【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)

文章目录

  • 1. 前言
  • 2. 服务
    • 2.1 为什么要做服务
    • 2.2 服务带来的挑战
    • 2.3 服务未来的趋势
  • 3. 框架
    • 3.1 服务框架对比
      • 3.1.1 Dubbo
      • 3.1.2 Dubbox
      • 3.1.3 Spring Cloud
      • 3.1.4 Motan
      • 3.1.5 Hessian
      • 3.1.6 rpcx
      • 3.1.7 gRPC
      • 3.1.8 thrift
      • 3.1.9 总结
    • 3.2 通信协议
      • 3.2.1 效率问题
      • 3.2.2 http和rpc是什么关系
        • 3.2.2.1 基于HTTP的远程调用方案。
        • 3.2.2.2 RPC
      • 3.2.3 什么情况下适用dubbo协议,什么时候适用rmi协议?

1. 前言

随着现在互联网行业的发展,越来越多的框架、中间件、容器等开源技术不断地涌现,更好地来服务于业务,解决实现业务的问题。然而面对众多的技术选择,我们要如何甄别出适合自己团队业务的技术呢?对于人来说,鞋子过大,可能影响奔跑的速度,鞋子过小,可能影响身体的成长。技术对于业务也是如此的关系。

所以,相对于技术的学习、搭建、使用、运维等技能,我们对技术的甄别选择更是重中之重。那么本文要讲的Dubbox框架,又是如何在众多的服务框架中脱颖而出,被团队选中践行服务之路?

2. 服务

2.1 为什么要做服务

技术为业务而生,架构也为业务而出现。随着业务的发展、用户量的增长,系统数量增多,调用依赖关系也变得复杂,为了确保系统高可用、高并发的要求,系统的架构也从单体时代慢慢迁移至服务SOA时代,根据不同服务对系统资源的要求不同,我们可以更合理的配置系统资源,使系统资源利用率最大化。

系统架构演进

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。
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。
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。

平台随着业务的发展从 All in One 环境就可以满足业务需求(以Java来说,可能只是一两个war包就解决了);发展到需要拆分多个应用,并且采用MVC的方式分离前后端,加快开发效率;在发展到服务越来越多,不得不将一些核心或共用的服务拆分出来,提供实时流动监控计算等,其实发展到此阶段,如果服务拆分的足够精细,并且独立运行,这个时候至少可以理解为SOA架构了。

2.2 服务带来的挑战

当迎来服务SOA时代,我们面临要解决的问题会很多,比如:系统的复杂度上升、服务依赖关系、服务性能监控、全链路日志、容灾、断路器、限流等。那么面对这些问题为什么还要做分布式服务呢?因为在未来只有砥砺前行,才能走的更高更远。不过看到这些问题不要气馁,先不管这些问题,让我们一步步来梳理下现存有什么问题,我们要完成什么目标。

根据现在团队的业务系统情况,首先我们要梳理出现存的问题是什么:

  • 多种调用传输方式:HTTP方式、WebService方式;
  • 服务调用依赖关系:人工记录,查看代码分析;
  • 服务调用性能监控:日志记录,人工查看时间;
  • 服务与应用紧耦合:服务挂掉,应用无法可用;
  • 服务集群负载配置:Nginx配置,存在单点问题;

在去选择技术框架时,技术框架最基本要解决上面现存问题,同时我们也要确认出我们的期望,要达到的目标是什么:

  • 支持当前业务需求,这是最最基本的条件;
  • 服务避免单点问题,去中心化;
  • 服务高可用、高并发,解耦服务依赖;
  • 服务通用化,支持异构系统调用服务;
  • 解耦系统服务间依赖,去重复;
  • 服务依赖关系自维护,可视化;
  • 服务性能监控自统计,可视化;
  • 服务需自带注册、发现、健康检查、负载均衡等特性;
  • 开发人员关注度高,上手快;

还有,最重要一点,这也是往往很多技术人员进入的误区,“对于技术,不要为了使用而使用,用最简单合适的技术实现解决问题才是正道”。架构是服务于业务的,能快速方便的满足业务需求的架构才是好的架构。没有最好的,只有适合自己的。

