1.Dubbo源码解析：网络通信
2.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
3.极致性能优化 - 如何通过Java JIT优化实现数十倍性能提升
Dubbo源码解析：网络通信
<dubbo源码解析：深入理解网络通信
在之前的源码章节中，我们已经了解了消费者如何通过服务发现和负载均衡机制找到提供者并进行远程调用。分析本章将重点解析网络通信的源码实现细节。
网络通信主要在Dubbo的分析Remoting模块中进行，涉及多种通信协议，源码包括dubbo协议、分析填鸭 源码RMI、源码Hessian、分析HTTP、源码WebService、分析Thrift、源码REST、分析gRPC、源码Memcached和Redis等。分析每个协议都有其特定的源码优缺点，如Dubbo协议适用于高并发场景，而RMI则使用标准JDK序列化。
Dubbo的序列化机制支持多种方式，如Hessian2、银行it系统源码Kryo、FST等。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST的出现，可提升性能，只需在配置中简单添加即可优化。
关于数据格式和粘包拆包问题，Dubbo采用私有RPC协议，消息头存储元信息，如魔法数和数据类型，消息体则包含调用信息。消费者发送请求时，会通过MockClusterInvoker封装服务降级逻辑，然后通过序列化转换为网络可传输的数据格式。
服务提供方接收请求时，首先对数据包进行解码，确认其格式正确性，然后调用服务逻辑。freescada2源码提供方返回调用结果时，同样经过序列化和编码，最后通过NettyChannel发送给消费者。
在心跳检测方面，Dubbo采用双向心跳机制，客户端和服务端定期发送心跳请求以维持连接。此外，还通过定时任务处理重连和断连，确保连接的稳定性和可靠性。
总的来说，Dubbo的网络通信模块精细且灵活，通过多种协议和优化技术确保服务调用的高效和可靠性。
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，即网络通信的门窗厂源码细节。
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，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，商业源码免费分享只需在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，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。
极致性能优化 - 如何通过Java JIT优化实现数十倍性能提升
Fury，一款基于JIT动态编译的高性能多语言序列化框架，旨在为大多数类动态生成序列化代码，以减少虚方法调用、条件分支、Hash查找等开销，从而实现与kryo相比~倍的高性能。
在进行性能测试时，发现Fury在处理大对象时的性能提升并未达到数十倍的目标，这可能与JVM JIT编译与内联有关。本文将阐述如何通过分析和优化，实现数十倍性能提升。
分析步骤分为两部分：首先，通过命令行查看JVM相关参数，确认当前使用的JIT编译器及编译参数。在macOS与JDK8环境下，使用的是默认的server模式和分层编译选项。注意某些不可调整参数需查看JDK源码以获取详细信息。
接着，打开编译器日志，关注tiered_level、size和deopt，以检查编译过程是否存在异常。使用特定参数打印JVM JIT编译日志，日志由五个部分组成，通过分析这些信息，重点关注Fury生成代码的最终tier level 4部分，忽略无意义的内联优化信息。
确认Fury生成的代码过大，无法在内联过程中达到最优状态。优化策略在于将生成的代码进行拆分，将其转换为多个小方法，再在其他方法中调用这些小方法。这一过程需要基于规则对表达式树进行切割，为每个子树生成单独的方法，并在表达式树的父类节点调用相关方法。面对的主要挑战在于如何高效地进行代码拆分与调用。
在优化后，JIT日志显示几乎所有代码已被完全内联，达到了预期的优化效果。在处理大对象场景时，此类优化能够实现数十倍的性能提升。
欢迎参与Fury社区，无论是提问、代码贡献还是技术讨论，都对项目发展至关重要。期待您的参与，共同推动项目向前发展，打造最先进序列化框架。