《分布式系统原理与范型》定义:
“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”
分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。
随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。
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,以减少部署节点和成本。此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。
适用于小型网站,小型管理系统,将所有功能都部署到一个功能里,简单易用。
缺点: 1、性能扩展比较难
2、协同开发问题
3、不利于升级维护
垂直应用架构
当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,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。
通过切分业务来实现各个模块独立部署,降低了维护和部署的难度,团队各司其职更易管理,性能扩展也更方便,更有针对性。
缺点: 公用模块无法重复利用,开发性的浪费
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)[ Service Oriented Architecture]是关键。
什么叫RPC
RPC【Remote Procedure Call】是指远程过程调用,是一种进程间通信方式,他是一种技术的思想,而不是规范。它允许程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数,而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同。
RPC基本原理
RPC两个核心模块:通讯,序列化。
Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。
官网:
http://dubbo.apache.org/
服务提供者(Provider):暴露服务的服务提供方,服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
服务消费者(Consumer): 调用远程服务的服务消费方,服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务,服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用。
注册中心(Registry):注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者
监控中心(Monitor):服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心
1、下载zookeeper 网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/ |
2、解压zookeeper 解压运行zkServer.cmd ,初次运行会报错,没有zoo.cfg配置文件 |
3、修改zoo.cfg配置文件 将conf下的zoo_sample.cfg复制一份改名为zoo.cfg即可。 注意几个重要位置: dataDir=./ 临时数据存储的目录(可写相对路径) clientPort=2181 zookeeper的端口号 修改完成后再次启动zookeeper |
4、使用zkCli.cmd测试 ls /:列出zookeeper根下保存的所有节点 create –e /atguigu 123:创建一个atguigu节点,值为123 get /atguigu:获取/atguigu节点的值 |
dubbo本身并不是一个服务软件。它其实就是一个jar包能够帮你的java程序连接到zookeeper,并利用zookeeper消费、提供服务。所以你不用在Linux上启动什么dubbo服务。
但是为了让用户更好的管理监控众多的dubbo服务,官方提供了一个可视化的监控程序,不过这个监控即使不装也不影响使用。
1、下载dubbo-admin https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops
|
2、进入目录,修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址 |
3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar 注意:【有可能控制台看着启动了,但是网页打不开,需要在控制台按下ctrl+c即可】 默认使用root/root 登陆 |
1、安装jdk
1、下载jdk http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 不要使用wget命令获取jdk链接,这是默认不同意,导致下载来的jdk压缩内容错误 |
2、上传到服务器并解压 |
3、设置环境变量 /usr/local/java/jdk1.8.0_171 文件末尾加入下面配置 export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH |
4、使环境变量生效&测试JDK |
2、安装zookeeper
1、下载zookeeper 网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/ wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz |
2、解压 |
3、移动到指定位置并改名为zookeeper
|
3、开机启动zookeeper
1)-复制如下脚本 #!/bin/bash #chkconfig:2345 20 90 #description:zookeeper #processname:zookeeper ZK_PATH=/usr/local/zookeeper export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171 case $1 in start) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh start;; stop) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh stop;; status) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh status;; restart) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh restart;; *) echo "require start|stop|status|restart" ;; esac 2)-把脚本注册为Service 3)-增加权限 |
4、配置zookeeper
1、初始化zookeeper配置文件 拷贝/usr/local/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg 到同一个目录下改个名字叫zoo.cfg |
2、启动zookeeper |
1、安装Tomcat8(旧版dubbo-admin是war,新版是jar不需要安装Tomcat)
1、下载Tomcat8并解压 https://tomcat.apache.org/download-80.cgi wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.32/bin/apache-tomcat-8.5.32.tar.gz |
2、解压移动到指定位置 |
