了；但基礎接口的簽名一改會致使代碼改造量巨大，同時也會讓原有的 SPI 擴展不在支持。

第二種，Result 接口直接繼承 CompletationStage，是表明了響應的異步計算。這樣能進避免第一種的劣勢。因此，3.0.0 Preview 版本對內部調用鏈路實現作了一次重構：基於 CompletableFuture 實現了框架內部的全異步調用，而在外圍編程上，同時支持同步、異步調用模式。

值得注意的是，這次重構僅限於框架內部實現，對使用方沒有任何影響即接口上保持徹底兼容。這次重構的要點有：

        ·     框架內部採用全異步調用模型，僅在外圍作同步、異步適配；

        ·     內置Filter鏈支持異步回調；

基本工做流程

首先咱們來看一個通用的跨網絡異步調用的線程模型：

通訊框架異步發送請求消息，請求消息發送成功後，返回表明業務結果的 CompletableFuture 給業務線程。以後對於 Future 的處理，根據調用類型會有所區別：

        1·     對於同步請求（如上圖體現的場景），業務線程會調用 future.get 同步阻塞等待結果，當收到網絡層返回的業務結果後，future.get 返回並最終將結果傳遞給調用發起方。

        2·     對於異步請求，業務線程不會調用 future.get，而是將 future 保存在調用上下文或者直接返回給調用者，同時會爲 future 註冊回調監聽器，以便當真正的業務結果從通訊層返回時監聽器能夠對結果作進一步的處理。

接下來具體看一下一次異步 Dubbo RPC 請求的調用流程：

        1·     消費方面向 Proxy 代理編程，發出調用請求，請求通過 Filter 鏈向下傳遞。

        2·     Invoker.invoke() 將請求異步轉發給網絡層，並收到表明返回結果的 Future。

        3·     Future 被包裝到 Result，轉而由 Result 表明此次遠程調用的結果（因爲 Result 的異步屬性，此時它可能並不包含真正的返回值）。

        4·     Result 繼續沿着調用鏈返回，在通過每一個 Filter 時，Filter 可選擇註冊 Listener 監聽器，以便在業務結果返回時執行結果預處理。

        5·     最終 Proxy 調用 result.recreate() 將結果返回給消費者：

        ·     若是方法是 CompletableFuture 簽名，則返回 Future；

        ·     若是方法是普通同步簽名，則返回對象默認值，Future 可經過 RpcContext 拿到；

        6·    調用方在拿到表明異步業務結果的 Future 後，可選擇註冊回調監聽器，以監聽真正的業務結果返回。

同步調用和異步調用基本上是一致的，而且也是走的回調模式，只是在鏈路返回以前作了一次阻塞 get 調用，以確保在收到實際結果時再返回。Filter 在註冊 Listener 時因爲 Future 已處於 complete 狀態，所以會同時觸發回調 onResponse()/onError()。

關於流程圖中提到的 Result，Result 在 Dubbo 的一次 RPC 調用中表明返回結果，在 3.0 中 Result 自身增長了表明狀態的接口，相似 Future 如今 Result 能夠表明一次未完成的調用。

要讓 Result 具有表明異步返回結果的能力，有兩中方式來實現：

1. Result is a Future，在 Java 8 中更合理的方式是繼承 CompletionStage 接口。

2. 讓 Result 實例持有 Future 實例，與 1 的區別便是設計中選用「繼承」仍是「組合」。

同時，爲了讓 Result 更直觀的體現其異步結果的特性，也爲了方便麪向 Result 接口編程，咱們能夠考慮爲Result增長一些異步接口：

Filter SPI

Filter 是 Dubbo 預置的攔截器擴展 SPI，用來作請求的預處理、結果的後處理，框架自己內置了一些攔截器實現，而從用戶層面，我相信這個 SPI 也應該是被擴展最多的一個。在 3.0 版本中，Filter 迴歸單一職責的設計模式，將回調接口單獨提取到 Listener 中。

以上是 Filter 的 SPI 定義，Filter 的核心定義中只有一個 invoke() 方法用來傳遞調用請求。

同時，增長了一個新的回調接口 Listener，每一個 Filter 實現能夠定義本身的 Listenr 回調器，從而實現對返回結果的異步監聽，參考如下是爲 MonitorFilter 增長的 Listener 回調實現：

