分布式服务框架

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       分布式服务框架是面向服务架构的基石，是解耦子系统的利刃。核心实现是RPC（远程过程调用），但又不仅限于RPC，因为一个系统的高效、稳定、可靠的运行还需要依赖于服务管理发现、服务部署运行监控跟踪等辅助系统的支撑。在一个大型系统中，服务化之后服务的可维护、可管理、可监控以及高可用、负载均衡等因素同服务本身同样重要，这一点业内已经形成了共识。

       目前公司内部主要使用的是Thriftpool以及Hedwig，除此之外，业内知名的几个服务框架还包括：

• Finagle -- Twitter开发并开源，专为JVM设计的一个可扩展的RPC系统，其核心的组件包括Future、Service以及Filter；
• Dubbo -- 阿里开发贡献的一个开源项目，是一个高性能分布式服务框架，它主要由三个核心部分组成：Remoting：提供远程调用的网络通信框架；集群：抽象出具有负载均衡、故障转移等集群能力；注册中心：一个服务注册框架，提供服务事件的发布订阅
• Sofa-PBRPC -- 是一个轻量级的，基于Protobuf实现的一个RPC框架，由百度开发并开源，仅支持C++
• Motan -- 新浪微博的RPC框架，序列化接口可扩展、具有集群方案，不开源
• Poppy -- 腾讯基于Protocol Buffer的网络通信解决方案，除了RPC方式的编程接口之外，也具有集群方案，支持服务监控、调试、在线profiling等辅助功能，不开源

      新浪的Motan和腾讯的Poppy均不开源，其功能特性只能从相关简介中略知一二，所以本文不打算进行深入分析。其他三个均为开源框架，下面就从RPC核心实现、服务管理、部署运行几个方面对比下这五个系统的实现。

服务调用RPC

  通信（Transport）

• Thriftpool通信层使用原始的Thrift Transport，就Java的实现来说就是使用NIO；
• Hedwig、Finagle借助于Netty实现底层的通信，其中Finagle是Transport是可扩展的；
• Dubbo定义了一个抽象的Transport接口，同时也提供了基于Mina、Netty等的实现；
• Sofa-PBRPC使用的boost ASIO库实现的通信；

  协议（Protocol）

• Thriftpool：Thrift
• Hedwig：Thrift、Protobuf...
• Dubbo：Dubbo协议、Hessian等，可扩展
• Finagle：Thrift等，很容易扩展实现
• Sofa-PBRPC：Protobuf

  服务（Service）

• 同步/异步：支持同步是每个框架的基本功能，这里主要是指异步的支持
  
  • Thriftpool借助于Thrift的实现支持异步
  • Hedwig：依赖于协议的实现，Thrif协议支持，Protobuf不支持
  • Dubbo：
  • Finagle天生异步（其最关键的一个组件就是Future）
  • Sofa-PBRPC支持异步
• 跨语言支持
  
  • Thriftpool：支持Thrift支持的语言，但只有Java有连接池容错支持
  • Hedwig：
  • Dubbo：仅支持Java
  • Finagle：支持Scala、Java等JVM语言
  • Sofa-PBRPC：C++

服务集群管理

       Sofa-PBRPC仅仅是个RPC框架，基本上没有太多的服务管理功能，所以本节不对其进行比较。

• 注册与服务发现
  
  • Thriftpool、Hedwig、Dubbo、Finagle都支持服务的注册及客户端的服务自动发现，基本上都是基于Zookeeper作为主要实现方式，有些还提供其他的服务发现方式比如Dubbo通过广播的方式等
• 故障转移、负载均衡
  
  • Thriftpool、Hedwig、Dubbo、Finagle这些框架都具有服务集中注册的功能，所以也很自然地实现负载均衡与故障转移的功能，而且实现都是可以扩展的。
• 监控
  
  • Finagle通过zipin
• 服务依赖关系管理
  
  • 只有Dubbo的用户文档中特意强调了服务的依赖关系管理，其他的框架均未提到这一点，
• 服务配置部署与运行
  
  • 支持Spring配置使用

  • 资源隔离（Docker），弹性伸缩：均未有实现

其他

• 分布式事务：Dubbo中有一个不成熟的实现

总结

      通过以上对比，这些分布式服务框架至少包括以下功能：

1. 丰富的客户端特性支持 - 异步、连接池、多协议支持、规避策略等
2. 完整的集群方案 - 服务发现、负载均衡等
3. 服务注册管理 - 一般均使用Zookeeper作为服务注册管理组件，
4. 完善的监控措施 - 宏观上，可以通过统一的监控平台整体运行状况；微观上，可以像本地函数profiling一样，分析一个函数调用的分步耗时。

     以上这几点，基本上成是一个成熟分布式服务框架所必需的特性。