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Java Dubbo服务调用扩展点Filter使用教程

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扩展点介绍

如上图所示,从服务调用的角度来看,Dubbo 在链路中提供了丰富的扩展点,覆盖了负载均衡方式、选址前后的拦截器、服务端处理拦截器等。 简单来说 Dubbo 发起远程调用的时候,主要工作流程可以分为消费端和服务端两个部分。

消费端的工作流程如下:

通过 Stub 接收来自用户的请求,并且封装在 Invocation 对象中

将 Invocation 对象传递给 ClusterFilter(扩展点)做选址前的请求预处理,如请求参数的转换、请求日志记录、限流等操作都是在此阶段进行的

将 Invocation 对象传递给 Cluster(扩展点)进行集群调用逻辑的决策,如快速失败模式、安全失败模式等决策都是在此阶段进行的

经过上面的处理,得到了带有目标地址信息的 Invoker,会再调用 Filter(扩展点)进行选址后的请求处理(由于在消费端侧创建的 Filter 数量级和服务端地址量级一致,如无特殊需要建议使用 ClusterFilter 进行扩展拦截,以提高性能)

最后 Invocation 会被通过网络发送给服务端

服务端的工作流程如下:

服务端通信层收到请求以后,会将请求传递给协议层构建出 Invocation

将 Invocation 对象传递给 Filter (扩展点)做服务端请求的预处理,如服务端鉴权、日志记录、限流等操作都是在此阶段进行的

将 Invocation 对象传递给动态代理做真实的服务端调用

介绍完扩展点后,下面以拦截扩展点为例介绍具体使用

拦截点

官方接口: org.apache.dubbo.rpc.Filter

@SPI(scope = ExtensionScope.MODULE)
public interface Filter extends BaseFilter {
}

在项目中实现该接口,自定义逻辑:

@Slf4j
@Activate(group = CommonConstants.CONSUMER)
public class ParamFilter implements Filter {
    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
		// 这里可以获取到消费者请求的相关信息,如服务名、请求的方法名、以及请求的参数
		// 实际应用:做一些参数检查以及转换等等操作
        log.info("Service-Name: " + invocation.getServiceName() + " Method: " + invocation.getMethodName() + " Parameter: " + Arrays.toString(invocation.getArguments()));
        // 将请求发送给服务端
        return invoker.invoke(invocation);
    }
}

编写Filter的配置文件:

文件名:org.apache.dubbo.rpc.Filter

内容:

MyFilter=com.mxf.filter.ParamFilter

MyFilter: 是自定义Filter的一个别名,可以自定义

在application.yaml中配置该接口:

dubbo:
  application:
    name: shop-service-consumer
  protocol:
    name: dubbo
    port: -1
  registry:
    id: nacos-registry
    address: nacos://192.168.11.233:8848
  config-center:
    address: nacos://192.168.11.233:8848
  metadata-report:
    address: nacos://192.168.11.233:8848
  consumer:			  #在消费端的拦截扩展点
    filter: MyFilter  # 注意名称要和签名定义的一致

重启项目演示

可以使用Postman请求相关接口,就可以看到输出日志:

2022-11-23 11:39:36.463  INFO 8988 --- [nio-8082-exec-1] com.mxf.filter.ParamFilter               : Service-Name: com.mxf.service.ShopService Method: queryByName Parameter: [xiao]

可以看到在消费端自定义的拦截扩展点已经生效,可以获取到相关信息

Dubbo实现负载均衡的扩展

官方提供的接口:

RandomLoadBalance:随机策略的LB

RoundRobinLoadBalance:轮询策略的LB

LeastActiveLoadBalance:最少活跃调用数策略的LB:举例有两台服务器,一台正在处理的任务数很多也就是负载高,那么当前负载策略就会尽量少的给这台服务器分配任务;反之,如果一台服务器处理的任务数少,就尽量优先给它分配任务。

ConsistentHashLoadBalance:一致性Hash策略的LB:。一致性Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者,当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。

ShortestResponseLoadBalance:最短响应优先策略的LB

除了以上Dubbo提供的五种默认实现的负载均衡策略,也可以自定义负载均衡策略,只要实现Dubbo提供的LoadBalance接口,自定义实现select即可:

@SPI(RandomLoadBalance.NAME)
public interface LoadBalance {
    /**
     * select one invoker in list.
     *
     * @param invokers   invokers.
     * @param url        refer url
     * @param invocation invocation.
     * @return selected invoker.
     */
    @Adaptive("loadbalance")
    <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException;
}

用法:以轮询策略为例

第一步编写配置文件:

文件名:org.apache.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance

RRLB=org.apache.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RoundRobinLoadBalance

RRLB是自定义的负载均衡名称

在application.yaml中配置LB:

dubbo:
  consumer:	# 在消费端的LB
    loadbalance: RRLB

OK,到此配置完成,当启动多个服务提供者,用一个消费者去调用,就是采取轮询的策略均匀请求到服务提供者上

其余四种实现方式一样。

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