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Tars | 第7篇 TarsJava Subset最終代碼的測試方案設計

本文轉載自   查看原文   2021-09-14 14:12   111    騰訊犀牛鳥開源人才培養計划 | Tars學習筆記/ 學習筆記

目錄

前言

中期匯報會后，對Tars Subset功能更加熟悉，並根據TarsGo的實現方式，對Java JDK實現代碼進行翻新改造。於是有了以下兩篇分析文章：

第5篇 基於TarsGo Subset路由規則的Java JDK實現方式（上篇）
https://www.cnblogs.com/dlhjw/p/15245113.html

第6篇 基於TarsGo Subset路由規則的Java JDK實現方式（下篇）
https://www.cnblogs.com/dlhjw/p/15245116.html

其中，《上篇》注重TarsGo分析，《下篇》注重TarsJava實現方式。不出意外的話，最終提交的考核成果就在下面的GitHub代碼倉庫中（以下簡稱“最終代碼”），后續可能會有些許地方需要更改：

TarsJava 實現Subset路由規則JDK GitHub開源地址
https://github.com/dlhjw/TarsJava/commit/cc2fe884ecbe8455a8e1f141e21341f4f3dd98a3

最終代碼與中期代碼在整體思想邏輯上都是一致的都是：先判斷Subset路由規則，再根據規則路由到定義的節點。不同點在於：中期在處理整個過程時，用一個方法filterEndpointsBySubset()實現；而最終的實現方式則是以subsetEndpointFilter()方法作為整個Subset流量路由的入口，通過subsetManager管理器調用getSubset()方法獲取到路由規則的String類型的subset字段，與節點自身的subset字段一一比較過濾節點；其中Subset路由規則的判斷封裝在getSubset()方法里；

總的來說就是最終代碼是在處理subset規則邏輯中增加了很多細節，比如：通過新增的registry接口獲取subsetConf配置項；將獲取到是配置項存入緩存中；以及將“判斷Subset路由規則”進行層層封裝，最終返回一個簡單的String類型的subset字段與節點自身的subset字段比較等；

因此，在測試方案上相比較中期有些許區別，但總體上的單元測試原則是不變的：

  1. 首先構建前置條件；
  2. 調用測試方法；
  3. 輸出測試結果；

其中的區別主要體現在前置條件的構建上，本篇將結合最終代碼的實現邏輯，重點介紹其測試方案的設計；首先介紹測試方案的設計原則，接着針對五種情況（按比例單次、按比例多次、按參數精確、按參數正則路由與默認規則）做詳細介紹與展示測試結果。

最終代碼的Subset執行流程分析請參考下面這篇文章：

第8篇 TarsJava Subset最終代碼的執行流程與原理分析
https://www.cnblogs.com/dlhjw/p/15245124.html

《測試方案設計》與《執行流程分析》兩篇文章相輔相成，相互觀閱能更快更好地理解整個Subset的業務流程與輸出示例；

1. SubsetConf配置項的結構

在中期，筆者使用一個map來模擬subset的流量規則；而在最終代碼里，是用多個對象來模擬Subset的配置，這些對象是理解整個Subset流量過濾規則的基礎的，因此很有必要在這里做個介紹；

1.1 SubsetConf

public class SubsetConf {
    private boolean enanle;
    private String ruleType;
    private RatioConfig ratioConf;
    private KeyConfig keyConf;
    private Instant lastUpdate;
    ……
}

可以看出SubsetConf配置項里有以下屬性：

  • enanle：表示是否開啟Subset流量管理功能；
    • true：開啟；false：關閉；
  • ruleType：表示流量管理的類型；
    • 目前有ratio按比例和key按參數兩種模式；
  • RatioConfig：表示按比例路由配置項；
    • 里面定義了路由比例與路徑等信息，詳情請參考《1.2 RatioConfig》
  • KeyConfig：表示按參數路由配置項；
    • 里面定義了規則key與路由路徑等信息，詳情請參考《1.3 KeyConfig》
  • lastUpdate：表示該配置項上次更新時間，將在緩存那里起作用；

1.2 RatioConfig

public class RatioConfig {
    private Map<String, Integer> rules;
    ……
}

RatioConfig里只有一個map類型的rules路由規則，其中key為一個String類型的subset字段，用來跟節點的subset字段匹配，value為路由權重，如：{ {"v1" , 20} , {"v2" , 60} , {"v3" , 20} }表示路由到subset字段為v1的節點的概率為0.2；路由到subset字段為v2的節點的概率為0.6；路由到subset字段為v3的節點的概率為0.2；

