Golang 依赖注入经典解决方案uber／fx理论解析
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开篇
今天继续我们的【依赖注入开源解决方案系列】， Dependency Injection 业界的开源库非常多，大家可以凭借自己的喜好也业务的复杂度来选型。基于 github star 数量以及方案的全面性，易用性上。推荐这两个：
1.【代码生成】派系推荐大家用 wire, 做的事情非常轻量级，省下大家手写代码的负担，没有太多 DI 工具带来的结构性改造；
2.【反射】派系推荐大家用 uber/fx，功能非常强大，很全面，也比较符合直觉。
二者都需要显式声明依赖，这一点对程序的可读性是好事，两个库的 star 也都非常多。建议大家有兴趣的话研读一下。不管是 codegen 还是 reflect（结合 interface{}，泛型）都是 Golang 学习体系中必须的能力，否则很难实现通用的一些能力。
今天我们来看看 uber/fx 这个反射派系的经典之作，这是 uber 家基于 dig 的又一步进化。
uber/fx
Fx is a dependency injection system for Go.
fx 是 uber 2017 年开源的依赖注入解决方案，不仅仅支持常规的依赖注入，还支持生命周期管理。
从官方的视角看，fx 能为开发者提供的三大优势：
代码复用：方便开发者构建松耦合，可复用的组件；
消除全局状态：Fx 会帮我们维护好单例，无需借用 init() 函数或者全局变量来做这件事了；
经过多年 Uber 内部验证，足够可信。
我们从 uber-go/fx 看到的是 v1 的版本，fx 是遵循 SemVer 规范的，保障了兼容性，这一点大家可以放心。
从劣势的角度分析，其实 uber/fx 最大的劣势还是大量使用反射，导致项目启动阶段会需要一些性能消耗，但这一般是可以接受的。如果对性能有高要求，建议还是采取 wire 这类 codegen 的依赖注入解法。
目前市面上对 Fx 的介绍文章并不多，笔者在学习的时候也啃了很长时间官方文档，这一点有好有坏。的确，再多的例子，再多的介绍，也不如一份完善的官方文档更有力。但同时也给初学者带来较高的门槛。
今天这篇文章希望从一个开发者的角度，带大家理解 Fx 如何使用。
添加 fx 的依赖需要用下面的命令：
go get go.uber.org/fx@v1
后面我们会有专门的一篇文章，拿一个实战项目来给大家展示，如何使用 Fx，大家同时也可以参考官方 README 中的 Getting Started 来熟悉。
下面一步一步来，我们先来看看 uber/fx 中的核心概念。
provider 声明依赖关系
在我们的业务服务的声明周期中，对于各个 module 的初始化应该基于我们的 dependency graph 来合理进行。先初始化无外部依赖的对象，随后基于这些对象，初始化对它们有依赖的对象。
Provider 就是我们常说的构造器，能够提供对象的生成逻辑。在 Fx 启动时会创建一个容器，我们需要将业务的构造器传进来，作为 Provider。类似下面这样：
app = fx.New(
fx.Provide(newZapLogger),
fx.Provide(newRedisClient),
fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
)
这里面的 newXXX 函数，就是我们的构造器，类似这样：
func NewLogger() *log.Logger {
logger := log.New(os.Stdout, "" /* prefix */, 0 /* flags */)
logger.Print("Executing NewLogger.")
return logger
}
我们只需要通过 fx.Provide 方法传入进容器，就完成了将对象提供出去的使命。随后 fx 会在需要的时候调用我们的 Provider，生成单例对象使用。
当然，构造器不光是这种没有入参的。还有一些对象是需要显式的传入依赖：
func NewHandler(logger *log.Logger) (http.Handler, error) {
logger.Print("Executing NewHandler.")
return http.HandlerFunc(func(http.ResponseWriter, *http.Request) {
logger.Print("Got a request.")
}), nil
}
注意，这里返回的 http.Handler 也可以成为别人的依赖。这些，我们通通不用关心！
fx 会自己通过反射，搞明白哪个 Provider 需要什么，能提供什么。构建出来整个 dependency graph。
// Provide registers any number of constructor functions, teaching the
// application how to instantiate various types. The supplied constructor
// function(s) may depend on other types available in the application, must
// return one or more objects, and may return an error. For example:
//
// // Constructs type *C, depends on *A and *B.
// func(*A, *B) *C
//
// // Constructs type *C, depends on *A and *B, and indicates failure by
// // returning an error.
// func(*A, *B) (*C, error)
//
// // Constructs types *B and *C, depends on *A, and can fail.
