• Dubbo+Zookeeper(二)Dubbo架构


    上次更新博客已经是一年前,这一年发生了很多事,并不顺利,甚至有些痛苦,不过不管怎样,不要停止学习,只有学习才能让你变强,应对更多不安定。

    一、RPC概念

    Dubbo服务是一个RPC框架,那我们首先就要先理解什么叫做RPC, Remote Procedure Call 即远程过程调用。

    远程过程调用相对的是本地过程调用,本地过程调用就不用说了,简单理解成本地方法调用函数即可,而远程调用是指调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数。而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同。

    RPC的基本架构图如下:

     RPC框架就是图中的client stub 和说server stub,服务间要相互调用,需要先建立连接。当客户端调用client stub,可能需要传递参数,而在网络间传递,需要进行序列化,序列化完全后将需要调用的消息发送给server stub,服务端收到信息后,先反序列化,然后再调用本地服务,调用完本地服务后,返回处理结果,结果也需要进行序列化,序列化完成之后再返回消息,而client stub 收到消息,也需要再次反序列化,再转换成调用结果,这就是一个完整的RPC过程,如图所示:

    RPC 框架就是要实现像那小助手一样的东西,目的就是让我们使用远程调用像本地调用一样简单方便,并且解决一些远程调用会发生的一些问题 ,对于我们来说是无感知的。

    在示例图中我们也可以看出,RPC的核心模块就是通讯,序列化

    那如果让我们来设计一个RPC框架,我们的设计思路应该是怎么样的呢?

    首先从服务调用者开始,这是一个消费方,我们要消费一个服务,那么这种服务应该是一个接口形式的,这个接口一般是一个公用jar包来定义,当我知道需要调用什么接口时,具体的实现不需要清楚,这些都应该是框架代理来做的,我只需要带接口和参数即可。

    消费方不需要知道其中细节,不需要知道要调用那台服务器上的服务,这个时候应该有一个注册中心,这个注册中心有点类似公司大楼的前台物业,他负责指引来客人找到找入驻本栋大楼的公司,每个公司类似服务提供者,公司入驻大大楼后,将自己的楼层和门牌号告诉前台,前台把公司的情况贴在前台指引,那么当有人要找到公司提供服务时,可以直接通过门牌找到想要去的公司,而这个公司搬走后,前台物业又将此公司去掉,消费者需要的服务器是可以直接找到对应公司。

    当然,如果你直接告诉了客户你的具体位置,那么客户可以不需要去注册中心找你,也就是注册中心可以不需要

    那作为服务提供者,你要告诉别人你公司能提供的服务器,去实现对应的接口 ,然后暴露出去,也就是去向注册中心注册自己,暴露自己所能提供的服务。 然后有消费者请求过来需要处理,提供者需要用和消费者协商好的协议来处理这个请求,然后做反序列化

    面对众多的服务,精细化的监控和方便的运维必不可少。 这个时候我们需要监控运维 ,也就是监控中心,当然如果你要这么莽,就是不需要监控,当然也是可以的。

    到此,我们能想到的架构就是如此,接下里我们就来看看dubbo设计(当然,我是通过实际架构反推出来,手动狗头)

    二、Dubbo 核心概念

    Dubbo 是阿里巴巴 2011年开源的一个基于 Java 的 RPC 框架,中间沉寂了一段时间,不过其他一些企业还在用 Dubbo 并自己做了扩展,比如当当网的 Dubbox,还有网易考拉的 Dubbok。

    在 2018 年和 Dubbox 进行了合并,并且进入 Apache 孵化器,在 2019 年正式成为 Apache 顶级项目。

    学习一门技术,如果有官网的话我们尽量从官网上学习:http://dubbo.apache.org/

    首先我们要知道Dubbo有哪些特性:

    • 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。

    三、架构图

    我们先来看看架构图:

    架构分为5个节点:

    服务提供者( Provider ):暴露服务的服务提供方,服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

    服务消费者( Consumer ): 调用远程服务的服务消费方,服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务,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。

    注册中心( Registry ):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

    监控中心( Monitor ):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

    服务运行容器 ( Container ) :负责启动,加载,运行服务提供者

    他们的调用关系如下:

    1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。

    2. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。

    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的架构非常清晰,也很容易理解,我们在学习的时候,先了解清楚架构情况,然后学会使用,然后再去看源码,了解基础的代码结构。

    四、特性

    Dubbo 架构具有以下几个特点,分别是连通性、健壮性、伸缩性。

    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

    好了,Dubbo架构我们有了基础的了解,接下来,我们开始实际例子的开发。

  • 相关阅读:
    nodejs 异步转同步整理
    使用async-utility 转换异步请求为同步
    cube.js schemaVersion npm 包
    开发一个cube.js schemaVersion 包装
    cube.js 多租户参考设计说明
    cube.js 调度&&查询队参考参数
    cube.js 自定义首页显示信息
    cube.js data-blending一些说明
    cube.js 新版本的一些特性
    cube.js TimeoutError: ResourceRequest timed out 问题参考解决方法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yuanqinnan/p/14279865.html
Copyright © 2020-2023  润新知