2.3 服务未来的趋势

一谈到服务,可能大家很多听说过SOA、MSA等服务的概念名词,近几年MSA炒的比较火,其实每一个概念的背后都在解决不同的问题。此类名词的最大特点就是 一解释就懂,一问就不知,一讨论就打架 。

两者说到底都是对外提供接口的一种架构设计方式。我倒觉得微服务其实就是随着互联网的发展,复杂的平台、业务的出现,导致SOA架构向更细粒度、更通用化程度发展,就成了所谓的微服务了。以这种说法做为根据,我觉得SOA与微服务的区别在于如下几个方面:

  • 微服务相比于SOA更加精细 ,微服务更多的以独立的进程的方式存在,互相之间并无影响;
  • 微服务提供的接口方式更加通用化 ,例如HTTP RESTful方式,各种终端都可以调用,无关语言、平台限制;
  • 微服务更倾向于分布式去中心化的部署方式 ,在互联网业务场景下更适合;

微服务与SOA有很多相同之处。两者都属于典型的、包含松耦合分布式组件的系统结构。在围绕着服务的概念创建架构这一方面,微服务提供了一种更清晰、定义更良好的方式。微服务的原则与 敏捷软件开发 思想是高度一致的,而它与SOA原则的演化的目标也是相同的,则减少传统的 企业服务总线 开发的高复杂性。两者之间最关键的区别在于, 微服务专注于以自治的方式产生价值。 但是两种架构背后的意图是不同的: SOA尝试将应用集成,一般采用中央管理模式来确保各应用能够交互运作。微服务尝试部署新功能,快速有效地扩展开发团队。它着重于分散管理、代码再利用与自动化执行。

【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第1张图片
微服务并不是一种新思想的方法。它更像是一种思想的精炼,一种SOA的演进,并且更好地利用了先进的技术以解决问题,例如容器与自动化等。所以对于我们去选择服务技术框架时,并不是非黑即白,而是针对SOA、MSA两种架构设计同时要考虑到兼容性, 对于现有平台情况架构设计,退则守SOA,进则攻MSA,阶段性选择适合的。

3. 框架

现在业界比较成熟的服务框架有很多,比如:Hessian、CXF、Dubbo、Dubbox、Spring Cloud、gRPC、thrift等技术实现,都可以进行远程调用,具体技术实现优劣参考以下分析,这也是具体在技术方案选择过程中的重要依据。

3.1 服务框架对比

3.1.1 Dubbo

Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个Java高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。不过,略有遗憾的是,据说在淘宝内部,dubbo由于跟淘宝另一个类似的框架HSF(非开源)有竞争关系,导致dubbo团队已经解散,反到是当当网的扩展版本 Dubbox 仍在持续发展,墙内开花墙外香。其它的一些知名电商如当当、国美维护了自己的分支或者在dubbo的基础开发,但是官方的库缺乏维护,相关的依赖类比如Spring,Netty还是很老的版本(Spring 3.2.16.RELEASE, netty 3.2.5.Final),倒是有些网友写了升级Spring和Netty的插件。

Dubbo 于 2017 年开始又重启维护,发布了更新后的 2.5.7 版本,而 Spring Cloud 更新的非常快。

3.1.2 Dubbox

Dubbox 和Dubbo本质上没有区别,名字的含义扩展了Dubbo而已,以下扩展出来的功能,也是选择Dubbox很重要的考察点。

  • 支持REST风格远程调用(HTTP + JSON/XML);
  • 支持基于Kryo和FST的Java高效序列化实现;
  • 支持基于Jackson的JSON序列化;
  • 支持基于嵌入式Tomcat的HTTP remoting体系;
  • 升级Spring至3.x;
  • 升级ZooKeeper客户端;
  • 支持完全基于Java代码的Dubbo配置;

3.1.3 Spring Cloud

Spring Cloud 完全基于 Spring Boot ,是一个非常新的项目,2016年推出1.0的release版本,目前Github上更新速度很快. 虽然Spring Cloud时间最短, 但是相比Dubbo等RPC框架, Spring Cloud提供的全套的分布式系统解决方案。Spring Cloud 为开发者提供了在分布式系统(配置管理,服务发现,熔断,路由,微代理,控制总线,一次性token,全局琐,leader选举,分布式session,集群状态)中快速构建的工具,使用Spring Cloud的开发者可以快速的启动服务或构建应用.它们将在任何分布式环境中工作,包括开发人员自己的笔记本电脑,裸物理机的数据中心,和像Cloud Foundry云管理平台。在未来引领这微服务架构的发展,提供业界标准的一套微服务架构解决方案。