// func(*A) (*B, *C, error)
//
// The order in which constructors are provided doesn't matter, and passing
// multiple Provide options appends to the application's collection of
// constructors. Constructors are called only if one or more of their returned
// types are needed, and their results are cached for reuse (so instances of a
// type are effectively singletons within an application). Taken together,
// these properties make it perfectly reasonable to Provide a large number of
// constructors even if only a fraction of them are used.
//
// See the documentation of the In and Out types for advanced features,
// including optional parameters and named instances.
//
// Constructor functions should perform as little external interaction as
// possible, and should avoid spawning goroutines. Things like server listen
// loops, background timer loops, and background processing goroutines should
// instead be managed using Lifecycle callbacks.
func Provide(constructors ...interface{}) Option {
return provideOption{
Targets: constructors,
Stack: fxreflect.CallerStack(1, 0),
}
}
作为开发者，我们只需要保证，所有我们需要的依赖，都通过 fx.Provide 函数提供即可。另外需要注意，虽然上面我们是每个 fx.Provide，都只包含一个构造器，实际上他是支持多个构造器的。
module 模块化组织依赖
// Module is a named group of zero or more fx.Options.
// A Module creates a scope in which certain operations are taken
// place. For more information, see [Decorate], [Replace], or [Invoke].
func Module(name string, opts ...Option) Option {
mo := moduleOption{
name: name,
options: opts,
}
return mo
}
fx 中的 module 也是经典的概念。实际上我们在进行软件开发时，分层分包是不可避免的。而 fx 也是基于模块化编程。使用 module 能够帮助我们更方便的管理依赖：
/ ProvideLogger to fx
func ProvideLogger() *zap.SugaredLogger {
logger, _ := zap.NewProduction()
slogger := logger.Sugar()
return slogger
}
// Module provided to fx
var Module = fx.Options(
fx.Provide(ProvideLogger),
)
我们的 Module 是一个可导出的变量，包含了一组 fx.Option，这里包含了各个 Provider。
这样，我们就不必要在容器初始化时传入那么多 Provider 了，而是每个 Module 干好自己的事即可。
func main() {
fx.New(
fx.Provide(http.NewServeMux),
fx.Invoke(server.New),
fx.Invoke(registerHooks),
loggerfx.Module,
).Run()
}
lifecycle 给应用生命周期加上钩子
// Lifecycle allows constructors to register callbacks that are executed on
// application start and stop. See the documentation for App for details on Fx
// applications' initialization, startup, and shutdown logic.
type Lifecycle interface {
Append(Hook)
}
// A Hook is a pair of start and stop callbacks, either of which can be nil.
// If a Hook's OnStart callback isn't executed (because a previous OnStart
// failure short-circuited application startup), its OnStop callback won't be
// executed.
type Hook struct {
OnStart func(context.Context) error
OnStop func(context.Context) error
}
lifecycle 是 Fx 定义的一个接口。我们可以对 fx.Lifecycle 进行 append 操作，增加钩子函数，这里就可以支持我们订阅一些指定行为，如 OnStart 和 OnStop。
如果执行某个 OnStart 钩子时出现错误，应用会立刻停止后续的 OnStart，并针对此前已经执行过 OnStart 的钩子执行对应的 OnStop 用于清理资源。
这里 fx 加上了 15 秒的超时限制，通过 context.Context 实现，大家记得控制好自己的钩子函数执行时间。
invoker 应用的启动器
provider 是懒加载的，仅仅 Provide 出来我们的构造器，是不会当时就触发调用的，而 invoker 则能够直接触发业务提供的函数运行。并且支持传入一个 fx.Lifecycle 作为入参，业务可以在这里 append 自己想要的 hook。
假设我们有一个 http server，希望在 fx 应用启动的时候同步开启。这个时候就需要两个入参：
fx.Lifecycle
我们的主依赖（通常是对服务接口的实现，一个 handler）
我们将这里的逻辑封装起来，就可以作为一个 invoker 让 Fx 来调用了。看下示例代码：
func runHttpServer(lifecycle fx.Lifecycle, molHandler *MeaningOfLifeHandler) {
lifecycle.Append(fx.Hook{OnStart: func(context.Context) error {
r := fasthttprouter.New()
r.Handle(http.MethodGet, "/what-is-the-meaning-of-life", molHandler.Handle)
return fasthttp.ListenAndServe("localhost:8080", r.Handler)
}})
}
下面我们将它加入 Fx 容器初始化的流程中：
fx.New(
fx.Provide(newZapLogger),
fx.Provide(newRedisClient),
fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
fx.Invoke(runHttpServer),
)
这样在创建容器时，我们的 runHttpServer 就会被调用，进而注册了服务启动的逻辑。这里我们需要一个 MeaningOfLifeHandler，Fx 会观察到这一点，进而到 Provider 里面挨个找依赖，每个类型对应一个单例对象，通过懒加载的方式获取到 MeaningOfLifeHandler 的所有依赖，以及子依赖。
其实 Invoker 更多意义上看，像是一个触发器。
我们可以有很多 Provider，但什么时候去调用这些函数，生成依赖呢？Invoker 就是做这件事的。
// New creates and initializes an App, immediately executing any functions
// registered via Invoke options. See the documentation of the App struct for
// details on the application's initialization, startup, and shutdown logic.
