一、Dubbo是什么
Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架,提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案, 可以和 Spring 框架无缝集成。
RPC 指的是远程调用协议,也就是说两个服务器交互数据。
二、Dubbo的由来
1、背景
互联网的快速发展,Web应用程序的规模不断扩大,一般会经历如下四个发展阶段。
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。
2、需求
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。
(1) 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,动态的注册和发现服务,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。
(2) 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。
(3) 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,直到响应时间到达阀值,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,更多服务治理问题参见:
http://code.alibabatech.com/blog/experience_1402/service-governance-process.html
3.Dubbo的主要应用场景?
透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。
软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。
服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。
4.Dubbo的核心功能?
主要就是如下3个核心功能:
- Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。
- Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。
- Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
5.Dubbo的核心组件?
6.Dubbo服务注册与发现的流程?
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:
- 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。
流程说明:
- Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
- 指供者连接注册中心,将本机IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储
- Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心
- 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。
- Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。
- Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer
设计的原因:
- Consumer 与Provider 解偶,双方都可以横向增减节点数。
- 注册中心对本身可做对等集群,可动态增减节点,并且任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
- 去中心化,双方不直接依懒注册中心,即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用
- 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
7.Dubbo的架构设计?
Dubbo框架设计一共划分了10个层:
Dubbo框架设计一共划分了10个层,而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。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。
下面,结合Dubbo官方文档,我们分别理解一下框架分层架构中,各个层次的设计要点:
服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。
配置层(Config):对外配置接口,以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心,可以直接new配置类,也可以通过spring解析配置生成配置类。
服务代理层(Proxy):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。
服务注册层(Registry):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和RegistryService。可能没有服务注册中心,此时服务提供方直接暴露服务。
集群层(Cluster):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和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方,实现对服务消费方来透明,只需要与一个服务提供方进行交互。
监控层(Monitor):RPC调用次数和调用时间监控,以Statistics为中心,扩展接口为MonitorFactory、Monitor和MonitorService。
远程调用层(Protocol):封将RPC调用,以Invocation和Result为中心,扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。Protocol是服务域,它是Invoker暴露和引用的主功能入口,它负责Invoker的生命周期管理。Invoker是实体域,它是Dubbo的核心模型,其它模型都向它靠扰,或转换成它,它代表一个可执行体,可向它发起invoke调用,它有可能是一个本地的实现,也可能是一个远程的实现,也可能一个集群实现。
信息交换层(Exchange):封装请求响应模式,同步转异步,以Request和Response为中心,扩展接口为Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient和ExchangeServer。
网络传输层(Transport):抽象mina和netty为统一接口,以Message为中心,扩展接口为Channel、Transporter、Client、Server和Codec。
数据序列化层(Serialize):可复用的一些工具,扩展接口为Serialization、 ObjectInput、ObjectOutput和ThreadPool。
从上图可以看出,Dubbo对于服务提供方和服务消费方,从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口,构建整个服务生态系统(服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的)。
根据官方提供的,对于上述各层之间关系的描述,如下所示:
在RPC中,Protocol是核心层,也就是只要有Protocol + Invoker + Exporter就可以完成非透明的RPC调用,然后在Invoker的主过程上Filter拦截点。
图中的Consumer和Provider是抽象概念,只是想让看图者更直观的了解哪些类分属于客户端与服务器端,不用Client和Server的原因是Dubbo在很多场景下都使用Provider、Consumer、Registry、Monitor划分逻辑拓普节点,保持统一概念。
而Cluster是外围概念,所以Cluster的目的是将多个Invoker伪装成一个Invoker,这样其它人只要关注Protocol层Invoker即可,加上Cluster或者去掉Cluster对其它层都不会造成影响,因为只有一个提供者时,是不需要Cluster的。
Proxy层封装了所有接口的透明化代理,而在其它层都以Invoker为中心,只有到了暴露给用户使用时,才用Proxy将Invoker转成接口,或将接口实现转成Invoker,也就是去掉Proxy层RPC是可以Run的,只是不那么透明,不那么看起来像调本地服务一样调远程服务。
而Remoting实现是Dubbo协议的实现,如果你选择RMI协议,整个Remoting都不会用上,Remoting内部再划为Transport传输层和Exchange信息交换层,Transport层只负责单向消息传输,是对Mina、Netty、Grizzly的抽象,它也可以扩展UDP传输,而Exchange层是在传输层之上封装了Request-Response语义。
Registry和Monitor实际上不算一层,而是一个独立的节点,只是为了全局概览,用层的方式画在一起。
8.设计的优势
(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
(4) 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:
9.Dubbo的服务调用流程?