3、开机启动tomcat8 复制如下脚本 #!/bin/bash #chkconfig:2345 21 90 #description:apache-tomcat-8 #processname:apache-tomcat-8 CATALANA_HOME=/opt/apache-tomcat-8.5.32 export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_171 case $1 in start) echo "Starting Tomcat..." $CATALANA_HOME/bin/startup.sh ;; stop) echo "Stopping Tomcat..." $CATALANA_HOME/bin/shutdown.sh ;; restart) echo "Stopping Tomcat..." $CATALANA_HOME/bin/shutdown.sh sleep 2 echo echo "Starting Tomcat..." $CATALANA_HOME/bin/startup.sh ;; *) echo "Usage: tomcat {start|stop|restart}" ;; esac |
4、注册服务&添加权限 |
5、启动服务&访问tomcat测试 |
2、安装dubbo-admin
dubbo本身并不是一个服务软件。它其实就是一个jar包能够帮你的java程序连接到zookeeper,并利用zookeeper消费、提供服务。所以你不用在Linux上启动什么dubbo服务。
但是为了让用户更好的管理监控众多的dubbo服务,官方提供了一个可视化的监控程序,不过这个监控即使不装也不影响使用。
1、下载dubbo-admin https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
2、进入目录,修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址 |
3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar 默认使用root/root 登陆 |
某个电商系统,订单服务需要调用用户服务获取某个用户的所有地址;
我们现在 需要创建两个服务模块进行测试
模块 |
功能 |
订单服务web模块 |
创建订单等 |
用户服务service模块 |
查询用户地址等 |
测试预期结果
订单服务web模块在A服务器,用户服务模块在B服务器,A可以远程调用B的功能。
根据 dubbo《服务化最佳实践》
1、分包
建议将服务接口,服务模型,服务异常等均放在 API 包中,因为服务模型及异常也是 API 的一部分,同时,这样做也符合分包原则:重用发布等价原则(REP),共同重用原则(CRP)。
如果需要,也可以考虑在 API 包中放置一份 spring 的引用配置,这样使用方,只需在 spring 加载过程中引用此配置即可,配置建议放在模块的包目录下,以免冲突,如:com/alibaba/china/xxx/dubbo-reference.xml。
2、粒度
服务接口尽可能大粒度,每个服务方法应代表一个功能,而不是某功能的一个步骤,否则将面临分布式事务问题,Dubbo 暂未提供分布式事务支持。
服务接口建议以业务场景为单位划分,并对相近业务做抽象,防止接口数量爆炸。
不建议使用过于抽象的通用接口,如:Map query(Map),这样的接口没有明确语义,会给后期维护带来不便。
1、gmall-interface:公共接口层(model,service,exception…)
作用:定义公共接口,也可以导入公共依赖 |
1、Bean模型 public class UserAddress implements Serializable{ } |
3、Service接口 UserService public List |
2、gmall-user:用户模块(对用户接口的实现)
1、pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>com.atguigu.dubbogroupId> <artifactId>gmall-interfaceartifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOTversion> dependency> dependencies> |
2、Service public class UserServiceImpl implements UserService {
@Override public List // TODO Auto-generated method stub return userAddressDao.getUserAddressById(userId); } } |
4、gmall-order-web:订单模块(调用用户模块)
1、pom.xml <dependencies> <dependency> dependency> dependencies> |
2、测试 public class OrderService {
UserService userService;
/** * 初始化订单,查询用户的所有地址并返回 * @param userId * @return */ public List return userService.getUserAddressList(userId); } } |
现在这样是无法进行调用的。我们gmall-order-web引入了gmall-interface,但是interface的实现是gmall-user,我们并没有引入,而且实际他可能还在别的服务器中。
1、改造gmall-user作为服务提供者
1、引入dubbo
<dependency> <groupId>com.alibabagroupId> <artifactId>dubboartifactId> <version>2.6.2version> dependency>
<dependency> <groupId>com.101tecgroupId> <artifactId>zkclientartifactId> <version>0.10version> dependency>
<dependency> <groupId>org.apache.curatorgroupId> <artifactId>curator-frameworkartifactId> <version>2.12.0version> dependency>
|
2、配置提供者
<dubbo:application name="gmall-user">dubbo:application>
<dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
<dubbo:service interface="com.atguigu.gmall.service.UserService" ref="userServiceImpl" /> |
3、启动服务 public static void main(String[] args) throws IOException { ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring-beans.xml");
System.in.read(); } |
2、改造gmall-order-web作为服务消费者
1、引入dubbo
<dependency> <groupId>com.alibabagroupId> <artifactId>dubboartifactId> <version>2.6.2version> dependency>
<dependency> <groupId>com.101tecgroupId> <artifactId>zkclientartifactId> <version>0.10version> dependency>