func New(opts ...Option) *App
最后，有了一个通过 fx.New 生成的 fx 应用，我们就可以通过 Start 方法来启动了：
func main() {
ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
kill := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(kill)
go func() {
<-kill
cancel()
}()
app := fx.New(
fx.Provide(newZapLogger),
fx.Provide(newRedisClient),
fx.Provide(newMeaningOfLifeCacheRedis),
fx.Provide(newMeaningOfLifeHandler),
fx.Invoke(runHttpServer),
)
if err := app.Start(ctx);err != nil{
fmt.Println(err)
}
}
当然，有了一个 fx 应用后，我们可以直接 fx.New().Run() 来启动，也可以随后通过 app.Start(ctx) 方法启动，配合 ctx 的取消和超时能力。二者皆可。
fx.In 封装多个入参
当构造函数参数过多的时候，我们可以使用 fx.In 来统一注入，而不用在构造器里一个个加参数：
type ConstructorParam struct {
fx.In
Logger *log.Logger
Handler http.Handler
}
type Object struct {
Logger *log.Logger
Handler http.Handler
}
func NewObject(p ConstructorParam) Object {
return Object {
Logger: p.Logger,
Handler: p.Handler,
}
}
fx.Out 封装多个出参
和 In 类似，有时候我们需要返回多个参数，这时候一个个写显然比较笨重。我们可以用 fx.Out 的能力用结构体来封装：
type Result struct {
fx.Out
Logger *log.Logger
Handler http.Handler
}
func NewResult() Result {
// logger := xxx
// handler := xxx
return Result {
Logger: logger,
Handler: handler,
}
}
基于同类型提供多种实现
By default, Fx applications only allow one constructor for each type.
Fx 应用默认只允许每种类型存在一个构造器，这种限制在一些时候是很痛的。
有些时候我们就是会针对一个 interface 提供多种实现，如果做不到，我们就只能在外面套一个类型，这和前一篇文章中我们提到的 wire 里的处理方式是一样的：
type RedisA *redis.Client
type RedisB *redis.Client
但这样还是很笨重，有没有比较优雅的解决方案呢？
当然有，要不 uber/fx 怎么能被称为一个功能全面的 DI 方案呢？
既然是同类型，多个不同的值，我们可以给不同的实现命名来区分。进而这涉及两个部分：生产端 和 消费端。
在提供依赖的时候，可以声明它的名称，进而即便出现同类型的其他依赖，fx 也知道如何区分。
在获取依赖的时候，也要指明我们需要的依赖的名称具体是什么，而不只是简单的明确类型即可。
这里我们需要用到 fx.In 和 fx.Out 的能力。参照 官方文档 我们来了解一下 fx 的解法：Named Values。
fx 支持开发者声明 name 标签，用来给依赖「起名」，类似这样：name:"rw"。
type GatewayParams struct {
fx.In
WriteToConn *sql.DB `name:"rw"`
ReadFromConn *sql.DB `name:"ro" optional:"true"`
}
func NewCommentGateway(p GatewayParams, log *log.Logger) (*CommentGateway, error) {
if p.ReadFromConn == nil {
log.Print("Warning: Using RW connection for reads")
p.ReadFromConn = p.WriteToConn
}
// ...
}
type ConnectionResult struct {
fx.Out
ReadWrite *sql.DB `name:"rw"`
ReadOnly *sql.DB `name:"ro"`
}
func ConnectToDatabase(...) (ConnectionResult, error) {
// ...
return ConnectionResult{ReadWrite: rw, ReadOnly: ro}, nil
}
这样 fx 就知道，我们去构建 NewCommentGateway 的时候，传入的 *sql.DB 需要是 rw 这个名称的。而此前ConnectToDatabase 已经提供了这个名称，同类型的实例，所以依赖构建成功。
使用起来非常简单，在我们对 In 和 Out 的 wrapper 中声明各个依赖的 name，也可以搭配 optional 标签使用。fx 支持任意多个 name 的实例。
这里需要注意，同名称的生产端和消费端的类型必须一致，不能一个是 sql.DB 另一个是 *sql.DB。命名的能力只有在同类型的情况下才有用处。
Annotate 注解器
Annotate lets you annotate a function's parameters and returns without you having to declare separate struct definitions for them.