10.Dubbo支持哪些协议,每种协议的应用场景,优缺点?
- dubbo: 单一长连接和NIO异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议TCP,异步,Hessian序列化;
-
rmi: 采用JDK标准的rmi协议实现,传输参数和返回参数对象需要实现Serializable接口,使用java标准序列化机制,使用阻塞式短连接,传输数据包大小混合,消费者和提供者个数差不多,可传文件,传输协议TCP。
多个短连接,TCP协议传输,同步传输,适用常规的远程服务调用和rmi互操作。在依赖低版本的Common-Collections包,java序列化存在安全漏洞; - webservice: 基于WebService的远程调用协议,集成CXF实现,提供和原生WebService的互操作。多个短连接,基于HTTP传输,同步传输,适用系统集成和跨语言调用;
- http: 基于Http表单提交的远程调用协议,使用Spring的HttpInvoke实现。多个短连接,传输协议HTTP,传入参数大小混合,提供者个数多于消费者,需要给应用程序和浏览器JS调用;
- hessian: 集成Hessian服务,基于HTTP通讯,采用Servlet暴露服务,Dubbo内嵌Jetty作为服务器时默认实现,提供与Hession服务互操作。多个短连接,同步HTTP传输,Hessian序列化,传入参数较大,提供者大于消费者,提供者压力较大,可传文件;
- memcache: 基于memcached实现的RPC协议
- redis: 基于redis实现的RPC协议
11.dubbo推荐用什么协议?
默认使用dubbo协议
12.Dubbo有些哪些注册中心?
- Multicast注册中心: Multicast注册中心不需要任何中心节点,只要广播地址,就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现;
- Zookeeper注册中心: 基于分布式协调系统Zookeeper实现,采用Zookeeper的watch机制实现数据变更;
- redis注册中心: 基于redis实现,采用key/Map存储,住key存储服务名和类型,Map中key存储服务URL,value服务过期时间。基于redis的发布/订阅模式通知数据变更;
- Simple注册中心
13.Dubbo的服务治理?
过多的服务URL配置困难
负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群
服务依赖混乱,启动顺序不清晰
过多服务导致性能指标分析难度较大,需要监控
14.Dubbo的注册中心集群挂掉,发布者和订阅者之间还能通信么?
可以的,启动dubbo时,消费者会从zookeeper拉取注册的生产者的地址接口等数据,缓存在本地。
每次调用时,按照本地存储的地址进行调用。
15.Dubbo与Spring的关系?
Dubbo采用全Spring配置方式,透明化接入应用,对应用没有任何API侵入,只需用Spring加载Dubbo的配置即可,Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。
16.Dubbo使用的是什么通信框架?
默认使用NIO Netty框架
17.Dubbo集群提供了哪些负载均衡策略?
- Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀;
- RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题;
- LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求;
- ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动;
缺省时为Random随机调用
18.Dubbo的集群容错方案有哪些?
- 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。
- 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 。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。
更多Dubbo集群容错配置请参考:
Dubbo学习笔记7:Dubbo的集群容错与负载均衡策略
19.Dubbo的默认集群容错方案?
Failover Cluster
retries重试次数为2次,不包括第一次
SpringBoot配置为:
#dubbo集群容错6种方案failover,failfast,failsafe,failback,forking,froadcast,
#默认为failover 默认重试次数为2次
spring.dubbo.reference.cluster=failover
spring.dubbo.reference.retries=2
Dubbo服务配置的优先级别
客户端的配置优先于服务端
1、方法级别优先,然后是接口,最后是全局配置
2、如果级别是一样的,客户端优先
retries(客户端)、LoadBalance(客户端)、cluster(客户端)、timeout(服务端)
Dubbo服务降级
降级的目的是为了保证核心服务可用
dubbo的降级方式:mock
本地伪装通常用于服务降级,比如某验权服务,当服务提供方全部挂掉后,客户端不抛出异常,而是通过 Mock 数据返回授权失败。
在 spring 配置文件中按以下方式配置:
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="true" />
或
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="com.foo.BarServiceMock" />
在工程中提供 Mock 实现:
package com.foo;
public class BarServiceMock implements BarService {
public String sayHello(String name) {
// 你可以伪造容错数据,此方法只在出现RpcException时被执行
return "容错数据";
}
}
如果服务的消费方经常需要 try-catch 捕获异常,如:
Offer offer = null;
try {
offer = offerService.findOffer(offerId);
} catch (RpcException e) {
logger.error(e);
}
请考虑改为 Mock 实现,并在 Mock 实现中 return null。如果只是想简单的忽略异常,在 2.0.11
以上版本可用:
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="return null" />
更多Dubbo降级用法请参考Dubbo官方文档:
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/local-mock.html
Dubbo的SPI机制
Dubbo 的扩展点加载从 JDK 标准的 SPI (Service Provider Interface) 扩展点发现机制加强而来。
Dubbo 改进了 JDK 标准的 SPI 的以下问题:
JDK标准的 SPI 会一次性实例化扩展点所有实现,如果有扩展实现初始化很耗时,但如果没用上也加载,会很浪费资源。
如果扩展点加载失败,连扩展点的名称都拿不到了。比如:JDK 标准的 ScriptEngine,通过 getName() 获取脚本类型的名称,但如果 RubyScriptEngine 因为所依赖的 jruby.jar 不存在,导致 RubyScriptEngine 类加载失败,这个失败原因被吃掉了,和 ruby 对应不起来,当用户执行 ruby 脚本时,会报不支持 ruby,而不是真正失败的原因。
增加了对扩展点 IoC 和 AOP 的支持,一个扩展点可以直接 setter 注入其它扩展点。
SPI接口定义
定义了@SPI注解
public @interface SPI {
String value() default ""; //指定默认的扩展点
}
只有在接口打了@SPI注解的接口类才会去查找扩展点实现
会依次从这几个文件中读取扩展点
META-INF/dubbo/internal/ //dubbo内部实现的各种扩展都放在了这个目录了
META-INF/dubbo/
META-INF/services/
在扩展类的 jar 包内,放置扩展点配置文件 META-INF/dubbo/接口全限定名,内容为:配置名=扩展实现类全限定名,多个实现类用换行符分隔。
以扩展 Dubbo 的协议为例,在协议的实现 jar 包内放置文本文件:META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.rpc.Protocol,内容为:
xxx=com.alibaba.xxx.XxxProtocol
更多关于Dubbo的SPI机制请阅读:
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/source_code_guide/dubbo-spi.html
2. Dubbo原理解析-Dubbo内核实现之基于SPI思想Dubbo内核实现(转)
20.Dubbo支持哪些序列化方式?
默认使用Hessian序列化,还有Dubbo、FastJson、Java自带序列化。
21.Dubbo超时时间怎样设置?
Dubbo超时时间设置有两种方式:
- 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
- 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。
22.服务调用超时问题怎么解决?
dubbo在调用服务不成功时,默认是会重试两次的。
23.Dubbo在安全机制方面是如何解决?
Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。
24.dubbo 和 dubbox 之间的区别?
dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩展,如加了服务可 restful 调用,更新了开源组件等。
25.除了Dubbo还有哪些分布式框架?
大家熟知的就是Spring cloud,当然国外也有类似的多个框架。
26.Dubbo和Spring Cloud的关系?
Dubbo
是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。
Spring Cloud
诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了Spring、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。
27.dubbo和spring cloud的区别?
最大的区别:Dubbo底层是使用Netty这样的NIO框架,是基于TCP协议传输的,配合以Hession序列化完成RPC通信。
而SpringCloud是基于Http协议+Rest接口调用远程过程的通信,相对来说,Http请求会有更大的报文,占的带宽也会更多。但是REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这在强调快速演化的微服务环境下,显得更为合适,至于注重通信速度还是方便灵活性,具体情况具体考虑。
三、如何使用Dubbo
由于Dubbo无缝的集成了spring,所以我们使用起来还是很方便的,
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>。
如下:
服务提供者:remote-provider.xml
<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 -->
服务消费者:remote-consumer.xml
<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>
Dubbo采用全Spring配置方式,透明化接入应用,对应用没有任何API侵入,只需用Spring加载Dubbo的配置即可,Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。
1.示例
服务提供者
定义服务接口: (该接口需单独打包,在服务提供方和消费方共享)
package com.alibaba.dubbo.demo;
public interface DemoService {
String sayHello(String name);
}
在服务提供方实现接口:(对服务消费方隐藏实现)
package com.alibaba.dubbo.demo.provider;
import com.alibaba.dubbo.demo.DemoService;
public class DemoServiceImpl implements DemoService {
public String sayHello(String name) {
return "Hello " + name;
}
}
用Spring配置声明暴露服务:provider.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
<!-- 提供方应用信息,用于计算依赖关系 -->
<dubbo:application name="hello-world-app" />
<!-- 使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->
<dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
<!-- 用dubbo协议在端口暴露服务 -->
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
<!-- 声明需要暴露的服务接口 -->
<dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" />
<!-- 和本地bean一样实现服务 -->
<bean id="demoService" class="com.alibaba.dubbo.demo.provider.DemoServiceImpl" />
</beans>
加载Spring配置:
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
public class Provider {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/provider.xml"});
context.start();
System.in.read(); // 按任意键退出
}
}
服务消费者
通过Spring配置引用远程服务:consumer.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
<!-- 消费方应用名,用于计算依赖关系,不是匹配条件,不要与提供方一样 -->
<dubbo:application name="consumer-of-helloworld-app" />
<!-- 使用multicast广播注册中心暴露发现服务地址 -->
<dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
<!-- 生成远程服务代理,可以和本地bean一样使用demoService -->
<dubbo:reference id="demoService" interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" />
</beans>
加载Spring配置,并调用远程服务:(也可以使用IoC注入)
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import com.alibaba.dubbo.demo.DemoService;
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/consumer.xml"});
context.start();
DemoService demoService = (DemoService)context.getBean("demoService"); // 获取远程服务代理
String hello = demoService.sayHello("world"); // 执行远程方法
System.out.println( hello ); // 显示调用结果
}
}
2.其他广播方式
示例中使用的是multicast广播暴露和发现服务的,当然还有其他的方式,现在使用最多的是ZooKeeper
如果使用ZooKeeper则配置修改为:
<dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
替换为
<dubbo:registry protocol="zookeeper" address="192.168.17.129:2181,192.168.17.129:2182,192.168.17.129:2183" /> 或者
<dubbo:registry address="zookeeper://192.168.17.129:2181?backup=192.168.17.129:2182,192.168.17.129:2183" />
服务提供者和服务消费者做相同的修改
3.说明
以上是Dubbo的XML配置,Dubbo还支持属性配置,注解配置,API配置,下面介绍下API配置,另外两种配置方式,感兴趣的朋友可以去Dubbo官网去看下:Dubbo
如果不想使用Spring配置,而希望通过API的方式进行调用(官方不推荐)则
(1) 服务提供者:
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ApplicationConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.RegistryConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ProviderConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ServiceConfig;
import com.xxx.XxxService;
import com.xxx.XxxServiceImpl;
// 服务实现
XxxService xxxService = new XxxServiceImpl();
// 当前应用配置
ApplicationConfig application = new ApplicationConfig();
application.setName("xxx");
// 连接注册中心配置
RegistryConfig registry = new RegistryConfig();
registry.setAddress("10.20.130.230:9090");
registry.setUsername("aaa");
registry.setPassword("bbb");
// 服务提供者协议配置
ProtocolConfig protocol = new ProtocolConfig();
protocol.setName("dubbo");
protocol.setPort();
protocol.setThreads();
// 注意:ServiceConfig为重对象,内部封装了与注册中心的连接,以及开启服务端口
// 服务提供者暴露服务配置
ServiceConfig<XxxService> service = new ServiceConfig<XxxService>(); // 此实例很重,封装了与注册中心的连接,请自行缓存,否则可能造成内存和连接泄漏
service.setApplication(application);
service.setRegistry(registry); // 多个注册中心可以用setRegistries()
service.setProtocol(protocol); // 多个协议可以用setProtocols()
service.setInterface(XxxService.class);
service.setRef(xxxService);
service.setVersion("1.0.0");
// 暴露及注册服务
service.export();
(2) 服务消费者:
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ApplicationConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.RegistryConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ConsumerConfig;
import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ReferenceConfig;
import com.xxx.XxxService;
// 当前应用配置
ApplicationConfig application = new ApplicationConfig();
application.setName("yyy");
// 连接注册中心配置
RegistryConfig registry = new RegistryConfig();
registry.setAddress("10.20.130.230:9090");
registry.setUsername("aaa");
registry.setPassword("bbb");
// 注意:ReferenceConfig为重对象,内部封装了与注册中心的连接,以及与服务提供方的连接
// 引用远程服务
ReferenceConfig<XxxService> reference = new ReferenceConfig<XxxService>(); // 此实例很重,封装了与注册中心的连接以及与提供者的连接,请自行缓存,否则可能造成内存和连接泄漏
reference.setApplication(application);
reference.setRegistry(registry); // 多个注册中心可以用setRegistries()
reference.setInterface(XxxService.class);
reference.setVersion("1.0.0");
// 和本地bean一样使用xxxService
XxxService xxxService = reference.get(); // 注意:此代理对象内部封装了所有通讯细节,对象较重,请缓存复用
四、Dubbo的一些相关疑问
1.Dubbo适用于哪些场景?