<dependency> <groupId>org.apache.curatorgroupId> <artifactId>curator-frameworkartifactId> <version>2.12.0version> dependency> |
2、配置消费者信息
<dubbo:application name="gmall-order-web">dubbo:application>
<dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
<dubbo:reference id="userService" interface="com.atguigu.gmall.service.UserService">dubbo:reference> |
3、测试调用
访问gmall-order-web的initOrder请求,会调用UserService获取用户地址;
调用成功。说明我们order已经可以调用远程的UserService了;
4、注解版
1、服务提供方 <dubbo:application name="gmall-user">dubbo:application> <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" /> <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" /> <dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.user.impl"/> import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service; import com.atguigu.gmall.bean.UserAddress; import com.atguigu.gmall.service.UserService; import com.atguigu.gmall.user.mapper.UserAddressMapper; @Service //使用dubbo提供的service注解,注册暴露服务 public class UserServiceImpl implements UserService { @Autowired UserAddressMapper userAddressMapper; |
2、服务消费方 <dubbo:application name="gmall-order-web">dubbo:application> <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" /> <dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.order.controller"/> @Controller public class OrderController { @Reference //使用dubbo提供的reference注解引用远程服务 UserService userService; |
图形化的服务管理页面;安装时需要指定注册中心地址,即可从注册中心中获取到所有的提供者/消费者进行配置管理
简单的监控中心;
1、安装
1、下载 dubbo-ops https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
2、修改配置指定注册中心地址 进入 dubbo-monitor-simple\src\main\resources\conf 修改 dubbo.properties文件
|
3、打包dubbo-monitor-simple mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、解压 tar.gz 文件,并运行start.bat 如果缺少servlet-api,自行导入servlet-api再访问监控中心 |
5、启动访问8080 |
2、监控中心配置
所有服务配置连接监控中心,进行监控统计
<dubbo:monitor protocol="registry">dubbo:monitor> |
Simple Monitor 挂掉不会影响到 Consumer 和 Provider 之间的调用,所以用于生产环境不会有风险。
Simple Monitor 采用磁盘存储统计信息,请注意安装机器的磁盘限制,如果要集群,建议用mount共享磁盘。
1、引入spring-boot-starter以及dubbo和curator的依赖 注意starter版本适配: |
2、配置application.properties 提供者配置: dubbo.application.name=gmall-user application.name就是服务名,不能跟别的dubbo提供端重复 registry.protocol 是指定注册中心协议 registry.address 是注册中心的地址加端口号 protocol.name 是分布式固定是dubbo,不要改。 base-package 注解方式要扫描的包 消费者配置: dubbo.application.name=gmall-order-web |
3、dubbo注解 @Service、@Reference 【如果没有在配置中写dubbo.scan.base-package,还需要使用@EnableDubbo注解】 |
JVM 启动 -D 参数优先,这样可以使用户在部署和启动时进行参数重写,比如在启动时需改变协议的端口。
XML 次之,如果在 XML 中有配置,则 dubbo.properties 中的相应配置项无效。
Properties 最后,相当于缺省值,只有 XML 没有配置时,dubbo.properties 的相应配置项才会生效,通常用于共享公共配置,比如应用名。
失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器,但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。
重试次数配置如下: 或 或
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由于网络或服务端不可靠,会导致调用出现一种不确定的中间状态(超时)。为了避免超时导致客户端资源(线程)挂起耗尽,必须设置超时时间。
全局超时配置 指定接口以及特定方法超时配置
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全局超时配置 指定接口以及特定方法超时配置
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dubbo推荐在Provider上尽量多配置Consumer端属性:
1、作服务的提供者,比服务使用方更清楚服务性能参数,如调用的超时时间,合理的重试次数,等等 2、在Provider配置后,Consumer不配置则会使用Provider的配置值,即Provider配置可以作为Consumer的缺省值。否则,Consumer会使用Consumer端的全局设置,这对于Provider不可控的,并且往往是不合理的 |
配置的覆盖规则:
1) 方法级配置别优于接口级别,即小Scope优先
2) Consumer端配置 优于 Provider配置 优于 全局配置,
3) 最后是Dubbo Hard Code的配置值(见配置文档)
当一个接口实现,出现不兼容升级时,可以用版本号过渡,版本号不同的服务相互间不引用。
可以按照以下的步骤进行版本迁移:
在低压力时间段,先升级一半提供者为新版本
再将所有消费者升级为新版本
然后将剩下的一半提供者升级为新版本
老版本服务提供者配置: 新版本服务提供者配置: 老版本服务消费者配置: 新版本服务消费者配置: 如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置: |
