变通实现微服务的per request以提高IO效率(三)

*:first-child {
margin-top: 0 !important;
}

body>*:last-child {
margin-bottom: 0 !important;
}

/* BLOCKS
=============================================================================*/

p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre {
margin: 15px 0;
}

/* HEADERS
=============================================================================*/

h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
margin: 20px 0 10px;
padding: 0;
font-weight: bold;
-webkit-font-smoothing: antialiased;
}

h1 tt, h1 code, h2 tt, h2 code, h3 tt, h3 code, h4 tt, h4 code, h5 tt, h5 code, h6 tt, h6 code {
font-size: inherit;
}

h1 {
font-size: 28px;
color: #000;
}

h2 {
font-size: 24px;
border-bottom: 1px solid #ccc;
color: #000;
}

h3 {
font-size: 18px;
}

h4 {
font-size: 16px;
}

h5 {
font-size: 14px;
}

h6 {
color: #777;
font-size: 14px;
}

body>h2:first-child, body>h1:first-child, body>h1:first-child+h2, body>h3:first-child, body>h4:first-child, body>h5:first-child, body>h6:first-child {
margin-top: 0;
padding-top: 0;
}

a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-child h3, a:first-child h4, a:first-child h5, a:first-child h6 {
margin-top: 0;
padding-top: 0;
}

h1+p, h2+p, h3+p, h4+p, h5+p, h6+p {
margin-top: 10px;
}

/* LINKS
=============================================================================*/

a {
color: #4183C4;
text-decoration: none;
}

a:hover {
text-decoration: underline;
}

/* LISTS
=============================================================================*/

ul, ol {
padding-left: 30px;
}

ul li > :first-child,
ol li > :first-child,
ul li ul:first-of-type,
ol li ol:first-of-type,
ul li ol:first-of-type,
ol li ul:first-of-type {
margin-top: 0px;
}

ul ul, ul ol, ol ol, ol ul {
margin-bottom: 0;
}

dl {
padding: 0;
}

dl dt {
font-size: 14px;
font-weight: bold;
font-style: italic;
padding: 0;
margin: 15px 0 5px;
}

dl dt:first-child {
padding: 0;
}

dl dt>:first-child {
margin-top: 0px;
}

dl dt>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}

dl dd {
margin: 0 0 15px;
padding: 0 15px;
}

dl dd>:first-child {
margin-top: 0px;
}

dl dd>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}

/* CODE
=============================================================================*/

pre, code, tt {
font-size: 12px;
font-family: Consolas, "Liberation Mono", Courier, monospace;
}

code, tt {
margin: 0 0px;
padding: 0px 0px;
white-space: nowrap;
border: 1px solid #eaeaea;
background-color: #f8f8f8;
border-radius: 3px;
}

pre>code {
margin: 0;
padding: 0;
white-space: pre;
border: none;
background: transparent;
}

pre {
background-color: #f8f8f8;
border: 1px solid #ccc;
font-size: 13px;
line-height: 19px;
overflow: auto;
padding: 6px 10px;
border-radius: 3px;
}

pre code, pre tt {
background-color: transparent;
border: none;
}

kbd {
-moz-border-bottom-colors: none;
-moz-border-left-colors: none;
-moz-border-right-colors: none;
-moz-border-top-colors: none;
background-color: #DDDDDD;
background-image: linear-gradient(#F1F1F1, #DDDDDD);
background-repeat: repeat-x;
border-color: #DDDDDD #CCCCCC #CCCCCC #DDDDDD;
border-image: none;
border-radius: 2px 2px 2px 2px;
border-style: solid;
border-width: 1px;
font-family: "Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;
line-height: 10px;
padding: 1px 4px;
}

/* QUOTES
=============================================================================*/

blockquote {
border-left: 4px solid #DDD;
padding: 0 15px;
color: #777;
}

blockquote>:first-child {
margin-top: 0px;
}

blockquote>:last-child {
margin-bottom: 0px;
}

/* HORIZONTAL RULES
=============================================================================*/

hr {
clear: both;
margin: 15px 0;
height: 0px;
overflow: hidden;
border: none;
background: transparent;
border-bottom: 4px solid #ddd;
padding: 0;
}

/* IMAGES
=============================================================================*/

img {
max-width: 100%
}
-->

效率

变通实现微服务的per request以提高IO效率(二)遗留一个问题，如何正确的释放存储在ThreadLocal中的缓存，最理由就是在我们请求的方法执行完成后去清除缓存。

