一、前言

Dubbo作为高性能RPC框架，已经进入Apache卵化器项目，虽然官方给出了dubbo使用的用户手册，但是大多是一概而过，使用dubbo时候要尽量了解源码，不然会很容易入坑。

二 、服务消费端ReferenceConfig需要自行缓存

ReferenceConfig实例是个很重的实例，每个ReferenceConfig实例里面都维护了与服务注册中心的一个长链，并且维护了与所有服务提供者的的长链。假设有一个服务注册中心和N个服务提供者，那么每个ReferenceConfig实例里面维护了N+1个长链，如果频繁的生成ReferenceConfig实例，可能会造成性能问题，甚至产生内存或者连接泄露的风险。特别是使用dubbo api编程时候容易忽略这个问题。

为了解决这个问题，之前都是自行缓存，但是自从dubbo2.4.0版本后，dubbo 提供了简单的工具类 ReferenceConfigCache 用于缓存ReferenceConfig 实例。使用如下：

//创建服务消费实例ReferenceConfig<XxxService> reference = new ReferenceConfig<XxxService>();
reference.setInterface(XxxService.class);
reference.setVersion("1.0.0");
......//获取dubbo提供的缓存ReferenceConfigCache cache = ReferenceConfigCache.getCache();// cache.get方法中会缓存 reference对象，并且调用reference.get方法启动ReferenceConfig，并返回经过代理后的服务接口的对象XxxService xxxService = cache.get(reference);// 使用xxxService对象xxxService.sayHello();

需要注意的是 Cache内持有ReferenceConfig对象的引用，不要在外部再调用ReferenceConfig的destroy方法了，这会导致Cache内的ReferenceConfig失效！

如果要销毁 Cache 中的 ReferenceConfig ，将销毁 ReferenceConfig 并释放对应的资源，具体使用下面方法来销毁：

ReferenceConfigCache cache = ReferenceConfigCache.getCache()；
cache.destroy(reference);

另外以服务 Group、接口、版本为缓存的 Key，ReferenceConfig实例为对应的value。如果你需要使用自定义的key，可以在创建cache时候调用ReferenceConfigCache cache = ReferenceConfigCache.getCache(keyGenerator );方法传递自定义的keyGenerator。

三、 并发控制

3.1 服务消费方并发控制

在服务消费方法进行并发控制需要设置actives参数，如下：

<dubbo:reference id="userService" interface="com.test.UserServiceBo"
        group="dubbo" version="1.0.0" timeout="3000" actives="10"/>

设置com.test.UserServiceBo接口中所有方法，每个方法最多同时并发请求10个请求。

也可以使用下面方法设置接口中的单个方法的并发请求个数，如下：

    <dubbo:reference id="userService" interface="com.test.UserServiceBo"
        group="dubbo" version="1.0.0" timeout="3000">
                <dubbo:method name="sayHello" actives="10" />
    </dubbo:reference>

如上设置sayHello方法的并发请求数量最大为10，如果客户端请求该方法并发超过了10则客户端会被阻塞，等客户端并发请求数量少于10的时候，该请求才会被发送到服务提供方服务器。在dubbo中客户端并发控制是使用ActiveLimitFilter过滤器来控制的，代码如下：

public class ActiveLimitFilter implements Filter {    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        URL url = invoker.getUrl();
        String methodName = invocation.getMethodName();        //获取设置的acvites的值，默认为0
        int max = invoker.getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.ACTIVES_KEY, 0);        //获取当前方法目前并发请求数量
        RpcStatus count = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName());        if (max > 0) {//说明设置了actives变量
            long timeout = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.TIMEOUT_KEY, 0);            long start = System.currentTimeMillis();            long remain = timeout;            int active = count.getActive();            //如果该方法并发请求数量大于设置值，则挂起当前线程。
            if (active >= max) {                synchronized (count) {                    while ((active = count.getActive()) >= max) {                        try {
                            count.wait(remain);
                        } catch (InterruptedException e) {
                        }                        //如果等待时间超时，则抛出异常
                        long elapsed = System.currentTimeMillis() - start;
                        remain = timeout - elapsed;                        if (remain <= 0) {                            throw new RpcException("Waiting concurrent invoke timeout in client-side for service:  "
                                    + invoker.getInterface().getName() + ", method: "
                                    + invocation.getMethodName() + ", elapsed: " + elapsed
                                    + ", timeout: " + timeout + ". concurrent invokes: " + active
                                    + ". max concurrent invoke limit: " + max);
                        }
                    }
                }
            }
        }        //没有限流时候，正常调用
        try {            long begin = System.currentTimeMillis();
            RpcStatus.beginCount(url, methodName);            try {
                Result result = invoker.invoke(invocation);
                RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, true);                return result;
            } catch (RuntimeException t) {
                RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, false);                throw t;
            }
        } finally {            if (max > 0) {                synchronized (count) {
                    count.notify();
                }
            }
        }
    }

}

可知客户端并发控制，是如果当并发量达到指定值后，当前客户端请求线程会被挂起，如果在等待超时期间并发请求量少了，那么阻塞的线程会被激活，然后发送请求到服务提供方，如果等待超时了，则直接抛出异常，这时候服务根本都没有发送到服务提供方服务器。

四、  改进的广播策略

前面我们讲解集群容错时候谈到有一个广播策略，该策略主要用于对所有服务提供者进行广播消息，那么有个问题需要思考，广播是是说你在客户端调用接口一次，内部就是轮询调用所有服务提供者的机器的服务，那么你调用一次该接口，返回值是什么那？比如内部轮询了10台机器，每个机器应该都有一个返回值，那么你调用的这一次返回值是10个返回值的组成？其实不是，返回的是轮询调用的最后一个机器结果，那么如果我们想把所有的机器返回的结果聚合起来如何做的？    使用dubbo中更多需要注意的事情

作者：阿里加多
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