注解器能帮我们修改函数的入参和出参，无需定义单独的结构体。fx 的这个能力非常强大，目前暂时没有看到其他 DI 工具能做到这一点。
func Annotate(t interface{}, anns ...Annotation) interface{} {
result := annotated{Target: t}
for _, ann := range anns {
if err := ann.apply(&result); err != nil {
return annotationError{
target: t,
err: err,
}
}
}
return result
}
我们来看看如何用 Annotate 来添加 ParamTag, ResultTag 来实现同一个 interface 多种实现。
// Given,
type Doer interface{ ... }
// And three implementations,
type GoodDoer struct{ ... }
func NewGoodDoer() *GoodDoer
type BadDoer struct{ ... }
func NewBadDoer() *BadDoer
type UglyDoer struct{ ... }
func NewUglyDoer() *UglyDoer
fx.Provide(
fx.Annotate(NewGoodDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"good"`)),
fx.Annotate(NewBadDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"bad"`)),
fx.Annotate(NewUglyDoer, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags(`name:"ugly"`)),
)
这里我们有 Doer 接口，以及对应的三种实现：GoodDoer, BadDoer, UglyDoer，三种实现的构造器返回值甚至都不需要是Doer，完全可以是自己的 struct 类型。
这里还是不得不感慨 fx 强大的装饰器能力。我们用一个简单的：
fx.Annotate(NewGoodDoer, fx.As(new(Doer)))
就可以对构造器 NewGoodDoer 完成类型转换。
这里还可以写一个 helper 函数简化一下处理：
func AsDoer(f any, name string) any {
return fx.Anntoate(f, fx.As(new(Doer)), fx.ResultTags("name:" + strconv.Quote(name)))
}
fx.Provide(
AsDoer(NewGoodDoer, "good"),
AsDoer(NewBadDoer, "bad"),
AsDoer(NewUglyDoer, "ugly"),
)
与之相对的，提供依赖的时候我们用 ResultTag，消费依赖的时候需要用 ParamTag。
func Do(good, bad, ugly Doer) {
// ...
}
fx.Invoke(
fx.Annotate(Do, fx.ParamTags(`name:"good"`, `name:"bad"`, `name:"ugly"`)),
)
这样就无需通过 fx.In 和 fx.Out 的封装能力来实现了，非常简洁。
当然，如果我们上面的返回值直接就是 interface，那么久不需要 fx.As 这一步转换了。
go复制代码func NewGateway(ro, rw *db.Conn) *Gateway { ... }
fx.Provide(
fx.Annotate(
NewGateway,
fx.ParamTags(`name:"ro" optional:"true"`, `name:"rw"`),
fx.ResultTags(`name:"foo"`),
),
)
和下面的实现是等价的：
type params struct {
fx.In
RO *db.Conn `name:"ro" optional:"true"`
RW *db.Conn `name:"rw"`
}
type result struct {
fx.Out
GW *Gateway `name:"foo"`
}
fx.Provide(func(p params) result {
return result{GW: NewGateway(p.RO, p.RW)}
})
这里需要注意存在两个限制：
Annotate 不能应用于包含 fx.In 和 fx.Out 的函数，它的存在本身就是为了简化；
不能在一个 Annotate 中多次使用同一个注解，比如下面这个例子会报错：
fx.Provide(
fx.Annotate(
NewGateWay,
fx.ParamTags(`name:"ro" optional:"true"`),
fx.ParamTags(`name:"rw"), // ERROR: ParamTags was already used above
fx.ResultTags(`name:"foo"`)
)
)
小结
这里是 uber/fx 的理论篇，我们了解了 fx 的核心概念和基础用法。和 wire 一样，它们都要求强制编写构造函数，有额外的编码成本。但好处在于功能全面、设计比较优雅，对业务代码无侵入。
下一篇，我们会从实战的角度，基于 cloudwego 社区的 Kitex 框架，看看怎么基于 uber/fx 实现优雅的注入，敬请期待。
以上就是 Golang 依赖注入经典解决方案 uber/fx 理论篇的详细内容，更多关于 Golang 依赖注入经典解决方案 uber/fx 理论篇的资料请关注脚本之家其它相关文章！
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