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# RPC（Remote Procedure Call Protocol） RPC使用C/S方式，采用http协议,发送请求到服务器，等待服务器返回结果。这个请求包括一个参数集和一个文本集，通常形成“classname.methodname”形式。优点是跨语言跨平台，C端、S端有更大的独立性，缺点是不支持对象，无法在编译器检查错误，只能在运行期检查。 - [你应该知道的rpc原理](http://blog.jobbole.com/92290/) - 一些开源的RPC框架 [thrift](http://thrift.apache.org/?cm_mc_uid=87762817217214314008006&cm_mc_sid_50200000=1444181090)，[Finagle](https://github.com/twitter/finagle)，[dubbo](https://github.com/alibaba/dubbo)，grpc，json-rpc等。 - [深入理解rpc](http://blog.csdn.net/mindfloating/article/details/39474123/) 你的题目是RPC框架，首先了解什么叫RPC，为什么要RPC，RPC是指远程过程调用，也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。 比如说，一个方法可能是这样定义的： Employee getEmployeeByName(String fullName) 那么： - 首先，要解决通讯的问题，主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接，远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接，调用结束后就断掉，也可以是长连接，多个远程过程调用共享同一个连接。 - 第二，要解决寻址的问题，也就是说，A服务器上的应用怎么告诉底层的RPC框架，如何连接到B服务器（如主机或IP地址）以及特定的端口，方法的名称名称是什么，这样才能完成调用。比如基于Web服务协议栈的RPC，就要提供一个endpoint URI，或者是从UDDI服务上查找。如果是RMI调用的话，还需要一个RMI Registry来注册服务的地址。 - 第三，当A服务器上的应用发起远程过程调用时，方法的参数需要通过底层的网络协议如TCP传递到B服务器，由于网络协议是基于二进制的，内存中的参数的值要序列化成二进制的形式，也就是序列化（Serialize）或编组（marshal），通过寻址和传输将序列化的二进制发送给B服务器。 - 第四，B服务器收到请求后，需要对参数进行反序列化（序列化的逆操作），恢复为内存中的表达方式，然后找到对应的方法（寻址的一部分）进行本地调用，然后得到返回值。 -...
BeanPostProcessor的执行顺序 1、如果使用BeanFactory实现，非ApplicationContext实现，BeanPostProcessor执行顺序就是添加顺序。 2、如果使用的是AbstractApplicationContext（实现了ApplicationContext）的实现，则通过如下规则指定顺序。 2.1、PriorityOrdered（继承了Ordered），实现了该接口的BeanPostProcessor会在第一个顺序注册，标识高优先级顺序，即比实现Ordered的具有更高的优先级； 2.2、Ordered，实现了该接口的BeanPostProcessor会第二个顺序注册； int HIGHEST_PRECEDENCE = Integer.MIN_VALUE;//最高优先级 int LOWEST_PRECEDENCE = Integer.MAX_VALUE;//最低优先级 即数字越小优先级越高，数字越大优先级越低，如0（高优先级）——1000（低优先级） 2.3、无序的，没有实现Ordered/ PriorityOrdered的会在第三个顺序注册； 2.4、内部Bean后处理器，实现了MergedBeanDefinitionPostProcessor接口的是内部Bean PostProcessor，将在最后且无序注册。 3、接下来我们看看内置的BeanPostProcessor执行顺序 1.注册实现了PriorityOrdered接口的BeanPostProcessor 2.注册实现了Ordered接口的BeanPostProcessor AbstractAutoProxyCreator 实现了Ordered，order = Ordered.LOWEST_PRECEDENCE MethodValidationPostProcessor 实现了Ordered，LOWEST_PRECEDENCE ScheduledAnnotationBeanPostProcessor 实现了Ordered，LOWEST_PRECEDENCE AsyncAnnotationBeanPostProcessor...
