《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,将所有的功能部署在一起,以减少部署节点和成本。此时,用于简化增删查改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:
性能扩展比较难
协同开发问题
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。
Remote Procedure Call 远程过程调用
流动计算架构
当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费问题等逐渐出现,此时需要增加一个调度中心基于访问实时管理集群容量,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
PRC【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,而不是一种规范,他运行程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的一台机器上)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,即是程序员无论调用的是本地还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同。
PRC基本原理
PRC的两个核心模块: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
调用关系说明
服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
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。
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。
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123get /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。
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。
公共接口层(Model,service)等
bean
public class UserAddress implements Serializable{
private Integer id;
private String userAddress;
private String userId;
private String consignee;
private String phoneNum;
private String isDefault;
//省略toString Getter Setter方法
}
service接口
public interface UserService {
/**
* 按照用户id返回所有的收货地址
* @param userId
* @return
*/
List<UserAddress> getUserAddressList(String userId);
}
用户模块(对用户接口的实现)
1.引入父工程
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.atguigu.dubbogroupId>
<artifactId>gmall-interfaceartifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOTversion>
dependency>
dependencies>
2.UserServiceImpl
public class UserServiceImpl implements UserService {
@Override
public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) {
System.out.println("UserServiceImpl...Old");
UserAddress address1 = new UserAddress(1, "北京市昌平区宏福科技园综合楼3层", "1", "李老师", "010-56253825", "Y");
UserAddress address2 = new UserAddress(2, "深圳市宝安区西部硅谷大厦B座3层(深圳分校)", "1", "王老师", "010-56253825", "N");
try {
Thread.sleep(4000);
}catch (Exception e){
e.printStackTrace();
}
return Arrays.asList(address1,address2);
}
}
订单模块(调用用户模块)
1.引入父工程
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.atguigu.dubbogroupId>
<artifactId>gmall-interfaceartifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOTversion>
dependency>
dependencies>
2.orderServiceImpl接口的实现
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
@Autowired
UserService userService;
@Override
public List<UserAddress> initOrder(String userId) {
System.out.println("用户id:"+userId);
//查询用户的收货地址
System.out.println(userService);
List<UserAddress> userAddressList = userService.getUserAddressList(userId);
return userAddressList;
}
}
1.引入相关的依赖
<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();
}
4.2.5改造gmall-order作为服务消费者
1.引入相关的依赖
<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
public class MainApplication {
public static void main(String[] args) throws IOException {
ClassPathXmlApplicationContext applicationContext = new ClassPathXmlApplicationContext("consumer.xml");
OrderService orderService = applicationContext.getBean(OrderService.class);
List<UserAddress> userAddresses = orderService.initOrder("1");
for (UserAddress userAddress : userAddresses) {
System.out.println(userAddress.toString());
}
System.out.println("调用结束");
System.in.read();
}
}
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
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-start以及dubbo和curator的依赖
<dependency>
<groupId>com.alibaba.bootgroupId>
<artifactId>dubbo-spring-boot-starterartifactId>
<version>0.2.0version>
dependency>
2.配置application.properties
提供者配置:
dubbo.application.name=gmall-user
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo
#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
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo
3.dubbo注解
@Service 服务提供方
@Reference 服务消费者
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:
<dubbo:service retries="2" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
dubbo:reference>
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。
dubbo消费端
全局超时配置
<dubbo:consumer timeout="5000" />
指定接口以及特定方法超时配置
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" timeout="2000">
<dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />
dubbo:reference>
dubbo服务端
全局超时配置
<dubbo:provider timeout="5000" />
指定接口以及特定方法超时配置
<dubbo:provider interface="com.foo.BarService" timeout="2000">
<dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />
dubbo:provider>
配置原则
dubbo推荐在provider上尽量多配置Consumer端的属性
1.作为服务的提供者,比服务适用房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来说是不可控的,并且往往是不合理的
配置的覆盖规则
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:
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
新版本服务提供者配置:
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
老版本服务消费者配置:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
新版本服务消费者配置:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />
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
监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据
数据库宕掉后,注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询,但不能注册新服务
注册中心对等集群,任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
注册中心全部宕掉后,服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
服务提供者全部宕掉后,服务消费者应用将无法使用,并无限次重连等待服务提供者恢复
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,根据实际业务情况以及浏览,对一些服务和页面有策略的不处理或者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对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。
mock=force:return+null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值,不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
还可以改为 mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后,再返回 null 值,不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。
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.导入依赖
spring boot官方提供了对hystrix的集成,直接在pom.xml里加入依赖:
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloudgroupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrixartifactId>
<version>1.4.4.RELEASEversion>
dependency>
2.然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter:
3.在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置,这样子调用就会经过Hystrix代理。
4.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。
框架设计
config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解析配置生成配置类
proxy 服务代理层:服务接口透明代理,生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton, 以 ServiceProxy 为中心,扩展接口为 ProxyFactory
registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现,以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
cluster 路由层: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,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
cluster 路由层: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,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
原理后续再补充~~~