1.3 KeyConfig

public class KeyConfig {
    private String defaultRoute;
    private List<KeyRoute> rules;
    ……
}

KeyConfig里有兩個屬性，一個是defaultRoute默認路由路徑；另一個是list類型的rules，里面是KeyRoute，其定義了按參數匹配的類型、規則key與路徑，詳情請見《1.4 KeyRoute》

1.4 KeyRoute

public class KeyRoute {
    private String action = null;
    private String value = null;
    private String route = null;
    public static final String TARS_ROUTE_KEY = "TARS_ROUTE_KEY";
    ……
}

KeyRoute里面有四個String類型的屬性，如下：

  • action：用來定義參數匹配的類型；
    • 目前可設置的類型有：equals精確匹配、match正則匹配、default默認匹配；
  • value：這就是大名鼎鼎的規則key了。當action=equals時，還需滿足規則key與請求key匹配，才能進行精確匹配；當action=match時，還需滿足規則key與請求key正則匹配，才能進行正則匹配；action=default對規則key沒要求；
  • route：用來規定路由路徑，其值為一個String類型的subset字段，匹配到節點的subset字段；
  • TARS_ROUTE_KEY：一個常量字段，為Tars請求體里的status(map類型)的key；

1.5 SubsetConf的結構示意圖

上述提到的配置類聯系結構圖如下：
SubsetConf結構圖

2. 測試方案設計

這里的測試主要指測試subsetEndpointFilter()根據subset過濾節點這一核心方法，在測試中構建前置條件最為復雜，因此將在2.1仔細介紹；

2.1 構建前置條件

從SubsetConf的結構圖可以看出，按比例與參數路由的一些前置條件不同，比如按參數路由需要一個list類型的KeyRoute，而按比例路由則是用一個map類型的數據結構實現類似KeyRoute的功能；

除此之外，KeyRoute里的value為規則的key，其作用是與請求key做對比匹配，是參數匹配的必要不充分條件；這就要求構建前置條件時要考慮從Tars的請求體TarsServantRequest中的status屬性（map類型）獲取到鍵TARS_ROUTE_KEY的值value，而Tars的請求體又要通過分布式上下文信息DistributedContext獲取；默認路由又不用考慮染色key……

因此，按比例與默認路由方式的前置條件包括：

  • 一個Subset過濾器；
  • 核心方法subsetEndpointFilter的傳入參數；
    • objectName：對象名；
    • routeKey：上下文的染色key；
    • activeEp：存活的節點列表及存活的節點；
  • 一個SubsetManager管理器；
  • RatioConfig比例路由規則；
  • subsetConf配置項；
  • 等；

可以通過以下代碼實現、模擬：

 //創建Subset過濾器
Subset subsetFilter = new Subset();
//模擬objectName
String objectName = "objectName";
//模擬routeKey
String routeKey = "routeKey";
//存活節點list列表
List<EndpointF> endpointFList = new ArrayList<EndpointF>();
Holder<List<EndpointF>> activeEp = new Holder<List<EndpointF>>(new ArrayList<EndpointF>());

//1. 給過濾器設置過濾規則
//1.1 創建SubsetManager管理器
 SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();

 //1.1 設置比例路由規則
 RatioConfig ratioConf = new RatioConfig();
 Map<String , Integer> map = new HashMap<>();
 map.put("v1",20);
 map.put("v2",80);
 //map.put("v3",20);
 ratioConf.setRules(map);

 //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
 SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
 subsetConf.setEnanle(true);
 subsetConf.setRuleType("ratio");
 subsetConf.setRatioConf(ratioConf);
 subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

 Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
 cache.put(objectName,subsetConf);
 subsetManager.setCache(cache);

 //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
 subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
 subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

 //2. 模擬存活節點
 endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
 endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
 endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
 endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
 endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
 endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
 activeEp.setValue(endpointFList);

而按參數匹配路由方式的前置條件包括：

  • 一個Subset過濾器；
  • 核心方法subsetEndpointFilter的傳入參數；
    • objectName：對象名；
    • routeKey：上下文的染色key；
    • activeEp：存活的節點列表及存活的節點；
  • 一個SubsetManager管理器；
  • KeyConfig參數路由規則；
  • KeyRoute參數路由屬性；
  • subsetConf配置項；
  • Tars的請求體TarsServantRequest；
  • 一個Session域，用來構建Tars請求體
  • 分布式上下文信息DistributedContext；
  • 等；

可以通過以下代碼實現、模擬：

//創建Subset過濾器
Subset subsetFilter = new Subset();
//模擬objectName
String objectName = "objectName";
//模擬routeKey
String routeKey = "routeKey";
//存活節點list列表
List<EndpointF> endpointFList = new ArrayList<EndpointF>();
Holder<List<EndpointF>> activeEp = new Holder<List<EndpointF>>(new ArrayList<EndpointF>());
//定義一個Session域，用來構建Tars請求體
Session session;

//1. 給過濾器設置過濾規則
//1.1 創建SubsetManager管理器
SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();

//1.1 設置參數路由規則，這里的KeyRoute的value為 “規則的染色key”
KeyConfig keyConf = new KeyConfig();
List<KeyRoute> krs = new LinkedList<>();
krs.add(new KeyRoute("match","routeKey","v1"));
keyConf.setRules(krs);

//1.2 設置subsetConf，並加入緩存
SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
subsetConf.setEnanle(true);
subsetConf.setRuleType("key");
subsetConf.setKeyConf(keyConf);
subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
cache.put(objectName,subsetConf);
subsetManager.setCache(cache);

//1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

//1.4 模擬Tars “請求的染色key” TARS_ROUTE_KEY，但請求染色key和規則染色key匹配時，才能精確路由
//1.4.1 創建Tars的請求體TarsServantRequest
TarsServantRequest request = new TarsServantRequest( session );
//1.4.2 往請求體的status添加{TARS_ROUTE_KEY, "routeKey"}鍵值對
Map<String, String> status = new HashMap<>();
status.put("TARS_ROUTE_KEY", "routeKey");
request.setStatus(status);
//1.4.3 構建分布式上下文信息，將請求放入分布式上下文信息中，因為getSubset()的邏輯是從分布式上下文信息中取
DistributedContext distributedContext = new DistributedContextImpl();
distributedContext.put(DyeingSwitch.REQ,request);

//2. 模擬存活節點
endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
activeEp.setValue(endpointFList);

2.2 調用測試方法

調用測試方法比較簡單，用如下語句實現即可：

//4. 對存活節點按subset規則過濾
Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);

2.3 輸出測試結果

輸出測試結果也比較簡單，在過濾前后都遍歷一些節點列表，判斷其是否起到過濾功能即可，可以用如下代碼實現：

//3. 輸出過濾前信息
System.out.println("過濾前節點信息如下：");
for( EndpointF endpoint : endpointFList){
    System.out.println(endpoint.toString());
}

//5. 輸出過濾結果
System.out.println("過濾后節點信息如下：");
for( EndpointF endpoint : filterActiveEp.getValue() ){
    System.out.println(endpoint.toString());
}

如此，一個大概的測試方案就成型了，下面將介紹各路由方式的測試代碼與測試結果；


3. 按比例路由規則 - 單次測試

測試代碼如下：

/**
 * 按比例路由規則 - 單次測試
 * 沒有測試registry獲取subsetConf功能
 */
@Test
public void testRatioOnce() {

    //1. 給過濾器設置過濾規則
    //1.1 創建SubsetManager管理器
    SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();


    //1.1 設置比例路由規則
    RatioConfig ratioConf = new RatioConfig();
    Map<String , Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("v1",20);
    map.put("v2",80);
    //map.put("v3",20);
    ratioConf.setRules(map);

    //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
    SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
    subsetConf.setEnanle(true);
    subsetConf.setRuleType("ratio");
    subsetConf.setRatioConf(ratioConf);
    subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

    Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
    cache.put(objectName,subsetConf);
    subsetManager.setCache(cache);

    //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
    subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
    subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);
    
    //2. 模擬存活節點
    endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
    activeEp.setValue(endpointFList);


    //3. 輸出過濾前信息
    System.out.println("過濾前節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : endpointFList){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }

    //4. 對存活節點按subset規則過濾
    Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);

    //5. 輸出過濾結果

    System.out.println("過濾后節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : filterActiveEp.getValue() ){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }
}

測試結果如下：

測試結果

在上述情況下，如果我們將所有v2節點刪除，即模擬經過按比例權重查找后匹配到節點subset字段為v2集合，但原來存活節點里卻沒有subset字段為v2的節點這種情況，將會輸出一句錯誤信息，如下：

沒有符合要求的節點


4. 按比例路由規則 - 多次測試

測試代碼如下：

/**
 * 按比例路由規則 - 多次測試
 * 沒有測試registry獲取subsetConf功能
 */
@Test
public void testRatioTimes() {

