Dubbo RPCContext存储一些通用数据，这个用手动清除吗？-优快云博客

Dubbo 在以下情况下会自动清理 RpcContext：

同步 RPC 调用结束后：

RpcContext.getContext() 的数据会被当前线程回收，但如果是线程池模式，数据可能被污染。

服务端调用完成后：

当 Dubbo 服务端 处理完请求后，会清理 RpcContext，防止数据泄漏到下一个请求。

消费者（Consumer）发起 RPC 调用时：

RpcContext 不会跨请求复用，下次新的 RpcContext.getContext() 仍然是新的实例。

✅ 示例（同步调用，Dubbo 自动清理）

public void testRpcContext() {
    RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", "abc123");
    
    // Dubbo 远程调用
    demoService.sayHello("Dubbo");

    // RPC 结束后，traceId 会被清除
    System.out.println(RpcContext.getContext().getAttachment("traceId")); // null
}

结果：

traceId 在 RPC 调用后被清空，Dubbo 自动清理。

Dubbo 什么时候不会自动清理 RpcContext？

虽然 Dubbo 在请求完成后会清理 RpcContext，但某些情况下 RpcContext 可能不会被正确清除，需要手动清理。

❌ 1. Dubbo 异步调用

Dubbo 异步调用不会自动清理 RpcContext。

因为线程池可能会复用 ThreadLocal 的数据，导致下一个请求仍然携带上一个请求的 RpcContext 数据。

public void asyncCall() {
    RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", "abc123");

    CompletableFuture<String> future = demoService.sayHelloAsync("Dubbo");
    future.whenComplete((result, ex) -> {
        System.out.println("异步返回：" + result);
        System.out.println("traceId：" + RpcContext.getContext().getAttachment("traceId")); // ❌ 可能还存在
    });

    // 手动清理
    RpcContext.getContext().clearAttachments();
}

🔴 如果不手动清理，异步线程可能复用上一个请求的 RpcContext 数据！

❌ 2. 使用线程池（如 ExecutorService）

如果你的应用使用线程池（如 ExecutorService）处理 Dubbo 请求，线程池不会自动清理 RpcContext，导致数据污染。

ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);

executorService.submit(() -> {
    RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", "abc123");
    demoService.sayHello("Dubbo");

    // 可能泄露到下一个任务
});

🔴 如果线程池中的线程未手动清理 RpcContext，后续任务可能复用 traceId，导致数据污染。

✅ 解决方案

在任务结束时手动clearAttachments()：

try {
    RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", "abc123");
    demoService.sayHello("Dubbo");
} finally {
    RpcContext.getContext().clearAttachments();
}

使用 Dubbo InheritableThreadLocal（适用于 Dubbo 3.x）

RpcContext.removeContext(true);

❌ 3. 在 Filter 或拦截器中传递 RpcContext

如果你在 Dubbo Filter 里存放了 RpcContext 的数据，可能不会自动清理，影响后续请求。

public class CustomFilter implements Filter {
    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", UUID.randomUUID().toString());

        try {
            return invoker.invoke(invocation);
        } finally {
            // 手动清理
            RpcContext.getContext().clearAttachments();
        }
    }
}

✅ 确保在 finally 里清理 RpcContext，防止数据污染。

解决方案：如何正确清理 RpcContext？

✅ 手动 clearAttachments()

无论 Dubbo 是否会自动清理，养成手动清理的习惯，避免数据污染。

try {
    RpcContext.getContext().setAttachment("traceId", "abc123");
    demoService.sayHello("Dubbo");
} finally {
    RpcContext.getContext().clearAttachments();
}

✅ 使用 RpcContext.removeContext(true)（Dubbo 3.x 推荐）

Dubbo 3.x 提供了 removeContext(true)，可以完全清理当前线程 RpcContext。

RpcContext.removeContext(true);

✅ 适用于：

线程池中使用 RpcContext
Dubbo 异步调用
需要彻底清理 RpcContext

✅ 在 AOP 或 Filter 中全局清理

如果你的应用里 RpcContext 传递较多，可以在 AOP 或 Dubbo Filter 里统一清理，减少手动调用 clearAttachments() 的麻烦。

方式 1：Spring AOP 自动清理

@Aspect
@Component
public class RpcContextCleanAspect {
    @AfterReturning("@annotation(org.apache.dubbo.config.annotation.Reference)")
    public void clearRpcContext() {
        RpcContext.getContext().clearAttachments();
    }
}

优点：拦截所有 Dubbo 方法调用后自动清理 RpcContext。

方式 2：在 Dubbo Filter 里自动清理

public class RpcContextCleanFilter implements Filter {
    @Override
    public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        try {
            return invoker.invoke(invocation);
        } finally {
            // 确保 RPC 调用结束后清理
            RpcContext.getContext().clearAttachments();
        }
    }
}

然后在 dubbo.xml 或 dubbo.properties 里配置：

<dubbo:provider filter="rpcContextCleanFilter"/>

优点：全局自动清理 RpcContext，防止数据泄漏。

结论

情况	Dubbo 是否自动清理？	推荐解决方案
同步 RPC 调用	✅ 是	默认安全，但建议 finally 里清理
异步调用（CompletableFuture）	❌ 否	手动 clearAttachments()
线程池复用（ExecutorService）	❌ 否	finally 里清理 RpcContext
Dubbo Filter 或 AOP	❌ 否	拦截器里清理 RpcContext
Dubbo 3.x 版本	❌ 否	RpcContext.removeContext(true)