缺点是项目很年轻,很少见到国内业界有人在生产上成套使用,一般都是只有其中一两个组件。相关的技术文档大部分是英文的,案例也相对较少,使用的话需要摸索的时间会长一些。

下图是Spring Cloud和Dubbo对比:
【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第2张图片

注意:这个图可能是早期的图,在Dubbo 2.7版本已经实现好多功能

虽然,Dubbo自身只是实现了服务治理的基础,其他为保证集群安全、可维护、可测试等特性方面都没有很好的实现,但是几乎大部分关键组件都能找到第三方开源来实现,这些组件主要来自于国内各家大型互联网企业的开源产品。

3.1.4 Motan

Motan 是新浪微博开源的一个Java 框架。它诞生的比较晚,起于2013年,2016年5月开源。Motan 在微博平台中已经广泛应用,每天为数百个服务完成近千亿次的调用。与Dubbo相比,Motan在功能方面并没有那么全面,也没有实现特别多的扩展。用的人比较少,功能和稳定性有待观望。对跨语言调用支持较差,主要支持java。

3.1.5 Hessian

Hessian 采用的是二进制RPC协议,适用于发送二进制数据。但本身也是一个Web Service框架对RPC调用提供支持,功能简单,使用起来也方便。基于Http协议进行传输。通过Servlet提供远程服务。通过Hessain本身提供的API来发起请求。响应端根据Hessian提供的API来接受请求。

Hessian优点:

  • 整个jar很小,轻量;
  • 配置简单;
  • 功能强大 ,抛开了soap(simple object access protocal 简单对象访问协议)、ejb,采用二进制来传递对象;

3.1.6 rpcx

rpcx 是Go语言生态圈的Dubbo, 比Dubbo更轻量,实现了Dubbo的许多特性,借助于Go语言优秀的并发特性和简洁语法,可以使用较少的代码实现分布式的RPC服务。

3.1.7 gRPC

gRPC 是Google开发的高性能、通用的开源RPC框架,其由Google主要面向移动应用开发并基于HTTP/2协议标准而设计,基于ProtoBuf(Protocol Buffers)序列化协议开发,且支持众多开发语言。本身它不是分布式的,所以要实现上面的框架的功能需要进一步的开发。

3.1.8 thrift

thrift 是Apache的一个跨语言的高性能的服务框架,也得到了广泛的应用。

3.1.9 总结

以上RPC框架功能比较:
【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第3张图片
实际场景中的选择:

  • Spring Cloud : Spring全家桶,用起来很舒服,只有你想不到,没有它做不到。可惜因为发布的比较晚,国内还没出现比较成功的案例,大部分都是试水,不过毕竟有Spring作背书,还是比较看好。
  • Dubbox: 相对于Dubbo支持了REST,估计是很多公司选择Dubbox的一个重要原因之一,但如果使用Dubbo的RPC调用方式,服务间仍然会存在API强依赖,各有利弊,懂的取舍吧。
  • Thrift: 如果你比较高冷,完全可以基于Thrift自己搞一套抽象的自定义框架吧。
  • Montan: 可能因为出来的比较晚,目前除了新浪微博16年初发布的,
  • Hessian: 如果是初创公司或系统数量还没有超过5个,推荐选择这个,毕竟在开发速度、运维成本、上手难度等都是比较轻量、简单的,即使在以后迁移至SOA,也是无缝迁移。
  • rpcx/gRPC: 在服务没有出现严重性能的问题下,或技术栈没有变更的情况下,可能一直不会引入,即使引入也只是小部分模块优化使用。

3.2 通信协议

请回答一个问题,http和rpc是什么关系?