    //1. 給過濾器設置過濾規則
    //1.1 創建SubsetManager管理器
    SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();

    //1.1 設置比例路由規則
    RatioConfig ratioConf = new RatioConfig();
    Map<String , Integer> map = new HashMap<>();
    map.put("v1",20);
    map.put("v2",80);
    map.put("v3",20);
    ratioConf.setRules(map);

    //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
    SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
    subsetConf.setEnanle(true);
    subsetConf.setRuleType("ratio");
    subsetConf.setRatioConf(ratioConf);
    subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

    Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
    cache.put(objectName,subsetConf);
    subsetManager.setCache(cache);

    //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
    subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
    subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

    //2. 模擬存活節點
    endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
    activeEp.setValue(endpointFList);


    //3. 循環times次
    int times = 1000000;
    int v1Times = 0;
    int v2Times = 0;
    int v3Times = 0;
    int errTimes = 0;
    for (int i = 0; i < times; i++) {
        //對存活節點按subset規則過濾
        Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);
        String subsetValue = filterActiveEp.getValue().get(0).getSubset();
        if("v1".equals(subsetValue)){
            v1Times++;
        } else if("v2".equals(subsetValue)){
            v2Times++;
        } else if("v3".equals(subsetValue)){
            v3Times++;
        } else {
            errTimes++;
        }

    }
    //輸出結果
    System.out.println("一共循環次數：" + times);
    System.out.println("路由到v1次數：" + v1Times);
    System.out.println("路由到v2次數：" + v2Times);
    System.out.println("路由到v3次數：" + v3Times);
    System.out.println("路由異常次數：" + errTimes);
}

測試結果如下：

測試結果
這里如果我們將語句subsetConf.setEnanle(true);中的true置為false，可以發現沒有起到路由功能，所有結點路由到v1那邊，如下圖所示：

沒有起到路由功能

如果我們給方法subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp)中的routeKey傳入參數為空字符串""，則會等比例隨機路由，測試結果如下：

等比例隨機路由


5. 按參數路由規則 - 精確匹配測試

測試代碼如下：

/**
 * 測試參數匹配 - 精確匹配
 * 沒有測試registry獲取subsetConf功能
 * 注意要成功必須routeKey和match匹配上
 */
@Test
public void testMatch() {

    //1. 給過濾器設置過濾規則
    //1.1 創建SubsetManager管理器
    SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();


    //1.1 設置參數路由規則，這里的KeyRoute的value為 “規則的染色key”
    KeyConfig keyConf = new KeyConfig();
    List<KeyRoute> krs = new LinkedList<>();
    krs.add(new KeyRoute("match","routeKey","v1"));
    keyConf.setRules(krs);

    //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
    SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
    subsetConf.setEnanle(true);
    subsetConf.setRuleType("key");
    subsetConf.setKeyConf(keyConf);
    subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

    Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
    cache.put(objectName,subsetConf);
    subsetManager.setCache(cache);

    //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
    subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
    subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

    //1.4 模擬Tars “請求的染色key” TARS_ROUTE_KEY，但請求染色key和規則染色key匹配時，才能精確路由
    //1.4.1 創建Tars的請求體TarsServantRequest
    TarsServantRequest request = new TarsServantRequest( session );
    //1.4.2 往請求體的status添加{TARS_ROUTE_KEY, "routeKey"}鍵值對
    Map<String, String> status = new HashMap<>();
    status.put("TARS_ROUTE_KEY", "routeKey");
    request.setStatus(status);
    //1.4.3 構建分布式上下文信息，將請求放入分布式上下文信息中，因為getSubset()的邏輯是從分布式上下文信息中取
    DistributedContext distributedContext = new DistributedContextImpl();
    distributedContext.put(DyeingSwitch.REQ,request);

    //2. 模擬存活節點
    endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
    activeEp.setValue(endpointFList);


    //3. 輸出過濾前信息
    System.out.println("過濾前節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : endpointFList){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }

    //4. 對存活節點按subset規則過濾
    Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);

    //5. 輸出過濾結果

    System.out.println("過濾后節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : filterActiveEp.getValue() ){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }
}

測試結果如下：

測試結果
這里如果我們使規則key與請求key不匹配，將起不到過濾功能，並輸出一句錯誤日志，如下圖所示：

精確匹配失敗


6. 按參數路由規則 - 正則匹配測試

測試代碼如下：

/**
 * 測試參數匹配 - 正則匹配
 * 沒有測試registry獲取subsetConf功能
 * 注意要成功必須routeKey和match匹配上
 */
@Test
public void testEqual() {