现象:zookeeper注册中心宕机,还可以消费dubbo暴露的服务。
原因:
健壮性
|
高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间;
在集群负载均衡时,Dubbo 提供了多种均衡策略,缺省为 random 随机调用。
负载均衡策略
Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率。 在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重。 RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率。 存在慢的提供者累积请求的问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在调到第二台上。 LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数,相同活跃数的随机,活跃数指调用前后计数差。 使慢的提供者收到更少请求,因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。 ConsistentHash LoadBalance 一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。 当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。算法参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing 缺省只对第一个参数 Hash,如果要修改,请配置 缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 |
什么是服务降级?
当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务,并定义降级后的返回策略。
向注册中心写入动态配置覆盖规则:
RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension(); Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://10.20.153.10:2181")); registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=force:return+null")); |
其中:
在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试。
集群容错模式
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。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。 重试次数配置如下: 或 或
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 [2]。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。 集群模式配置 按照以下示例在服务提供方和消费方配置集群模式 或 |
Hystrix 旨在通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离,请求缓存和请求打包,以及监控和配置等功能
1、配置spring-cloud-starter-netflix-hystrix
spring boot官方提供了对hystrix的集成,直接在pom.xml里加入依赖:
|
然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter:
@SpringBootApplication @EnableHystrix public class ProviderApplication { |
2、配置Provider端
在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置,这样子调用就会经过Hystrix代理。
@Service(version = "1.0.0") public class HelloServiceImpl implements HelloService { @HystrixCommand(commandProperties = { @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"), @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000") }) @Override public String sayHello(String name) { // System.out.println("async provider received: " + name); // return "annotation: hello, " + name; throw new RuntimeException("Exception to show hystrix enabled."); } } |
3、配置Consumer端
对于Consumer端,则可以增加一层method调用,并在method上配置@HystrixCommand。当调用出错时,会走到fallbackMethod = "reliable"的调用里。
@Reference(version = "1.0.0") private HelloService demoService; @HystrixCommand(fallbackMethod = "reliable") public String doSayHello(String name) { return demoService.sayHello(name); } public String reliable(String name) { return "hystrix fallback value"; } |
一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下: 1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务; 2)client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体; 3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端; 4)server stub收到消息后进行解码; 5)server stub根据解码结果调用本地的服务; 6)本地服务执行并将结果返回给server stub; 7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方; 8)client stub接收到消息,并进行解码; 9)服务消费方得到最终结果。 RPC框架的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,这些细节对用户来说是透明的,不可见的。 |
Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架, 用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。它极大地简化并简化了TCP和UDP套接字服务器等网络编程。
BIO:(Blocking IO)
NIO (Non-Blocking IO)
Selector 一般称 为选择器 ,也可以翻译为 多路复用器,
Connect(连接就绪)、Accept(接受就绪)、Read(读就绪)、Write(写就绪)
Netty基本原理: