OkHttp相关问题全解析，干货整理_interceptor.intercept(next)
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第一步
调用Dispatcher的execute方法，那Dispatcher是什么呢？从名字来看它是一个调度器，调度什么呢？就是所有网络请求，也就是RealCall对象。网络请求支持同步执行和异步执行，异步执行就需要线程池、并发阈值这些东西，如果超过阈值需要将超过的部分存储起来，这样一分析Dispatcher的功能就可以总结如下：
- 记录同步任务、异步任务及等待执行的异步任务。
- 线程池管理异步任务。
- 发起/取消网络请求API：execute、enqueue、cancel。
OkHttp设置了默认的最大并发请求量 maxRequests = 64 和单个host支持的最大并发量 maxRequestsPerHost = 5。
同时用三个双端队列存储这些请求：
Dispatcher
//异步任务等待队列
private val readyAsyncCalls = ArrayDeque()
//异步任务队列
private val runningAsyncCalls = ArrayDeque()
//同步任务队列
private val runningSyncCalls = ArrayDeque()
为什么要使用双端队列？很简单因为网络请求执行顺序跟排队一样，讲究先来后到，新来的请求放队尾，执行请求从对头部取。
说到这LinkedList表示不服，我们知道LinkedList同样也实现了Deque接口，内部是用链表实现的双端队列，那为什么不用LinkedList呢？
实际上这与readyAsyncCalls向runningAsyncCalls转换有关，当执行完一个请求或调用enqueue方法入队新的请求时，会对readyAsyncCalls进行一次遍历，将那些符合条件的等待请求转移到runningAsyncCalls队列中并交给线程池执行。尽管二者都能完成这项任务，但是由于链表的数据结构致使元素离散的分布在内存的各个位置，CPU缓存无法带来太多的便利，另外在垃圾回收时，使用数组结构的效率要优于链表。
回到主题，上述的核心逻辑在promoteAndExecute方法中：
#Dispatcher
private fun promoteAndExecute(): Boolean {
val executableCalls = mutableListOf()
val isRunning: Boolean
synchronized(this) {
val i = readyAsyncCalls.iterator()
//遍历readyAsyncCalls
while (i.hasNext()) {
val asyncCall = i.next()
//阈值校验
if (runningAsyncCalls.size >= this.maxRequests) break // Max capacity.
if (asyncCall.callsPerHost().get() >= this.maxRequestsPerHost) continue // Host max capacity.
//符合条件 从readyAsyncCalls列表中删除
i.remove()
//per host 计数加1
asyncCall.callsPerHost().incrementAndGet()
executableCalls.add(asyncCall)
//移入runningAsyncCalls列表
runningAsyncCalls.add(asyncCall)
}
isRunning = runningCallsCount() > 0
}
for (i in 0 until executableCalls.size) {
val asyncCall = executableCalls[i]
//提交任务到线程池
asyncCall.executeOn(executorService)
}
return isRunning
}
这个方法在enqueue和finish方法中都会调用，即当有新的请求入队和当前请求完成后，需要重新提交一遍任务到线程池。
讲了半天线程池，那OkHttp内部到底用的什么线程池呢？
#Dispatcher
@get:JvmName(“executorService”) val executorService: ExecutorService
get() {
if (executorServiceOrNull == null) {
executorServiceOrNull = ThreadPoolExecutor(0, Int.MAX_VALUE, 60, TimeUnit.SECONDS,
SynchronousQueue(), threadFactory(“OkHttp Dispatcher”, false))
}
return executorServiceOrNull!!
}
这不是一个newCachedThreadPool吗？没错，除了最后一个threadFactory参数之外与newCachedThreadPool一毛一样，只不过是设置了线程名字而已，用于排查问题。
阻塞队列用的SynchronousQueue，它的特点是不存储数据，当添加一个元素时，必须等待一个消费线程取出它，否则一直阻塞，如果当前有空闲线程则直接在这个空闲线程执行，如果没有则新启动一个线程执行任务。通常用于需要快速响应任务的场景，在网络请求要求低延迟的大背景下比较合适，详见旧文 Java线程池工作原理浅析。
继续回到主线，第二步比较复杂我们先跳过，来看第三步。
第三步
调用Dispatcher的finished方法
//异步任务执行结束
internal fun finished(call: AsyncCall) {
call.callsPerHost().decrementAndGet()
finished(runningAsyncCalls, call)
}
//同步任务执行结束
internal fun finished(call: RealCall) {
finished(runningSyncCalls, call)
}
//同步异步任务 统一汇总到这里
private fun finished(calls: Deque, call: T) {
val idleCallback: Runnable?
synchronized(this) {
//将完成的任务从队列中删除
if (!calls.remove(call)) throw AssertionError(“Call wasn’t in-flight!”)
