浅谈Dubbo 和 Spring Cloud

首先我们先谈谈什么是微服务架构

微服务（Microservices）是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。

在16年之前我所接触和开发的项目都是单体型，虽然开发和部署比较方便，但后期随着业务的不断增加，开发迭代和性能瓶颈等问题，都成了极大的困扰，微服务就是解决此问题的有效手段。市面上有很多的微服务框架，16年我加入用友B2C研发部，当时的商城系统就是采用了Dubbo，而18年至今我则一直在那使用 Spring Cloud 的架构，所以本次我就Dubbo和Spring Cloud 做一下简单的分析

Dubbo 是什么？

Dubbo 是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的 RPC 远程服务调用方案，以及 SOA 服务治理方案。简单的说，Dubbo 就是个服务框架，说白了就是个远程服务调用的分布式框架。

模块注解：

1. Provider: 暴露服务的服务提供方。
2. Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
3. Registry: 服务注册与发现的注册中心。
4. Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
5. Container: 服务运行容器。

流程详解：

1. 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者（Standalone 容器）。
2. 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务（Zookeeper/Redis）。
3. 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
4. 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。
5. 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。
6. 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（根据数据可以动态调整权重）。

集群纠错：

面对服务消费方，当业务逻辑中需要调用一个服务时，真正调用的其实是 Dubbo 创建的一个 Proxy，该 Proxy 会把调用转化成调用指定的 Invoker（Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个 Invoker，对上层透明，伪装过程包含了容错逻辑，调用失败后，重试另一个（通过 LoadBalance），Invoker 封装了 Provider 地址及 Service 接口信息）。而在这一系列的委托调用的过程里就完成了服务治理的逻辑，最终完成调用。

Dubbo 特点：

1. 远程通讯: 提供对多种基于长连接的 NIO 框架抽象封装（非阻塞 I/O 的通信方式，Mina/Netty/Grizzly），包括多种线程模型，序列化（Hessian2/ProtoBuf），以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
2. 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用（RPC），包括多协议支持（自定义 RPC 协议），以及软负载均衡（Random/RoundRobin），失败容错（Failover/Failback），地址路由，动态配置等集群支持。
3. 自动发现: 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。

Spring Cloud 是什么？

说起Spring Cloud，不得不提起Spring Boot 。Spring Boot是 Spring 的一套快速配置脚手架，使用默认大于配置的理念，用于快速开发单个微服务。而Spring Cloud 基于 Spring Boot，为微服务体系开发中的架构问题，提供了一整套的解决方案——服务注册与发现，服务消费，服务保护与熔断，网关，分布式调用追踪，分布式配置管理等。

核心功能

1. 分布式/版本化配置
2. 服务注册和发现
3. 路由
4. 服务和服务之间的调用
5. 负载均衡
6. 断路器
7. 分布式消息传递

Spring Cloud 组件架构

流程：

1. 请求统一通过 API 网关（Zuul）来访问内部服务。
2. 网关接收到请求后，从注册中心（Eureka）获取可用服务。
3. 由 Ribbon 进行均衡负载后，分发到后端具体实例。
4. 微服务之间通过 Feign 进行通信处理业务。
5. Hystrix 负责处理服务超时熔断。
6. Turbine 监控服务间的调用和熔断相关指标。

