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
官方地址:http://dubbo.io/
架构:
节点角色说明:
- Provider: 暴露服务的服务提供方。
- Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
- Registry: 服务注册与发现的注册中心。
- Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
- Container: 服务运行容器。
调用关系说明:
- 0. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
- 1. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
- 2. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
- 3. 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。
- 4. 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。
- 5. 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) 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
(2) 健状性:
- 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
(3) 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
配置:
配置文件配置:
< bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” /> <!-- 和本地服务一样实现远程服务 --> < dubbo:service interface=“com.xxx.XxxService” ref=“xxxService” /> <!-- 增加暴露远程服务配置 --> |
< dubbo:reference id=“xxxService” interface=“com.xxx.XxxService” /> <!-- 增加引用远程服务配置 --> < bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”> <!-- 和本地服务一样使用远程服务 --> < property name=“xxxService” ref=“xxxService” /> </ bean > |
注解配置:
服务提供方注解:
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service; @Service (version= "1.0.0" ) public class FooServiceImpl implements FooService { // ...... } |
服务提供方配置:
<!-- 公共信息,也可以用dubbo.properties配置 --> < dubbo:application name = "annotation-provider" /> < dubbo:registry address = "127.0.0.1:4548" /> <!-- 扫描注解包路径,多个包用逗号分隔,不填pacakge表示扫描当前ApplicationContext中所有的类 --> < dubbo:annotation package = "com.foo.bar.service" /> |
服务消费方注解:
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference; import org.springframework.stereotype.Component; @Component public class BarAction { @Reference (version= "1.0.0" ) private FooService fooService; } |
服务消费方配置:
<!-- 公共信息,也可以用dubbo.properties配置 --> < dubbo:application name = "annotation-consumer" /> < dubbo:registry address = "127.0.0.1:4548" /> <!-- 扫描注解包路径,多个包用逗号分隔,不填pacakge表示扫描当前ApplicationContext中所有的类 --> < dubbo:annotation package = "com.foo.bar.action" /> |
优势:
dubbo框架将业务的各层及各模块进行区分,分别存放在不同的服务器上,它们之间相互调用仍向访问本地的服务一样,此方式对系统进行拆分,
1.提高了系统的伸缩性,可对大访问量的服务进行增加机器的操作
2.部分服务挂掉不影响整体系统的可用性
3.对业务的拆分也使得增加组件变得简单
4.调度中心能更好地配置负载策略
与消息机制的对比及选择:
比较RPC以及消息机制,它们有如下区别:
1.远程过程调用(Remote Procedure Call)最成功的领域是构建3层或n层的应用程序,表示层和业务逻辑层通信,访问数据持久层
特点:同步,紧密耦合
所带来的缺点:同步降低了调用的效率,紧密耦合使得增加一个部件变得困难(需要让相应的组件都知道新增的组件,进行升级,而消息机制只需要让新增的组
件从消息队列或Topic中监听相应的消息即可),子系统中出现的故障会导致整个系统的失效(都在等待)
2.Jms特点:异步,松散耦合
所带来的优点:异步方式无须等待响应;通过p2p和pub/sub模型以供集成灵活性;子系统故障不会影响整体可用性,这是通过“保证并转发(store-and-
forward)”的机制保障的:当消费者不可用时,消息服务器会将消息存入持久存储器中,当消费者恢复可用时,再把这些错过的消息传给它们。
如何选择RPC或消息机制:
根据以上对比,当业务需要立即得到响应或处理结果时,使用同步的RPC方式较为方便,而其他情况下使用异步消息机制更为优秀。