idleCallback = this.idleCallback
}
//这个方法在第一步中已经分析，用于将等待队列中的请求移入异步队列，并交由线程池执行。
val isRunning = promoteAndExecute()
//如果没有请求需要执行，回调闲置callback
if (!isRunning && idleCallback != null) {
idleCallback.run()
}
}
第二步
现在我们回过头来看最复杂的第二步，调用getResponseWithInterceptorChain方法，这也是整个OkHttp实现责任链模式的核心。
#RealCall
fun getResponseWithInterceptorChain(): Response {
//创建拦截器数组
val interceptors = mutableListOf()
//添加应用拦截器
interceptors += client.interceptors
//添加重试和重定向拦截器
interceptors += RetryAndFollowUpInterceptor(client)
//添加桥接拦截器
interceptors += BridgeInterceptor(client.cookieJar)
//添加缓存拦截器
interceptors += CacheInterceptor(client.cache)
//添加连接拦截器
interceptors += ConnectInterceptor
if (!forWebSocket) {
//添加网络拦截器
interceptors += client.networkInterceptors
}
//添加请求拦截器
interceptors += CallServerInterceptor(forWebSocket)
//创建责任链
val chain = RealInterceptorChain(interceptors, transmitter, null, 0, originalRequest, this,
client.connectTimeoutMillis, client.readTimeoutMillis, client.writeTimeoutMillis)
…
try {
//启动责任链
val response = chain.proceed(originalRequest)
…
return response
} catch (e: IOException) {
…
}
}
我们先不关心每个拦截器具体做了什么，主流程最终走到chain.proceed(originalRequest)。我们看一下这个procceed方法：
RealInterceptorChain
override fun proceed(request: Request): Response {
return proceed(request, transmitter, exchange)
}
@Throws(IOException::class)
fun proceed(request: Request, transmitter: Transmitter, exchange: Exchange?): Response {
if (index >= interceptors.size) throw AssertionError()
// 统计当前拦截器调用proceed方法的次数
calls++
// exchage是对请求流的封装，在执行ConnectInterceptor前为空，连接和流已经建立但此时此连接不再支持当前url
// 说明之前的网络拦截器对url或端口进行了修改，这是不允许的!!
check(this.exchange == null || this.exchange.connection()!!.supportsUrl(request.url)) {
“network interceptor ${interceptors[index - 1]} must retain the same host and port”
}
// 这里是对拦截器调用proceed方法的限制，在ConnectInterceptor及其之后的拦截器最多只能调用一次proceed!!
check(this.exchange == null || calls <= 1) {
“network interceptor ${interceptors[index - 1]} must call proceed() exactly once”
}
// 创建下一层责任链 注意index + 1
val next = RealInterceptorChain(interceptors, transmitter, exchange,
index + 1, request, call, connectTimeout, readTimeout, writeTimeout)
//取出下标为index的拦截器，并调用其intercept方法，将新建的链传入。
val interceptor = interceptors[index]
val response = interceptor.intercept(next)
// 保证在ConnectInterceptor及其之后的拦截器至少调用一次proceed!!
check(exchange == null || index + 1 >= interceptors.size || next.calls == 1) {
“network interceptor $interceptor must call proceed() exactly once”
}
return response
}
代码中的注释已经写得比较清楚了，总结起来就是创建下一级责任链，然后取出当前拦截器，调用其intercept方法并传入创建的责任链。++为保证责任链能依次进行下去，必须保证除最后一个拦截器（CallServerInterceptor）外，其他所有拦截器intercept方法内部必须调用一次chain.proceed()方法++，如此一来整个责任链就运行起来了。
比如ConnectInterceptor源码中：
ConnectInterceptor 这里使用单例
object ConnectInterceptor : Interceptor {
@Throws(IOException::class)
override fun intercept(chain: Interceptor.Chain): Response {
val realChain = chain as RealInterceptorChain
