Dubbo 分布式服务架构
一、基础知识
1.分布式理论
什么是分布式系统?
分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统. 是建立在网络之上的软件系统. 需要一个治理系统确保架构有条不紊的进行.
发展演变
单体架构 –> 垂直应用架构 –> 分布式服务架构 –> 流动计算应用架构
orm –> mvc –> rpc –> soa
RPC 远程过程调用
client functions –> client stub –> sockets(client) –> sockets(sever) –> server stub –> server functions
rpc核心模块: 通信, 序列化
常见rpc框架: dubbo, grpc,thrift, hsf(high speed service framework)
2.dubbo核心概念
Apache Dubbo (incubating) |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
- 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
调用关系说明
- 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
- 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
- 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
- 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。
- 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。
- 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
3.dubbo环境搭建
1.zookeeper集群搭建: 参考 zookeeper安装
2.dubbo-admin安装: dubbo-admin安装
4.dubbo-helloword
dubblo-admin: 启动dubblo-admin-server下的jar包
二.dubblo配置
- dubbo:service: 服务提供者暴露服务配置.对应的配置类:org.apache.dubbo.config.ServiceConfig
- dubbo:reference: 服务消费者引用服务配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.ReferenceConfig
- dubbo:protocol: 服务提供者协议配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.ProtocolConfig
- dubbo:registry: 注册中心配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.RegistryConfig
- dubbo:monitor: 监控中心配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.MonitorConfig
- dubbo:application: 应用中心配置.对应的配置类:org.apache.dubbo.config.ApplicationConfig
- dubbo:module: 模块中心配置.对应的配置类 org.apache.dubbo.config.ModuleConfig
- dubbo:provider: 服务提供者缺省配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.ProviderConfig
- dubbo:consumer: 服务消费者缺省配置.配置类: org.apache.dubbo.config.ConsumerConfig
- dubbo:method: 方法级配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.MethodConfig
- dubbo:argument: 方法参数配置.对应的配置类: org.apache.dubbo.config.ArgumentConfig
- dubbo:parameter: 选项参数配置
- dubbo:config: 配置中心.对应的配置类:org.apache.dubbo.config.ConfigCenterConfig
1.配置覆盖关系
以 timeout 为例,下图显示了配置的查找顺序,其它 retries, loadbalance, actives 等类似:
- 方法级优先,接口级次之,全局配置再次之。
- 如果级别一样,则消费方优先,提供方次之。
其中,服务提供方配置,通过 URL 经由注册中心传递给消费方。
配置原则
- 1、作服务的提供者,比服务使用方更清楚服务性能参数,如调用的超时时间,合理的重试次数,等等
- 2、在Provider配置后,Consumer不配置则会使用Provider的配置值,即Provider配置可以作为Consumer的缺省值。否则,Consumer会使用Consumer端的全局设置,这对于Provider不可控的,并且往往是不合理的
2.启动时检查
通过 spring 配置文件
关闭某个服务的启动时检查 (没有提供者时报错):
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" check="false" />关闭所有服务的启动时检查 (没有提供者时报错):
<dubbo:consumer check="false" />关闭注册中心启动时检查 (注册订阅失败时报错):
<dubbo:registry check="false" />通过dubbo.properties
dubbo.reference.com.foo.BarService.check=false
dubbo.reference.check=false
dubbo.consumer.check=false
dubbo.registry.check=false通过-D参数
java -Ddubbo.reference.com.foo.BarService.check=false
java -Ddubbo.reference.check=false
java -Ddubbo.consumer.check=false
java -Ddubbo.registry.check=false3.配置超时
timeout="5000" 单位ms, 尽量在provider端配置,运行时,服务端更清楚,这样消费端调用多个服务,无需关心服务或者方法的超时时间4.重试次数
retries=“3” 不包含首次调用
5.多版本
当一个接口实现,出现不兼容升级时,可以用版本号过渡,版本号不同的服务相互间不引用。
可以按照以下的步骤进行版本迁移:
在低压力时间段,先升级一半提供者为新版本 再将所有消费者升级为新版本 然后将剩下的一半提供者升级为新版本 老版本服务提供者配置:
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
新版本服务提供者配置:
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
老版本服务消费者配置:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
新版本服务消费者配置:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置 [1]:
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />
6.本地存根
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" stub="true" />
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" stub="com.foo.BarServiceStub" />
package com.foo;
public class BarServiceStub implements BarService {
private final BarService barService;
// 构造函数传入真正的远程代理对象, 必须要有构造函数
public BarServiceStub(BarService barService){
this.barService = barService;
}
public String sayHello(String name) {
// 此代码在客户端执行, 你可以在客户端做ThreadLocal本地缓存,或预先验证参数是否合法,等等
try {
return barService.sayHello(name);
} catch (Exception e) {
// 你可以容错,可以做任何AOP拦截事项
return "容错数据";
}
}
}7.SpringBoot与dubbo整合的三种方式:
-
导入dubbo-starter,在application.properties配置属性,使用@Service【暴露服务】使用@Reference【引用服务】
-
保留dubbo xml配置文件;
导入dubbo-starter,使用@ImportResource导入dubbo的配置文件即可
-
使用注解API的方式:
将每一个组件手动创建到容器中,让dubbo来扫描其他的组件
三. 高可用
高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间
zookeeper宕机与dubbo直连
现象:zookeeper注册中心宕机,还可以消费dubbo暴露的服务
原因: 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
dubbo直连: @reference(url=“ip:port”)
负载均衡策略
public interface LoadBalance 接口
- Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率。 在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重。
- RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率。 存在慢的提供者累积请求的问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在调到第二台上。
- LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数,相同活跃数的随机,活跃数指调用前后计数差。 使慢的提供者收到更少请求,因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