泛化調用異步接口支持

爲了更直觀的作異步調用，泛化接口新增了 

CompletableFuture<Object>$invokeAsync(Stringmethod,String[]parameterTypes,Object[]args)

接口：

 

這樣，當咱們想作異步調用時，就能夠直接這樣使用：

CompletableFuture<Object> genericService.$invokeAsync(method, parameterTypes, args);

異步與性能

組要注意的是，框架內部的異步實現自己並不能提升單次調用的性能，相反，因爲線程切換和回調邏輯的存在，異步反而可能會致使單次調用性能的降低，可是異步帶來的優點是能減小對資源的佔用，提高整個系統的併發程度和吞吐量，這點對於 RPC 這種須要處理網絡延遲的場景很是適用。更多關於異步化設計的好處，請參考其餘異步化原理介紹相關文章。

響應式編程支持

響應式編程讓開發者更方便地編寫高性能的異步代碼，很惋惜，在以前很長一段時間裏，dubbo 並不支持響應式編程，簡單來講，dubbo 不支持在 rpc 調用時使用 Mono/Flux 這種流對象（reative-stream 裏流的概念)，給用戶使用帶來了不便。

RSocket 是一個開源的支持 reactive-stream 語義的網絡通訊協議，他將 reative 語義的複雜邏輯封裝起來了，使得上層能夠方便實現網絡程序。

dubbo 在 3.0.0-SNAPSHOT  版本里基於 RSocket 對響應式編程進行了簡單的支持，用戶能夠在請求參數和返回值裏使用 Mono 和 Flux 類型的對象。下面咱們給出使用範例，

首先定義接口以下：

而後實現該 demo 接口：

而後配置並啓動服務端，注意協議名字填寫 rsocket：

 

而後配置並啓動消費者消費者以下, 注意協議名填寫 rsocket：

 

 

能夠看到配置上除了協議名使用 rsocket 之外其餘並無特殊之處。

實現原理

之前用戶並不能在參數或者返回值裏使用 Mono/Flux 這種流對象（reative-stream 裏的流的概念）。由於流對象自帶異步屬性，當業務把流對象做爲參數或者返回值傳遞給框架以後，框架並不能將流對象正確的進行序列化。

dubbo 基於 RSocket 實現了 reative 支持。RSocket 將 reative 語義的複雜邏輯封裝起來了，給上層提供了簡潔的抽象以下：

 

咱們只須要在此基礎上添加咱們的 rpc 邏輯便可。

        ·     從客戶端視角看，框架創建鏈接以後，只須要將請求信息編碼到 Payload 裏，而後經過 requestStream 方法便可向服務端發起請求。

        ·     從服務端視角看，rsocket 收到請求以後，會調用咱們實現的 requestStream 方法，咱們從 Payload 裏解碼獲得請求信息以後，調用業務    方法，而後拿到 Flux 類型的返回值便可。

        ·     須要注意的是業務返回值通常是 Flux，而 RSocket 要求的是 Flux，因此咱們須要經過 map operator 攔截業務數據，將 BizDO 編碼爲 Payload 才能夠遞交給我 RSocket。而 RSocket 會負責數據的傳輸和 reative 語義的實現。

通過上面的分析，咱們知道了 Dubbo 如何基於 RSocket 實現了響應式編程的支持。有了響應式編程支持，業務能夠更加方便的實現異步邏輯。

小結

當前 Dubbo 3.0 將提供具有當代特性（如響應性編程）的相關支持，同時汲取阿里內部 HSF 的設計長處來實現二者的融合，當前預覽版的不少地方還在探討中，但願你們可以積極反饋，咱們都會虛心學習並參考。

歡迎工做一到五年的Java工程師朋友們加入個人我的粉絲羣Java填坑之路：789337293 羣內提供免費的Java架構學習資料（裏面有高可用、高併發、高性能及分佈式、Jvm性能調優、Spring源碼，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多個知識點的架構資料）合理利用本身每一分每一秒的時間來學習提高本身，不要再用"沒有時間「來掩飾本身思想上的懶惰！趁年輕，使勁拼，給將來的本身一個交代！