    //1. 給過濾器設置過濾規則
    //1.1 創建SubsetManager管理器
    SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();


    //1.1 設置參數路由規則，這里的KeyRoute的value為 “規則的染色key”
    KeyConfig keyConf = new KeyConfig();
    List<KeyRoute> krs = new LinkedList<>();
    krs.add(new KeyRoute("equal","routeKey","v1"));
    keyConf.setRules(krs);

    //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
    SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
    subsetConf.setEnanle(true);
    subsetConf.setRuleType("key");
    subsetConf.setKeyConf(keyConf);
    subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

    Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
    cache.put(objectName,subsetConf);
    subsetManager.setCache(cache);

    //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
    subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
    subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

    //1.4 模擬Tars “請求的染色key” TARS_ROUTE_KEY，但請求染色key和規則染色key匹配時，才能精確路由
    //1.4.1 創建Tars的請求體TarsServantRequest
    TarsServantRequest request = new TarsServantRequest( session );
    //1.4.2 往請求體的status添加{TARS_ROUTE_KEY, "routeKey"}鍵值對
    Map<String, String> status = new HashMap<>();
    status.put("TARS_ROUTE_KEY", "route*");
    request.setStatus(status);
    //1.4.3 構建分布式上下文信息，將請求放入分布式上下文信息中，因為getSubset()的邏輯是從分布式上下文信息中取
    DistributedContext distributedContext = new DistributedContextImpl();
    distributedContext.put(DyeingSwitch.REQ,request);

    //2. 模擬存活節點
    endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
    activeEp.setValue(endpointFList);


    //3. 輸出過濾前信息
    System.out.println("過濾前節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : endpointFList){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }

    //4. 對存活節點按subset規則過濾
    Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);

    //5. 輸出過濾結果

    System.out.println("過濾后節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : filterActiveEp.getValue() ){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }
}

測試結果如下：

測試結果

這里如果我們使規則key與請求key正則匹配不上，跟精確匹配一樣將起不到過濾功能，並輸出一句錯誤日志，如下圖所示：

正則匹配失敗


7. 無路由規則測試

測試代碼如下：

/**
 * 測試默認路由
 * 沒有測試registry獲取subsetConf功能
 */
@Test
public void testDefault() {

    //1. 給過濾器設置過濾規則
    //1.1 創建SubsetManager管理器
    SubsetManager subsetManager = new SubsetManager();


    //1.1 設置參數路由規則，這里的KeyRoute的value為 “規則的染色key”
    KeyConfig keyConf = new KeyConfig();
    List<KeyRoute> krs = new LinkedList<>();
    krs.add(new KeyRoute("default","","v1"));
    keyConf.setRules(krs);

    //1.2 設置subsetConf，並加入緩存
    SubsetConf subsetConf = new SubsetConf();
    subsetConf.setEnanle(true);
    subsetConf.setRuleType("key");
    subsetConf.setKeyConf(keyConf);
    subsetConf.setLastUpdate( Instant.now() );

    Map<String, SubsetConf> cache = new HashMap<>();
    cache.put(objectName,subsetConf);
    subsetManager.setCache(cache);

    //1.3 給過濾器設置過濾規則和管理者
    subsetFilter.setSubsetConf(subsetConf);
    subsetFilter.setSubsetManager(subsetManager);

    //2. 模擬存活節點
    endpointFList.add(new EndpointF("host1",1,2,3,4,5,6,"setId1",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host2",1,2,3,4,5,6,"setId2",7,8,9,10,"v1"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host3",1,2,3,4,5,6,"setId3",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host4",1,2,3,4,5,6,"setId4",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v2"));
    endpointFList.add(new EndpointF("host5",1,2,3,4,5,6,"setId5",7,8,9,10,"v3"));
    activeEp.setValue(endpointFList);


    //3. 輸出過濾前信息
    System.out.println("過濾前節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : endpointFList){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }

    //4. 對存活節點按subset規則過濾
    Holder<List<EndpointF>> filterActiveEp = subsetFilter.subsetEndpointFilter(objectName, routeKey, activeEp);

    //5. 輸出過濾結果

    System.out.println("過濾后節點信息如下：");
    for( EndpointF endpoint : filterActiveEp.getValue() ){
        System.out.println(endpoint.toString());
    }
}

測試結果如下：

測試結果


最后

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