当网站变大后,不可避免的需要拆分应用进行服务化,以提高开发效率,调优性能,节省关键竞争资源等。
当服务越来越多时,服务的URL地址信息就会爆炸式增长,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。
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。
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?等等……
在遇到这些问题时,都可以用Dubbo来解决。
可参见:Dubbo的背景及需求
2.Dubbo的需求和依赖情况?
Dubbo运行JDK1.5之上,缺省依赖javassist、netty、spring等包,但不是必须依赖,通过配置Dubbo可不依赖任何三方库运行。
可参见:用户指南 - 依赖
3.Dubbo的性能如何?
Dubbo通过长连接减少握手,通过NIO及线程池在单连接上并发拼包处理消息,通过二进制流压缩数据,比常规HTTP等短连接协议更快。在阿里巴巴内部,每天支撑2000多个服务,30多亿访问量,最大单机支撑每天近1亿访问量。
可参见:Dubbo性能测试报告
4.和淘宝HSF相比,Dubbo的特点是什么?
Dubbo比HSF的部署方式更轻量,HSF要求使用指定的JBoss等容器,还需要在JBoss等容器中加入sar包扩展,对用户运行环境的侵入性大,如果你要运行在Weblogic或Websphere等其它容器上,需要自行扩展容器以兼容HSF的ClassLoader加载,而Dubbo没有任何要求,可运行在任何Java环境中。
Dubbo比HSF的扩展性更好,很方便二次开发,一个框架不可能覆盖所有需求,Dubbo始终保持平等对待第三方理念,即所有功能,都可以在不修改Dubbo原生代码的情况下,在外围扩展,包括Dubbo自己内置的功能,也和第三方一样,是通过扩展的方式实现的,而HSF如果你要加功能或替换某部分实现是很困难的,比如支付宝和淘宝用的就是不同的HSF分支,因为加功能时改了核心代码,不得不拷一个分支单独发展,HSF现阶段就算开源出来,也很难复用,除非对架构重写。
HSF依赖比较多内部系统,比如配置中心,通知中心,监控中心,单点登录等等,如果要开源还需要做很多剥离工作,而Dubbo为每个系统的集成都留出了扩展点,并已梳理干清所有依赖,同时为开源社区提供了替代方案,用户可以直接使用。
Dubbo比HSF的功能更多,除了ClassLoader隔离,Dubbo基本上是HSF的超集,Dubbo也支持更多协议,更多注册中心的集成,以适应更多的网站架构。
5.Dubbo在安全机制方面是如何解决的?
Dubbo主要针对内部服务,对外的服务,阿里有开放平台来处理安全和流控,所以Dubbo在安全方面实现的功能较少,基本上只防君子不防小人,只防止误调用。
Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。
可参见:Dubbo的令牌验证
五、注册中心
流程:
1.服务提供者启动时向/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下写入URL
2.服务消费者启动时订阅/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下的URL向/dubbo/com.foo.BarService/consumers目录下写入自己的URL
3.监控中心启动时订阅/dubbo/com.foo.BarService目录下的所有提供者和消费者URL
支持以下功能:
1.当提供者出现断电等异常停机时,注册中心能自动删除提供者信息。
2.当注册中心重启时,能自动恢复注册数据,以及订阅请求。
3.当会话过期时,能自动恢复注册数据,以及订阅请求。
4.当设置<dubbo:registry check="false" />时,记录失败注册和订阅请求,后台定时重试。
5.可通过<dubbo:registry username="admin" password="1234" />设置zookeeper登录信息。
6.可通过<dubbo:registry group="dubbo" />设置zookeeper的根节点,不设置将使用无根树。
7.支持号通配符<dubbo:reference group="" version="*" />,可订阅服务的所有分组和所有版本的提供者。
注:阿里内部并没有采用Zookeeper做为注册中心,而是使用自己实现的基于数据库的注册中心,即:Zookeeper注册中心并没有在阿里内部长时间运行的可靠性保障,此Zookeeper桥接实现只为开源版本提供,其可靠性依赖于Zookeeper本身的可靠性。
更多springboot-dubbo配置可以参考:
https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example/blob/master/springboot-dubbo-server/DubboProperties.md
更多springboot的Demo演示案例:
https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example
参考:
https://www.jianshu.com/p/0cd474485302
https://blog.51cto.com/developerycj/2050104
https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/6742350.html