Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架,提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案, 可以和 Spring 框架无缝集成。
RPC 指的是远程调用协议,也就是说两个服务器交互数据。
互联网的快速发展,Web应用程序的规模不断扩大,一般会经历如下四个发展阶段。
单一应用架构
当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起即可。
垂直应用架构
当访问量逐渐增大,单一应用按照有业务线拆成多个应用,以提升效率。
此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。
分布式服务架构
当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
此时,用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。
流动计算架构
当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。
此时,用于提高机器利用率的 资源调度和治理中心(SOA) 是关键。
微服务架构
什么是微服务?
微服务,又叫微服务架构,是一种软件架构方式。它将应用构建成一系列按业务领域划分模块的、小的自治服务。
在微服务架构中,每个服务都是自我包含的,并且实现了单一的业务功能。
无服务架构
https://blog.csdn.net/wolf_love666/article/details/84989577
透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。
软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。
服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。
主要就是如下3个核心功能:
Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。
Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。
Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
流程说明:
Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
指供者连接注册中心,并发本机IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储
Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心
注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。
Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。
Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer
设计的原因:
Consumer 与Provider 解偶,双方都可以横向增减节点数。
注册中心对本身可做对等集群,可动态增减节点,并且任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
去中心化,双方不直接依懒注册中心,即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用
服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
Dubbo框架设计一共划分了10个层:
服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。
配置层(Config):对外配置接口,以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心。
服务代理层(Proxy):服务接口透明代理,生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton。
服务注册层(Registry):封装服务地址的注册与发现,以服务URL为中心。
集群层(Cluster):封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以Invoker为中心。
监控层(Monitor):RPC调用次数和调用时间监控。
远程调用层(Protocol):封将RPC调用,以Invocation和Result为中心,扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。
信息交换层(Exchange):封装请求响应模式,同步转异步,以Request和Response为中心。
网络传输层(Transport):抽象mina和netty为统一接口,以Message为中心。
dubbo:
单一长连接和NIO异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议TCP,异步,Hessian序列化;
rmi:
采用JDK标准的rmi协议实现,传输参数和返回参数对象需要实现Serializable接口,使用java标准序列化机制,使用阻塞式短连接,传输数据包大小混合,消费者和提供者个数差不多,可传文件,传输协议TCP。
多个短连接,TCP协议传输,同步传输,适用常规的远程服务调用和rmi互操作。在依赖低版本的Common-Collections包,java序列化存在安全漏洞;
webservice:
基于WebService的远程调用协议,集成CXF实现,提供和原生WebService的互操作。多个短连接,基于HTTP传输,同步传输,适用系统集成和跨语言调用;
http:
基于Http表单提交的远程调用协议,使用Spring的HttpInvoke实现。多个短连接,传输协议HTTP,传入参数大小混合,提供者个数多于消费者,需要给应用程序和浏览器JS调用;
hessian:
集成Hessian服务,基于HTTP通讯,采用Servlet暴露服务,Dubbo内嵌Jetty作为服务器时默认实现,提供与Hession服务互操作。多个短连接,同步HTTP传输,Hessian序列化,传入参数较大,提供者大于消费者,提供者压力较大,可传文件;
memcache:
基于memcached实现的RPC协议
redis:
基于redis实现的RPC协议
默认使用dubbo协议
Multicast注册中心:
Multicast注册中心不需要任何中心节点,只要广播地址,就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现;
Zookeeper注册中心:
基于分布式协调系统Zookeeper实现,采用Zookeeper的watch机制实现数据变更;
redis注册中心:
基于redis实现,采用key/Map存储,住key存储服务名和类型,Map中key存储服务URL,value服务过期时间。基于redis的发布/订阅模式通知数据变更;
Simple注册中心:
过多的服务URL配置困难
负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群
服务依赖混乱,启动顺序不清晰
过多服务导致性能指标分析难度较大,需要监控
可以的,启动dubbo时,消费者会从zookeeper拉取注册的生产者的地址接口等数据,缓存在本地。
每次调用时,按照本地存储的地址进行调用。
Dubbo采用全Spring配置方式,透明化接入应用,对应用没有任何API侵入,只需用Spring加载Dubbo的配置即可,Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。
默认使用NIO Netty框架
Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀;
RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题;
LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求;
ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动;
缺省时为Random随机调用
Failover Cluster
失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。
Failfast Cluster
快速失败,只发起一次调用,失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作,比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全,出现异常时,直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。可通过 forks=”2″ 来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
Failover Cluster
默认使用Hessian序列化,还有Duddo、FastJson、Java自带序列化。
Dubbo超时时间设置有两种方式:
服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。
dubbo在调用服务不成功时,默认是会重试两次的。
Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。
dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩展,如加了服务可 restful 调用,更新了开源组件等。
大家熟知的就是Spring cloud,Dubbox ,jsf。
Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。
而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。
最大的区别:Dubbo底层是使用Netty这样的NIO框架,是基于TCP协议传输的,配合以Hession序列化完成RPC通信。
而SpringCloud是基于Http协议+Rest接口调用远程过程的通信,相对来说,Http请求会有更大的报文,占的带宽也会更多。但是REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这在强调快速演化的微服务环境下,显得更为合适,至于注重通信速度还是方便灵活性,具体情况具体考虑。
RPC的定义:
RPC-Remote Procedure Call的简称,远程过程调用。==允许一台机器上的程序调用另一台机器上的程序,这种通信机制叫做RPC,1984年Birrel和Nelson设计的。==可以先理解下本地过程调用,就好比你现在在家里,你要想洗碗,那你直接把碗放进洗碗机,打开洗碗机开关就可以洗了。这就叫本地过程调用。远程过程调用,就是你不在家里,打个电话让我洗碗,这个过程就叫做远程过程调用。
RPC解决的问题:
RPC主要解决的问题:随着单体引用-》垂直应用-》分布式应用的演进中,解决分布式环境下服务之间的调用问题。以及远程调用时候,要能够像本地调用一样方便,让调用者感知不到远程调用的逻辑。
RPC协议:
以传输协议(TCP、UDP/HTTP)为基础,为两个不同的应用程序间传递数据。在OSI七层网络协议中,RPC在传输层和应用层之间。
RPC的步骤实现
自己可以通过如下几个步骤实现简单的RPC,
- 应用APP-A,调用Calculator类完成加法运算(这个Calcuator实现类,内部不是直接实现计算器的加减乘除逻辑,而是通过远程调用APP-B的RPC接口来获取运算结果,因此称为Stub )
- Stub可以通过Socket或者Http协议的HTTPClient实现远程通讯的功能。(RPC并没有规定你要用何种协议通讯)
- Stub将请求信息序列化为二进制,再传给通讯类工具。
- APP-B接收二进制请求,然后反序列化为请求对象,然后将这个请求对象交给APP-B的Stub处理,如果是java的话通过反射调用实际实现类执行。
- RPC接口执行完毕,将刚才的客户端和服务端顺序颠倒重新执行一遍流程,将响应数据返回。
区别,区别