Filter

由于我的项目是基于dubbo的，所以可以利用dubbo提供的Filter机制去完成这件事情，可以看下filter的地位：

最终的效果：

创建ThreadLocalCacheFilter

创建一个类让其实现Filter接口，就一个方法invoke,这个invoke方法的功能类似于AOP的Around方法，我们想清除缓存就有地方操作了，只需要在return的前面，invoker.invoke方法后面添加相应的清除逻辑即可达到目的。由于缓存是线程独有的，所以直接清空就可以。

由于Filter加载机制问题，在Filter中使用Spring的注解是有点问题的，暂时是通过手动获取Bean的方式来加载cacheManager,后面在看dubbo的filter加载机制时会有简单提到。大家如果有其它好的方案可以告诉我

@Activate
public class ThreadLocalCacheFilter implements Filter {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass().getName());

    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;

    private void clearCache(){
        if(null==cacheManager){
            ApplicationContext appCtx = ApplicationContextUtils.getApplicationContext();
            cacheManager= appCtx.getBean(ThreadLocalCacheManager.class);
        }
        Collection<String> cacheNames= this.cacheManager.getCacheNames();
        if(null!=cacheNames) {
            for(String cacheName :cacheNames) {
                this.cacheManager.getCache(cacheName).clear();
            }
        }
    }

    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        Result result=invoker.invoke(invocation);
        this.logger.info("release cache start");
        this.clearCache();
        this.logger.info("release cache end");

        return result;
    }
}

@Active注解
要想激活filter，我们需要在创建的自定义filter类上加载@Active注解,看下它的相关参数，也可以不配置

• group，条件之一，指定是服务端还是消费端
• value，条件之一，一般就是这个filter的英文名称，在dubbo配置文件中使用的
• before，排序的信息，比如排在哪些filter之前
• after，排序的信息，比如排在哪些filter之后
• order，排序的信息，应该是值越小排在最前面

加载Filter

编写的扩展filter，dubbo需要加载成功后才能使用，dubbo总共从resource下面的三个目录中加载filter

• META-INF/services/
• META-INF/dubbo/
• META-INF/dubbo/internal/

创建纯文件文件com.alibaba.dubbo.rpc.Filter放入对应的目录，然后写入需要使用的filter信息

threadLocalCacheFilter=com.filter.ThreadLocalCacheFilter

应用Filter

在dubbo配置文件中增加如下内容:

<dubbo:provider filter="threadLocalCacheFilter" />

Dubbo Filter

dubbo有这样一个类ProtocolFilterWrapper,它负责加载项目中所有的filter，并负责链式调用。

想学习设计模式的可以看看这个类是如何使用职责链模式的
这里只看一个方法就可以了：

• ExtensionLoader加载所以实现了Filter接口的类
• 根据过滤条件过滤filter，里面有排序
• 循环调用所有符合条件且经过排序的filter

注意变量next,当前方法在执行invoke方法时，将调用传递到了next。这里应该会有最后一个终结器来处理实际方法的执行。

 private static <T> Invoker<T> buildInvokerChain(final Invoker<T> invoker, String key, String group) {
        Invoker<T> last = invoker;
        List<Filter> filters = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Filter.class).getActivateExtension(invoker.getUrl(), key, group);
        if (filters.size() > 0) {
            for (int i = filters.size() - 1; i >= 0; i --) {
                final Filter filter = filters.get(i);
                final Invoker<T> next = last;
                last = new Invoker<T>() {

                    public Class<T> getInterface() {
                        return invoker.getInterface();
                    }

                    public URL getUrl() {
                        return invoker.getUrl();
                    }

                    public boolean isAvailable() {
                        return invoker.isAvailable();
                    }

                    public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
                        return filter.invoke(next, invocation);
                    }

                    public void destroy() {
                        invoker.destroy();
                    }

                    @Override
                    public String toString() {
                        return invoker.toString();
                    }
                };
            }
        }
        return last;
    }

总结

结过三篇笔记，从最初的Context问题，到缓存的释放，基本可以非常方便的使用请求级的缓存了。这里需要注意的是需要明确哪些方案是适合做请求级缓存的。比如查询用户，有些操作中先插入用户然后再查询，如果查询的是被标记了请求级缓存的方法就会有问题。