• Dubbo


    Dubbo简单介绍

    Apache Dubbo |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。

    • 面向接口代理的高性能RPC调用:提供高性能的基于代理的远程调用能力,服务以接口为粒度,为开发者屏蔽远程调用底层细节。
    • 智能负载均衡:内置多种负载均衡策略,智能感知下游节点健康状况,显著减少调用延迟,提高系统吞吐量。
    • 服务自动注册与发现:支持多种注册中心服务,服务实例上下线实时感知。
    • 高度可扩展能力:遵循微内核+插件的设计原则,所有核心能力如Protocol、Transport、Serialization被设计为扩展点,平等对待内置实现和第三方实现。
    • 运行期流量调度:内置条件、脚本等路由策略,通过配置不同的路由规则,轻松实现灰度发布,同机房优先等功能。
    • 可视化的服务治理与运维:提供丰富服务治理、运维工具:随时查询服务元数据、服务健康状态及调用统计,实时下发路由策略、调整配置参数。

    背景

    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。

    image

    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。

    需求

    image

    在大规模服务化之前,应用可能只是通过 RMI 或 Hessian 等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过 F5 等硬件进行负载均衡。

    当服务越来越多时,服务 URL 配置管理变得非常困难,F5 硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。 此时需要一个服务注册中心,动态地注册和发现服务,使服务的位置透明。并通过在消费方获取服务提供方地址列表,实现软负载均衡和 Failover,降低对 F5 硬件负载均衡器的依赖,也能减少部分成本。

    当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动,架构师都不能完整的描述应用的架构关系。 这时,需要自动画出应用间的依赖关系图,以帮助架构师理清理关系。

    接着,服务的调用量越来越大,服务的容量问题就暴露出来,这个服务需要多少机器支撑?什么时候该加机器? 为了解决这些问题,第一步,要将服务现在每天的调用量,响应时间,都统计出来,作为容量规划的参考指标。其次,要可以动态调整权重,在线上,将某台机器的权重一直加大,并在加大的过程中记录响应时间的变化,直到响应时间到达阈值,记录此时的访问量,再以此访问量乘以机器数反推总容量。

    以上是 Dubbo 最基本的几个需求。

    架构

    dubbo-architucture

    节点角色说明

    调用关系说明

    1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
    2. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
    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。

    Dubbo 架构具有以下几个特点,分别是连通性、健壮性、伸缩性、以及向未来架构的升级性。

    连通性

    • 注册中心负责服务地址的注册与查找,相当于目录服务,服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互,注册中心不转发请求,压力较小
    • 监控中心负责统计各服务调用次数,调用时间等,统计先在内存汇总后每分钟一次发送到监控中心服务器,并以报表展示
    • 服务提供者向注册中心注册其提供的服务,并汇报调用时间到监控中心,此时间不包含网络开销
    • 服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表,并根据负载算法直接调用提供者,同时汇报调用时间到监控中心,此时间包含网络开销
    • 注册中心,服务提供者,服务消费者三者之间均为长连接,监控中心除外
    • 注册中心通过长连接感知服务提供者的存在,服务提供者宕机,注册中心将立即推送事件通知消费者
    • 注册中心和监控中心全部宕机,不影响已运行的提供者和消费者,消费者在本地缓存了提供者列表
    • 注册中心和监控中心都是可选的,服务消费者可以直连服务提供者

    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

    伸缩性

    • 注册中心为对等集群,可动态增加机器部署实例,所有客户端将自动发现新的注册中心
    • 服务提供者无状态,可动态增加机器部署实例,注册中心将推送新的服务提供者信息给消费者

    升级性

    当服务集群规模进一步扩大,带动IT治理结构进一步升级,需要实现动态部署,进行流动计算,现有分布式服务架构不会带来阻力。下图是未来可能的一种架构:

    dubbo-architucture-futures

    节点角色说明

     

    用法

    本地服务 Spring 配置。

    local.xml:

    <bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” />
    <bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”>
        <property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
    </bean>

    远程服务 Spring 配置。

    在本地服务的基础上,只需做简单配置,即可完成远程化:

    • 将上面的 local.xml 配置拆分成两份,将服务定义部分放在服务提供方 remote-provider.xml,将服务引用部分放在服务消费方 remote-consumer.xml
    • 并在提供方增加暴露服务配置 <dubbo:service>,在消费方增加引用服务配置 <dubbo:reference>

    remote-provider.xml:

    <!-- 和本地服务一样实现远程服务 -->
    <bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” /> 
    <!-- 增加暴露远程服务配置 -->
    <dubbo:service interface=“com.xxx.XxxService” ref=“xxxService” /> 

    remote-consumer.xml:

    <!-- 增加引用远程服务配置 -->
    <dubbo:reference id=“xxxService” interface=“com.xxx.XxxService” />
    <!-- 和本地服务一样使用远程服务 -->
    <bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”> 
        <property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
    </bean>
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