Spring Cloud工具框架

1. Spring Cloud Config 配置中心，利用 Git 集中管理程序的配置。
2. Spring Cloud Netflix 集成众多Netflix的开源软件。
3. Spring Cloud Netflix Eureka 服务中心（类似于管家的概念，需要什么直接从这里取，就可以了），一个基于 REST 的服务，用于定位服务，以实现云端中间层服务发现和故障转移。
4. Spring Cloud Netflix Hystrix 熔断器，容错管理工具，旨在通过熔断机制控制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。
5. Spring Cloud Netflix Zuul 网关，是在云平台上提供动态路由，监控，弹性，安全等边缘服务的框架。Web 网站后端所有请求的前门。
6. Spring Cloud Netflix Archaius 配置管理 API，包含一系列配置管理API，提供动态类型化属性、线程安全配置操作、轮询框架、回调机制等功能。
7. Spring Cloud Netflix Ribbon 负载均衡。
8. Spring Cloud Netflix Fegin REST客户端。
9. Spring Cloud Bus 消息总线，利用分布式消息将服务和服务实例连接在一起，用于在一个集群中传播状态的变化。
10. Spring Cloud for Cloud Foundry 利用 Pivotal Cloudfoundry 集成你的应用程序。
11. Spring Cloud Cloud Foundry Service Broker 为建立管理云托管服务的服务代理提供了一个起点。
12. Spring Cloud Cluster 集群工具，基于 Zookeeper, Redis, Hazelcast, Consul 实现的领导选举和平民状态模式的抽象和实现。
13. Spring Cloud Consul 基于 Hashicorp Consul 实现的服务发现和配置管理。
    14 .Spring Cloud Security 安全控制，在 Zuul 代理中为 OAuth2 REST 客户端和认证头转发提供负载均衡。
14. Spring Cloud Sleuth 分布式链路监控，SpringCloud 应用的分布式追踪系统，和 Zipkin，HTrace，ELK 兼容。
15. Spring Cloud Data Flow 一个云本地程序和操作模型，组成数据微服务在一个结构化的平台上。
16. Spring Cloud Stream 消息组件，基于 Redis，Rabbit，Kafka 实现的消息微服务，简单声明模型用以在 Spring Cloud 应用中收发消息。
17. Spring Cloud Stream App Starters 基于 Spring Boot 为外部系统提供 Spring 的集成。
18. Spring Cloud Task 短生命周期的微服务，为 Spring Booot 应用简单声明添加功能和非功能特性。
19. Spring Cloud Task App Starters。
20. Spring Cloud Zookeeper 服务发现和配置管理基于 Apache Zookeeper。
21. Spring Cloud for Amazon Web Services 快速和亚马逊网络服务集成。
22. Spring Cloud Connectors 便于PaaS应用在各种平台上连接到后端像数据库和消息经纪服务。
23. Spring Cloud Starters （项目已经终止并且在 Angel.SR2 后的版本和其他项目合并）
24. Spring Cloud CLI 命令行工具，插件用 Groovy 快速的创建 Spring Cloud 组件应用。

Dubbo 和Spring Cloud的优缺点

Dubbo 的一些优点

1. Dubbo 支持 RPC 调用，服务之间的调用性能会很好。
2. 支持多种序列化协议，如 Hessian、HTTP、WebService。
3. Dobbo Admin后台管理功能强大，提供了路由规则、动态配置、访问控制、权重调节、均衡负载等功能。
4. 在国内影响力比较大，中文社区文档较为全面。
5. 阿里在17年9月重启了维护。

Dubbo的 一些问题

1. Registry 严重依赖第三方组件（zookeeper 或者 redis），当这些组件出现问题时，服务调用很快就会中断。
2. Dubbo 只支持 RPC 调用。使得服务提供方（抽象接口）与调用方在代码上产生了强依赖，服务提供者需要不断将包含抽象接口的 jar 包打包出来供消费者使用。一旦打包出现问题，就会导致服务调用出错，并且以后发布部署会成很大问题（太强的依赖关系）。
   3.另外，以后要兼容 .NET Core 服务，Dubbo RPC 本身不支持跨语言（可以用跨语言 RPC 框架解决，比如 Thrift、gRPC（重复封装了），或者自己再包一层 REST 服务，提供跨平台的服务调用实现，但相对麻烦很多）
3. Dubbo 只是实现了服务治理，其他微服务框架并未包含，如果需要使用，需要结合第三方框架实现（比如分布式配置用淘宝的 Diamond、服务跟踪用京东的 Hydra，但使用相对麻烦些），开发成本较高，且风险较大。
4. 社区更新不及时（虽然最近在疯狂更新），但也难免阿里以后又不更新了，就尴尬了。
5. 主要是国内公司使用，但阿里内部使用 HSF，相对于 Spring Cloud，企业应用会差一些。