- ConsistentHash LoadBalance 一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。 当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。算法参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing 缺省只对第一个参数 Hash,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key=“hash.arguments” value=“0,1” /> 缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key=“hash.nodes” value=“320” />
hystrix 服务熔断与降级处理
服务降级
当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作
可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务,并定义降级后的返回策略
向注册中心写入动态配置覆盖规则
RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension();
Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://10.20.153.10:2181"));
registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=force:return+null"));- 屏蔽: mock=force:return+null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值,不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
- 容错: 还可以改为 mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后,再返回 null 值,不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响
集群容错模式
在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试
- Failover Cluster 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。可通过 retries=“2” 来设置重试次数(不含第一次)。
重试次数配置如下:
<dubbo:service retries="2" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>-
Failfast Cluster 快速失败,只发起一次调用,失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作,比如新增记录。
-
Failsafe Cluster 失败安全,出现异常时,直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
-
Failback Cluster 失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。
-
Forking Cluster 并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。可通过 forks=“2” 来设置最大并行数。
-
Broadcast Cluster 广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 [2]。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
集群模式配置: 按照以下示例在服务提供方和消费方配置集群模式
<dubbo:service cluster="failsafe" />
或
<dubbo:reference cluster="failsafe" />
整合hystrix
Hystrix 旨在通过控制那些访问远程系统、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。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离,请求缓存和请求打包,以及监控和配置等功能
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
<version>2.2.2.RELEASE</version>
</dependency>provider端: @HystrixCommand
consumer端: @HystrixCommand(fallbackMethod = “reliable”)
四.dubbo原理
1.rpc原理
一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下:
- 1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;
- 2)client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;
- 3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;
- 4)server stub收到消息后进行解码;
- 5)server stub根据解码结果调用本地的服务;
- 6)本地服务执行并将结果返回给server stub;
- 7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;
- 8)client stub接收到消息,并进行解码;
- 9)服务消费方得到最终结果。 RPC框架的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,这些细节对用户来说是透明的,不可见的
2.netty通信原理
Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架, 用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。它极大地简化并简化了TCP和UDP套接字服务器等网络编程
bio
nio
netty
dubbo
1.框架设计
图例说明:
- 图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口,右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口,位于中轴线上的为双方都用到的接口。
- 图中从下至上分为十层,各层均为单向依赖,右边的黑色箭头代表层之间的依赖关系,每一层都可以剥离上层被复用,其中,Service 和 Config 层为 API,其它各层均为 SPI。
- 图中绿色小块的为扩展接口,蓝色小块为实现类,图中只显示用于关联各层的实现类。
- 图中蓝色虚线为初始化过程,即启动时组装链,红色实线为方法调用过程,即运行时调时链,紫色三角箭头为继承,可以把子类看作父类的同一个节点,线上的文字为调用的方法
各层说明:
- config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解析配置生成配置类
- proxy 服务代理层:服务接口透明代理,生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton, 以 ServiceProxy 为中心,扩展接口为 ProxyFactory
- registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现,以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
- cluster 路由层:封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以 Invoker 为中心,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
- monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
- protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
- exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
- transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
- serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
2.启动解析,加载配置信息
public class DubboNamespaceHandler extends NamespaceHandlerSupport {
static {
Version.checkDuplicate(DubboNamespaceHandler.class);
}
@Override
public void init() {
registerBeanDefinitionParser("application", new DubboBeanDefinitionParser(ApplicationConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("module", new DubboBeanDefinitionParser(ModuleConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("registry", new DubboBeanDefinitionParser(RegistryConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("monitor", new DubboBeanDefinitionParser(MonitorConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("provider", new DubboBeanDefinitionParser(ProviderConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("consumer", new DubboBeanDefinitionParser(ConsumerConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("protocol", new DubboBeanDefinitionParser(ProtocolConfig.class, true));
registerBeanDefinitionParser("service", new DubboBeanDefinitionParser(ServiceBean.class, true));
registerBeanDefinitionParser("reference", new DubboBeanDefinitionParser(ReferenceBean.class, false));
registerBeanDefinitionParser("annotation", new AnnotationBeanDefinitionParser());
}
}