val request = realChain.request()
val transmitter = realChain.transmitter()
val doExtensiveHealthChecks = request.method != “GET”
//创建连接和流
val exchange = transmitter.newExchange(chain, doExtensiveHealthChecks)
//执行下一级责任链
return realChain.proceed(request, transmitter, exchange)
}
}
除此之外在责任链不同节点对于proceed的调用次数有不同的限制，ConnectInterceptor拦截器及其之后的拦截器能且只能调用一次，因为网络握手、连接、发送请求的工作发生在这些拦截器内，表示正式发出了一次网络请求；而在这之前的拦截器可以执行多次proceed，比如错误重试。
经过责任链一级一级的递推下去，最终会执行到CallServerInterceptor的intercept方法，此方法会将网络响应的结果封装成一个Response对象并return。之后沿着责任链一级一级的回溯，最终就回到getResponseWithInterceptorChain方法的返回。
拦截器分类
现在我们需要先大致总结一下责任链的各个节点拦截器的作用：
| 拦截器 | 作用 |
| — | — |
| 应用拦截器 | 拿到的是原始请求，可以添加一些自定义header、通用参数、参数加密、网关接入等等。 |
| RetryAndFollowUpInterceptor | 处理错误重试和重定向 |
| BridgeInterceptor | 应用层和网络层的桥接拦截器，主要工作是为请求添加cookie、添加固定的header，比如Host、Content-Length、Content-Type、User-Agent等等，然后保存响应结果的cookie，如果响应使用gzip压缩过，则还需要进行解压。 |
| CacheInterceptor | 缓存拦截器，如果命中缓存则不会发起网络请求。 |
| ConnectInterceptor | 连接拦截器，内部会维护一个连接池，负责连接复用、创建连接（三次握手等等）、释放连接以及创建连接上的socket流。 |
| networkInterceptors（网络拦截器） | 用户自定义拦截器，通常用于监控网络层的数据传输。 |
| CallServerInterceptor | 请求拦截器，在前置准备工作完成后，真正发起了网络请求。 |
至此，OkHttp的核心执行流程就结束了，是不是有种豁然开朗的感觉？现在我们终于可以回答开篇的问题：
addInterceptor与addNetworkInterceptor的区别
二者通常的叫法为应用拦截器和网络拦截器，从整个责任链路来看，应用拦截器是最先执行的拦截器，也就是用户自己设置request属性后的原始请求，而网络拦截器位于ConnectInterceptor和CallServerInterceptor之间，此时网络链路已经准备好，只等待发送请求数据。
-
首先，应用拦截器在RetryAndFollowUpInterceptor和CacheInterceptor之前，所以一旦发生错误重试或者网络重定向，网络拦截器可能执行多次，因为相当于进行了二次请求，但是应用拦截器永远只会触发一次。另外如果在CacheInterceptor中命中了缓存就不需要走网络请求了，因此会存在短路网络拦截器的情况。
-
其次，如上文提到除了CallServerInterceptor，每个拦截器都应该至少调用一次realChain.proceed方法。实际上在应用拦截器这层可以多次调用proceed方法（本地异常重试）或者不调用proceed方法（中断），但是网络拦截器这层连接已经准备好，可且仅可调用一次proceed方法。
-
最后，从使用场景看，应用拦截器因为只会调用一次，通常用于统计客户端的网络请求发起情况；而网络拦截器一次调用代表了一定会发起一次网络通信，因此通常可用于统计网络链路上传输的数据。
网络缓存机制CacheInterceptor
这里的缓存是指基于Http网络协议的数据缓存策略，侧重点在客户端缓存，所以我们要先来复习一下Http协议如何根据请求和响应头来标识缓存的可用性。
提到缓存，就必须要聊聊缓存的有效性、有效期。
HTTP缓存原理
在HTTP 1.0时代，响应使用Expires头标识缓存的有效期，其值是一个绝对时间，比如Expires:Thu,31 Dec 2020 23:59:59 GMT。当客户端再次发出网络请求时可比较当前时间 和上次响应的expires时间进行比较，来决定是使用缓存还是发起新的请求。
使用Expires头最大的问题是它依赖客户端的本地时间，如果用户自己修改了本地时间，就会导致无法准确的判断缓存是否过期。
因此，从HTTP 1.1 开始使用Cache-Control头表示缓存状态，它的优先级高于Expires，常见的取值为下面的一个或多个。
- private，默认值，标识那些私有的业务逻辑数据，比如根据用户行为下发的推荐数据。该模式下网络链路中的代理服务器等节点不应该缓存这部分数据，因为没有实际意义。
- public 与private相反，public用于标识那些通用的业务数据，比如获取新闻列表，所有人看到的都是同一份数据，因此客户端、代理服务器都可以缓存。
- no-cache 可进行缓存，但在客户端使用缓存前必须要去服务端进行缓存资源有效性的验证，即下文的对比缓存部分，我们稍后介绍。
- max-age 表示缓存时长单位为秒，指一个时间段，比如一年，通常用于不经常变化的静态资源。
- no-store 任何节点禁止使用缓存。
强制缓存
在上述缓存头规约基础之上，强制缓存是指网络请求响应header标识了Expires或Cache-Control带了max-age信息，而此时客户端计算缓存并未过期，则可以直接使用本地缓存内容，而不用真正的发起一次网络请求。
协商缓存
强制缓存最大的问题是，一旦服务端资源有更新，直到缓存时间截止前，客户端无法获取到最新的资源（除非请求时手动添加no-store头），另外大部分情况下服务器的资源无法直接确定缓存失效时间，所以使用对比缓存更灵活一些。
使用Last-Modify / If-Modify-Since头实现协商缓存，具体方法是服务端响应头添加Last-Modify头标识资源的最后修改时间，单位为秒，当客户端再次发起请求时添加If-Modify-Since头并赋值为上次请求拿到的Last-Modify头的值。
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