## CAP ### 数据一致性(consistency) 如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency) ### 服务可用性(availability) 所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待 ### 分区容错性(partition-tolerance) 在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务 根据定理，分布式系统只能满足三项中的两项而不可能满足全部三项[[4\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/CAP%E5%AE%9A%E7%90%86#cite_note-4)。理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。 ## BASE理论 ### 基本可用（Basically Available） 基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。 - 响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。 - 功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。 ### 软状态（Soft state）...
registry层 通过dubbo解析一我们分析了整个ServiceConfig，留下了RegistryProtocol这个没有分析，接下来我们来分析分析RegistryProtocol  在ServiceConfig的loadRegistries方法里面，当spring容器初始化，服务提供方（消费方也差不多）暴露过程，就会拼接生成registryURL registryURL: *registry://localhost:2181/com.alibaba.dubbo.registry.RegistryService?application=demo-provider&dubbo=2.0.0&pid=9966&qos.port=22222®istry=zookeeper×tamp=1522650082230* RegistryProtocol ```java public Exporter export(final Invoker originInvoker) throws RpcException { //export invoker final ExporterChangeableWrapper exporter = doLocalExport(originInvoker); URL registryUrl = getRegistryUrl(originInvoker); //获取registry provider //return...
关于java SPI和dubbo SPI的简单阐述https://www1350.github.io/#post/114 拿解析一的ServiceConfig的doExportUrlsFor1Protocol为例： ```java Exporter exporter = protocol.export(wrapperInvoker); ``` 这里的protocol来自 ```java private static final Protocol protocol = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension(); ``` 但是我们debug的时候会发现这个protocol命名是com.alibaba.dubbo.rpc.Protocol$Adaptive,可见是动态生成的。 通过ExtensionLoader的createAdaptiveExtensionClassCode方法。我们可以获取到这么一段代码。 ```java package com.alibaba.dubbo.rpc; import com.alibaba.dubbo.common.extension.ExtensionLoader; public class Protocol$Adaptive...
 ### SQLParsingEngine sql分析引擎 会先使用词法分析引擎进行词法分析 ```java @RequiredArgsConstructor public final class SQLParsingEngine { //数据库类型，如mysql private final DatabaseType dbType; private final String sql; private final ShardingRule shardingRule; /** * Parse SQL. *...
## 分库分表配置 TableRuleConfiguration##build—>TableRule ### TableRuleConfiguration ```java //逻辑表,表名 //例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表,分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。 private String logicTable; // //如：ds_jdbc.t_order_${0..9} // private String actualDataNodes; //数据库分库策略 private ShardingStrategyConfiguration databaseShardingStrategyConfig; //分表策略 private ShardingStrategyConfiguration tableShardingStrategyConfig; //自增列 private String keyGeneratorColumnName; //id生成器类名...
## 基本概念 先普及几个词汇 Lexer： 词法分析器。Lexical analyzer，简称Lexer Literals ：字面量 Symbol： 词法符号 Dictionary： 字典 tokenize： 标记化 lexeme： 词素。词素是组成编程语言的最小的有意义的单元实体。生成的词素最后会组成一个token列表，每一个token都包含一个lexeme Token: 标记。一个字符串，是构成[源代码](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%BA%90%E4%BB%A3%E7%A0%81)的最小单位。从输入字符流中生成标记的过程叫作**标记化**（tokenization），在这个过程中，词法分析器还会对标记进行分类。 ### LexerEngine 词法分析引擎 ```java @RequiredArgsConstructor public final class LexerEngine { private final...
调用流程  执行sql的时候，sql根据词法分析出sql的类型从而判断走主库还是从库 ### MasterSlaveDataSource 从`MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), masterSlaveRuleConfig)`我们可以找到读写分离实现最重要的在于MasterSlaveDataSource这个数据源的实现。 ```java @Getter public class MasterSlaveDataSource extends AbstractDataSourceAdapter { //数据源映射 private Map dataSourceMap; private MasterSlaveRule masterSlaveRule; public MasterSlaveDataSource(final Map dataSourceMap, final MasterSlaveRuleConfiguration masterSlaveRuleConfig, final...
## JDBC接口 ```java public interface DataSource extends CommonDataSource, Wrapper { //建立和数据源的连接 Connection getConnection() throws SQLException; Connection getConnection(String username, String password) throws SQLException; } ```  ```java public interface Connection extends...