dubboԴ?????

       某天，运营反馈称，码感执行一次保存操作后，码感后台出现3条数据，码感我立刻怀疑可能存在代码问题。码感citylist源码为了确保不会误判，码感我要求暂停操作，码感保留现场，码感以便我进行排查。码感

       查看新增代码，码感发现是码感同事三歪进行的改动，他将原有的码感dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情，码感得知他是码感更改了模块的配置方式。于是，我决定深入研究，找出问题所在。

       dubbo配置方式多样，最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因，接下来将进行详细的调试过程。

       我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先，针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置，我发现调用接口时，会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪，最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中，我关注到获取配置的retries值，发现其默认值为null，锂电池源码导致最终计算出的重试次数为3。

       采用dubbo:reference标签配置重试次数时，同样在获取属性值后，发现其默认值为0，与注解配置一致，最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式，我总结了以下原因：

       在@Reference注解形式下，dubbo会在注入代理对象时，通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下，虽然也使用了Autowired注解，但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。

       在注解形式下，当配置retries为0时，属性值在注入过程中并未被解析为null，但进入buildReferenceBean时，因nullSafeEquals方法的处理，导致默认值和实际值不一致，最终未保存到map中。而标签形式下，解析器能够正确解析出retries的值为0，避免了后续的问题。

       总结发现，采用@Reference注解配置重试次数时，dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题，导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时，设置retries为-1，以确保接口的怎么请人写源码幂等性。需要重试时，设置为1或更大值。

       问题解决后，我优化了文件操作，将其改为异步处理，从而缩短了主流程的时间。最终，数据出现3条的状况得以解决。

       此问题已得到解决，并在后续dubbo版本2.7.3中修复，确保了在注解配置方式下，nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。

Java教程：dubbo源码解析-网络通信

       在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。

       网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。

       序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，易语言源码全套能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。

       在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。

       关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。

       提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。

       服务消费方接收调用结果后，星球毁星源码首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。

       在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。

       对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。

       为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。

Dubbo源码解析：网络通信

       在之前的章节中，我们探讨了消费者如何通过内置的负载均衡找到服务提供者以及服务暴露的原理。本节重点关注的是消费者如何通过网络与提供者进行远程调用的详细过程，涉及Dubbo框架的网络通信机制。

       网络通信主要在Dubbo的Remoting模块中实现，Dubbo支持多种协议，包括自定义的Dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等，每种协议有其特点。例如，Dubbo协议利用NIO异步通信，适合处理大量并发小数据量的场景，而RMI采用阻塞式短连接，适合Java RMI应用。

       序列化在通信中起着至关重要的作用，Dubbo支持多种序列化方式，如Hessian2、Java、Fastjson等，其中Hessian2是默认选择。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST不断涌现，它们的性能优于Hessian2，可通过配置引入以优化性能。

       数据在网络传输中需要解决粘包拆包问题，Dubbo通过定义私有RPC协议，消息头包含魔数、类型和长度等信息，以确保数据的正确接收。在消费者发送请求时，首先会生成一个封装了方法和参数的Request对象，经过编码后通过Netty发送。提供方则通过Netty接收请求，解码后执行服务逻辑并返回Response对象。

       双向通信中，服务提供方和消费方都通过心跳机制来检查连接状态，客户端和服务端都设有定时任务，确保数据的及时交互。在异步调用中，Dubbo通过CompletableFuture实现从异步到同步的转换，并处理并发调用时的数据一致性问题。

Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

       Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。

       首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。

       接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。

       在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。

       启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。

       本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。

为什么很多程序员不用switch，而是大量的if else？

       探索了Dubbo源码中对ChannelEventRunnable的优化设计，发现了一段关于switch和if else的巧妙用法。在分析这段代码时，我陷入了深思，试图理解其背后的原因。经过一番探索，最终解开了这个谜团。

       现代计算机CPU支持分支预测和指令流水线，这两个机制结合使用可以显著提升CPU的执行效率。对于简单的if跳转指令，CPU能够较好地进行预测。然而，switch语句则涉及根据索引从地址数组中取地址并跳转，这使得CPU难以进行有效的预测。

       在Dubbo的实现中，观察到ChannelEventRunnable中的state常量超过.9%的情况下是ChannelState.RECEIVED。因此，通过将这个状态独立出来使用if语句进行判断，利用CPU的分支预测机制，可以进一步优化代码执行效率。

       为了验证这一结论，通过实验对比了if和switch的执行效率。结果显示，独立的if语句在吞吐量方面明显优于switch。尽管从生成的字节码角度分析，switch的效率理论上高于if，但在实际测试中，if语句的性能优势更为显著。

       通过对if和switch的执行过程进行对比分析，我们发现if语句的效率之所以优于switch，主要原因在于if的执行方式更符合CPU的分支预测机制。同时，通过实验数据支持了这一观点，证实了在热点分支的情况下，使用if语句可以带来更高的性能提升。

       在探索分支预测机制时，我们还了解到指令流水线的概念，它通过将指令分解为多个步骤并行处理，以提高处理效率。分支预测器则利用历史信息预测指令跳转，提前执行相应路径的指令，以减少执行延迟。然而，分支预测也存在预测错误的风险，错误的预测可能导致流水线排空，从而影响性能。

       在处理有序数组与非有序数组的问题上，同样涉及到分支预测的影响。排序后的数组使得每次循环的分支预测结果更倾向于正确，从而提高执行效率。而未排序的数组则可能导致预测错误，增加执行延迟。

       综上所述，Dubbo源码中对ChannelEventRunnable的优化体现了对CPU分支预测和指令流水线的深入理解。通过调整代码结构，利用if语句独立处理热点分支，可以实现性能的显著提升。同时，探索了分支预测机制与指令流水线之间的关系，以及它们如何影响代码执行效率。在实际应用中，理解这些原理有助于优化代码性能，提升程序的执行速度。