Spring Cloud 的一些优点

1. 有强大的 Spring 社区、Netflix 等公司支持，并且开源社区贡献非常活跃。
2. 标准化的将微服务的成熟产品和框架结合一起，Spring Cloud 提供整套的微服务解决方案，开发成本较低，且风险较小。
3. 基于 Spring Boot，具有简单配置、快速开发、轻松部署、方便测试的特点。
4. 支持 REST 服务调用，相比于 RPC，更加轻量化和灵活（服务之间只依赖一纸契约，不存在代码级别的强依赖），有利于跨语言服务的实现，以及服务的发布部署。另外，结合 Swagger，也使得服务的文档一体化。
5. 提供了 Docker 及 Kubernetes 微服务编排支持。
6. 国内外企业应用非常多，经受了大公司的应用考验（比如 Netfilx 公司），以及强大的开源社区支持。

Spring Cloud 的一些问题

1. 支持 REST 服务调用，可能因为接口定义过轻，导致定义文档与实际实现不一致导致服务集成时的问题（可以使用统一文档和版本管理解决，比如 Swagger）。
2. 另外，REST 服务调用性能会比 RPC 低一些（但也不是强绑定）
3. Spring Cloud 整合了大量组件，相关文档比较复杂，需要针对性的进行阅读。

Dubbo 和Spring Cloud的一些区别

性能比较
Spring Cloud 抛弃了 Dubbo 的 RPC 通信，采用的是基于 HTTP 的 REST 方式。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能（前者约为后者的两倍），但也避免了上面提到的原生 RPC 带来的问题。而且 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，显得更加合适。

组件比较

Dubbo 专注 RPC 和服务治理，Spring Cloud 则是一个微服务架构生态。

ZooKeeper 和 Eureka 的区别
鉴于服务发现对服务化架构的重要性，Dubbo 实践通常以 ZooKeeper 为注册中心（Dubbo 原生支持的 Redis 方案需要服务器时间同步，且性能消耗过大）。针对分布式领域著名的 CAP 理论（C——数据一致性，A——服务可用性，P——服务对网络分区故障的容错性），Zookeeper 保证的是 CP ，但对于服务发现而言，可用性比数据一致性更加重要，AP 胜过 CP，而 Eureka 设计则遵循 AP 原则。
Spring Cloud 支持 Consul（CA）和 Zookeeper，但不推荐使用。

总结

其实相比于 Dubbo，Spring Cloud 可以说是一个更完备的微服务解决方案，它从功能性上是 Dubbo 的一个超集，个人认为从选型上对于一些中小型企业 Spring Cloud 可能是一个更好的选择。提起 Spring Cloud，一些开发的第一印象是 HTTP + JSON 的 REST 通信，性能上难堪重用，其实这也是一种误读。微服务选型要评估以下几点：内部是否存在异构系统集成的问题；备选框架功能特性是否满足需求；HTTP 协议的通信对于应用的负载量会否真正成为瓶颈点（Spring Cloud 也并不是和 HTTP + JSON 强制绑定的，如有必要 Thrift、ProtoBuf 等高效的 RPC、序列化协议同样可以作为替代方案）；社区活跃度、团队技术储备等。作为已经没有团队持续维护的开源项目，选择 Dubbo 框架内部就必须要组建一个维护团队，先不论你要准备要集成多少功能做多少改造，作为一个支撑所有工程正常运转的基础组件，问题的及时响应与解答、重大缺陷的及时修复能力就已足够重要。RPC 并不能很好的实现跨语言（需要借助跨语言库，比如 gRPC、Thrift，但因为 Dubbo 本身就是“gRPC”，在 Dubbo 之上再包一层 gRPC，有点重复封装了），而 HTTP REST 本身就是支持跨语言实现，所以，Spring Cloud 这一点还是非常好的（Dubbox 也支持，但性能相比要差一些）。

使用 Dubbo 构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手，那这些都不是问题；而 Spring Cloud 就像品牌机，在 Spring Source 的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。