3.2.1 效率问题

pc是远端过程调用,其调用协议通常包含传输协议和序列化协议。

上面我们列举的Hessian、CXF、Dubbo、Dubbox、Spring Cloud、gRPC、thrift等技术框架,底层需要使用具体的协议来传输数据。

  • 传输协议包含: 如著名的 [gRPC](grpc / grpc.io) 使用的 http2 协议,也有如dubbo一类的自定义报文的tcp协议,称之为dubbo协议。
  • 序列化协议包含: 如基于文本编码的 xml json,也有二进制编码的 protobuf hessian等。

为什么要使用自定义 tcp 协议的 rpc 做后端进程通信,而不是直接用http协议?要解决这个问题就应该搞清楚 http 使用的 tcp 协议,和我们自定义的 tcp 协议在报文上的区别。

  • 首先要否认一点 http 协议相较于自定义tcp报文协议,增加的开销在于连接的建立与断开。http协议是支持连接池复用的,也就是建立一定数量的连接不断开,并不会频繁的创建和销毁连接。
  • http也可以使用protobuf这种二进制编码协议对内容进行编码
  • 因此二者最大的区别还是在传输协议上。

通用定义的http1.1协议的tcp报文包含太多废信息,一个POST协议的格式大致如下:

HTTP/1.0 200 OK 
Content-Type: text/plain
Content-Length: 137582
Expires: Thu, 05 Dec 1997 16:00:00 GMT
Last-Modified: Wed, 5 August 1996 15:55:28 GMT
Server: Apache 0.84

<html>
  <body>Hello World</body>
</html>


即使编码协议也就是body是使用二进制编码协议,报文元数据也就是header头的键值对却用了文本编码,非常占字节数。如上图所使用的报文中有效字节数仅仅占约 30%,也就是70%的时间用于传输元数据废编码。当然实际情况下报文内容可能会比这个长,但是报头所占的比例也是非常可观的。那么假如我们使用自定义tcp协议的报文如下:

在这里插入图片描述

报头占用的字节数也就只有16个byte,极大地精简了传输内容。

这也就是为什么后端进程间通常会采用自定义tcp协议的rpc来进行通信的原因。

所谓的效率优势是针对http1.1协议来讲的,http2.0协议已经优化编码效率问题,像grpc这种rpc库使用的就是http2.0协议。这么来说吧http容器的性能测试单位通常是kqps,自定义tpc协议则通常是以10kqps到100kqps为基准

3.2.2 http和rpc是什么关系

HTTP和RPC不是对等的概念。

RPC是一个完整的远程调用方案,它包括了:接口规范+序列化反序列化规范+通信协议等。

而HTTP只是一个通信协议,工作在OSI的第七层,不是一个完整的远程调用方案。

3.2.2.1 基于HTTP的远程调用方案。

HTTP+Restful,其优势很大。它可读性好,且可以得到防火墙的支持、跨语言的支持。而且,在近几年的报告中,Restful大有超过RPC的趋势。

但是使用该方案也有其缺点,这是与其优点相对应的:

  • 首先是有用信息占比少,毕竟HTTP工作在第七层,包含了大量的HTTP头等信息。
  • 其次是效率低,还是因为第七层的缘故,必须按照HTTP协议进行层层封装。
  • 还有,其可读性似乎没有必要,因为我们可以引入网关增加可读性。
  • 此外,使用HTTP协议调用远程方法比较复杂,要封装各种参数名和参数值。

而RPC则与HTTP互补,我们详细介绍下。

3.2.2.2 RPC

RPC可以使用http协议或其他协议完成数据传输,但是额外多了要序列化、异常处理等内容。

【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第4张图片
下面是客户端的代码,看着类有点多,其实代码不长。其中的RPC代码完成完成动态代理、远程调用参数序列化、远程调用发起、远程调用结果反序列化的工作:
【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第5张图片

下面是服务端的代码,代码更少,完成远程调用接收、调用参数反序列化、调用实际触发、调用结果序列化的工作:
【RPC Dubbo】各大开源rpc 框架 比较(dubbo支持的各种协议)_第6张图片

3.2.3 什么情况下适用dubbo协议,什么时候适用rmi协议?

Dubbo支持dubbo、rmi、hessian、http、webservice、thrift、redis等多种协议,但是dubbo协议是官网推荐使用的dubbo 缺省协议是dubbo协议,采用单一长连接和 NIO 异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。反之,Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。

RMI协议采用阻塞式(同步)短连接和 JDK 标准序列化方式。适用范围:传入传出参数数据包大小混合,消费者与提供者个数差不多,可传文件。后面会对其他几种协议详细介绍,这里就不赘述了。

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