【手写dubbo-1】谈一谈dubbo的前世今生

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    • 起源
    • RPC框架
    • 结束语

起源

        如果在一个项目中有两个serviceuserServiceorderService。我们想要其中一个service调用另一个。

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我们大概会有如下写法:

public class userService{
     
    
    private orderService orderService;
    
    public User getOrder(Long orderId){
     
        return orderService.getOrder(orderId);
    }
}

        随着业务的逐渐复杂,在开发中肯定会有业务拆分。初步是通过maven进行模块的拆分。

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        不管maven如何拆分,都始终是在一个jvm中运行, 这样只是在代码开发时会清楚方便一点。但是,某一个service在有较大压力的情况下,没有办法单单对此service做出调整。最终,我们是想要userServiceorderService在不同的jvm中运行,如果orderService访问较多,我们可以只对它进行扩容。

        如下图,才是我们最终想要的方案,对于这种方案,orderService端,我们称之为服务提供者,调用orderService的端,我们称之为服务消费者。这种思想,也为dubbo的出现埋下了伏笔。

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jvm的userService如何调用orderService呢?

        在java远程调用多年的沉淀,一个接着一个框架的出现,在一点点的优化这个调用的过程。

        首先是socket调用。在orderService中开放socket服务,在userService中进行远程调用。

  • 优点:解决了单机调用的问题。
  • 缺点:代码复杂,不易于扩展。

        这可能是最初的一个远程调用解决方案,笔者不曾遇到过纯socket调用的框架。

如何跨语言调用?

        我们发现,在java的对象是不可以直接通过socket进行传输的,需要有一个序列化的过程。而且java的默认的序列化,是无法被其他语言解析的。这样导致如果有其他语言提供的服务,是无法通过java调用。因此对于socket进行了升级,通过http+xml进行信息的传输。这就出现了webservice。

        Web Service技术, 能使得运行在不同机器上的不同应用无须借助附加的、专门的第三方软件或硬件, 就可相互交换数据或集成。依据Web Service规范实施的应用之间, 无论它们所使用的语言、 平台或内部协议是什么, 都可以相互交换数据。

        Web Service虽然早期很多人使用,但是到现在看来,这是一种过时的框架。因为,同样的一些数据,通过json会比xml少很多。通过json会更少的占用带宽。如下面数据。

{
     
    "id": 12312,
    "userName": "12312"
}
<id type="number">12312id>
<userName type="string">12312userName>

内部调用协议

        http协议是应用层的一种协议,对于开放给外部系统时,是一个很好的选择,它可以实现跨语言调用。如果是自己的java服务内部调用时,使用http协议,就有点浪费资源。

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        如上图,http协议在交互之前需要进行tcp三次握手,握手成功之后进行数据传输。一个http交互下来,有请求头、请求体、响应头、响应体。这些数据,在内部调用时,很多无关紧要的数据。也许可以自定义协议,简化传输数据。这就出现了dubbo协议,一种内部调用的协议。

        dubbo协议追求的是数据量小,小则快,协议的设计也符合dubbo框框架的理念,适用与内部服务之间的数据交互。安全性就没有https做的那么好,但是也不需要,毕竟dubbo协议设计的初衷就是内部使用的。

img

        spring cloud的feign组件内部使用http协议,内部调用可能有一些资源的浪费,但是http协议可以实现跨语言调用。

RPC框架

​ 对于一个RPC框架来说,只是能完成远程调用,并不算完美。

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        一般开发一个服务需要多个机器进行部署,为了防止出现单点故障。对于一个较为完善的RPC框架来说,在多个机器提供同样的一个服务的时候,需要自动做出选择。好比上图,userServuce在调用orderService的时候,需要自动识别集群信息,并且自动选择机器进行调用。

        目前,orderService只有一个服务,三台机器,也许可以在userServuce中配置三个ip,然后自行编写路由规则即可。但是随着业务的复杂,机器的变化,也许,我们起初无法得知机器的ip信息。

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        为了实现动态的机器添加与移除。最终,添加了一个机器的协调者,所有开放服务的机器在这个协调者中添加自己的开放服务的信息,这个协调者中会有哪些机器开放了哪些服务。这样看来这个协调者类似一个"通讯录"。我们称这个"通讯录"为注册中心

​ 这样一个较为完善的RPC框架,就有了雏形。

  1. 服务提供者启动之后向注册中心,提交自己提供服务的信息。
  2. 服务消费者,在消费时,去注册中心查询是否有机器提供对应的服务。例如调用orderService时,可以发现有192.168.1.1192.168.1.2机器有提供对应的服务。消费者可以根据随机、轮训等规则选择调用哪个服务。
  3. 在有服务上线或者下线时,注册中心可以对修改的信息进行通知。

这样一套流程下来,就完美的实现的服务的动态部署,可以任意部署服务。

注册中心的选择

         作为协调者的注册中心,占据着一个重要地位。这样来看,注册中心主要实现了临时数据存储的功能。可以有多种选择数据库、redis、zookeeper、eureka、nacos、或者自己实现

        期初dubbo框架官方推荐使用zookeeper为注册中心,出现nacos之后,逐渐从zookeeper转为nacos。

        其中的原因有很多,有兴趣的小伙伴可以看主流微服务注册中心浅析和对比。

        为什么zookeeper转为nacos?结论为:zookeeper在大数据计算时做注册中心是一个好的选择,但是在服务调用时,也许数据不需要超强的一致性。nacos是目前来说很友好的一个注册中心,他提供了CP+AP。还有可视化界面,还有配置中心等功能。功能相当完善。

springcloud与dubbo的历史

        笔者不才,在17年时,这两个词才进入我的视线。当时还有一个超级火的springboot。那个时候招聘,几乎每个岗位都要求会springboot。一时间,成为了一个java开发的必备功底。

        由于springboot在大大开发了开发的速度,而且springcloud的各个组件都比较完善,feign、网关、配置中心、熔断等等。spring、springcloud和springboot明显是一家人。这让一个孤身的dubbo有点不好立足,一些公司从dubbo框架转为springcloud全家桶。

        2018年7月份,eureka停止更新。 就目前来说eureka的功能单单作为注册中心,已经足够优秀了。但是对于节奏如此快的互联网时代,停止更新,就意味着会慢慢的消失。

        2019 年 7 月 24 日晚,Spring Cloud 官方发布公告Spring Cloud Alibaba 即将毕业。提供了很多组件,对于大部分开发者而言,nacos、dubbo、seata应该是较为常用的组件。

  • nacos:注册中心。
  • dubbo:一个基于Java的高性能开源RPC框架。
  • seata:一种高性能且易于使用的分布式事务解决方案,可用于微服务架构。

        nacos是一个新推出的注册中心,其中最亮眼的功能是提供了可视化界面,而且还附带配置中心。瞬间dubbo就找到了家人。这些组件的出现让dubbo又崛起了起来。而且dubbo本来扩展性就很好。可以进行协议扩展、调用拦截扩展、引用监听扩展、集群扩展等等。

        另外dubbo3.0主力使用Triple 协议。完整兼容 gRPC over HTTP/2。推荐使用 protobuf 作为默认序列化,在性能和跨语言上的效果都会更好。

结束语

        就目前来看,dubbo框架是一个目前位置非常优秀的RPC框架, 一个必须要学的一个框架。也许以后它会更加优秀,也许会落寞。但是其设计思想,非常值得开发者去学习。

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