Dubbo基础及原理机制

1. 什么是Dubbo

  • Dubbo是 阿里巴巴公司开源的一个高性能RPC 分布式服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和
    Spring框架无缝集成,现已成为 Apache 基金会孵化项目。

2. 为什么要用Dubbo

  • 随着服务化的进一步发展,服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂,诞生了面向服务的框架体系(SOA),也因此衍生出了一系列相应的技术,如对服务提供、服务调用、连接处理、通性协议、序列号方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。就这样分布式系统的服务治理的框架就出现了,Dubbo就这样产生了,它实现了面向接口代理的 RPC 调用,服务注册和发现,负载均衡,容错,扩展性等等功能。

3. Dubbo的整体架构设计有哪些分层?

大致分为三层:业务层、RPC层、Remoting层

  • 接口服务层(Service):与业务逻辑相关,根据provider和consumer的业务设计对应的接口和实现。
  • 配置层(Config):用来初始化配置信息,用来管理Dubbo的配置。
  • 服务代理层(Proxy):服务接口透明代理,provider和consumer都会生成Proxy,它用来调用远程接口。生成服务的客户端Stub和服务端的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和发现,以URL为中心,扩展接口为RegistryFactory、Resitry、RegistryService。
  • 路由层(Cluster):封装多个提供者的路由和负载均衡,并桥接注册中心,扩展接口为 Cluster、Directory、Router 和 LoadBlancce。
  • 监控层(Monitor):PRC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):封装RPC调用的具体过程,以 Invocation 和 Result 为中心,扩展接口为 Protocal、Invoker 和 Exporter。
  • 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):将网络传输封装成统一接口,可以在这之上扩展更多的网络传输方式,扩展接口为 Channel、Transporter、Client、Server 和 Codec。
    10.数据序列层(Serialize): 负责网络传输的序列化和反序列化,扩展接口为 Serialization、ObjectInput、ObjectOutput 和 ThreadPool。
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4. Dubbo里面有哪几种节点角色?

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 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心
Container 服务运行容器

5. 注册与发现的流程图

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6. Dubbo核心的配置有哪些?

配置配置说明
dubbo:service 服务配置
dubbo:reference 引用配置
dubbo:protocol 协议配置
dubbo:application 应用配置
dubbo:module 模块配置
dubbo:registry 注册中心配置
dubbo:monitor 监控中心配置
dubbo:provider 提供方配置
dubbo:consumer 消费方配置
dubbo:method 方法配置
dubbo:argument 参数配置

7. 在 Provider 上可以配置的 Consumer 端的属性有哪些?

1)timeout:方法调用超时
2)retries:失败重试次数,默认重试 2 次
3)loadbalance:负载均衡算法,默认随机
4)actives 消费者端,最大并发调用限制

8. Dubbo有哪几种集群容错方案,默认是哪种?

集群容错方案说明
Failover Cluster 失败自动切换,自动重试其他服务器(默认)
Failfast Cluster 快速失败,立即报错,只发起一次调用
Failsafe Cluster 失败安全,出现异常时,直接忽略
Failback Cluster 失败自动恢复,记录失败请求,定时重发
Forking Cluster 并行调用多个服务器,只要一个成功即返回
Broadcast Cluster 广播逐个调用所有提供者,任意一个报错则报错

9. Dubbo有哪几种负载均衡策略,默认是哪种?

负载均衡策略说明
Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率(默认)
RoundRobin LoadBalance 轮询,按公约后的权重设置轮询比率
LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数,相同活跃数的随机
ConsistentHash LoadBalaclava 一致性Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者

10. Dubbo原理

10.1 Dubbo服务调用流程

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工作流涉及到服务提供者(Provider),注册中心(Registration),网络(Network)和服务消费者(Consumer):

  • 服务提供者在启动的时候,会通过读取一些配置将服务实例化。
  • Proxy 封装服务调用接口,方便调用者调用。客户端获取 Proxy 时,可以像调用本地服务一样,调用远程服务。
  • Proxy 在封装时,需要调用 Protocol 定义协议格式,例如:Dubbo Protocol。
  • 将 Proxy 封装成 Invoker,它是真实服务调用的实例。
  • 将 Invoker 转化成Exporter,Exporter 只是把 Invoker 包装了一层,是为了在注册中心中暴露自己,方便消费者使用。
  • 将包装好的Exporter 注册到注册中心。
  • 服务消费者建立好实例,会到服务注册中心订阅服务提供者的元数据。元数据包括服务 IP 和端口以及调用方式(Proxy)。
  • 消费者会通过获取的 Proxy 进行调用。通过服务提供方包装过程可以知道,Proxy 实际包装了 Invoker 实体,因此需要使用 Invoker 进行调用。
  • 在 Invoker 调用之前,通过 Directory 获取服务提供者的Invoker 列表。在分布式的服务中有可能出现同一个服务,分布在不同的节点上。
  • 通过路由规则了解,服务需要从哪些节点获取。
  • Invoker 调用过程中,通过 Cluster 进行容错,如果遇到失败策略进行重试。
  • 调用中,由于多个服务可能会分布到不同的节点,就要通过 LoadBalance 来实现负载均衡。
  • Invoker 调用之前还需要经过Filter,它是一个过滤链,用来处理上下文,限流和计数的工作。
  • 生成过滤以后的 Invoker。
  • 用 Client 进行数据传输。
  • Codec 会根据 Protocol 定义的协议,进行协议的构造。
  • 构造完成的数据,通过序列化 Serialization 传输给服务提供者。
  • Request 已经到达了服务提供者,它会被分配到线程池(ThreadPool)中进行处理。
  • Server 拿到请求以后查找对应的 Exporter(包含有 Invoker)。
  • 由于 Export 也会被 Filter 层层包裹,通过Filter 后获得 Invoker最后,对服务提供者实体进行调用。

上面调用步骤经历了这么多过程,其中出现了 Proxy,Invoker,Exporter,Filter。
实际上都是调用实体在不同阶段的不同表现形式,本质是一样的,在不同的使用场景使用不同的实体。

10.2 服务提供者暴露实现原理

上面讲到的服务调用流程中,开始服务提供者会进行初始化,将暴露给其他服务调用。服务消费者也需要初始化,并且在注册中心注册自己。
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首先来看看服务提供者暴露服务的整体机制:
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在读取配置文件生成服务实体以后,会通过 ProxyFactory 将 Proxy 转换成 Invoker。
此时,Invoker 会被定义 Protocol,之后会被包装成 Exporter。最后,Exporter 会发送到注册中心,作为服务的注册信息。上述流程主要通过 ServiceConfig中的 doExport 完成。

上面截取了服务提供者暴露服务的代码片段,整个暴露过程分为七个步骤:

  • 读取其他配置信息到 map 中,用来后面构造 URL。
  • 读取全局配置信息。
  • 配置不是 remote,也就是暴露本地服务。
  • 如果配置了监控地址,则服务调用信息会上报。
  • 通过 Proxy 转化成 Invoker,RegistryURL 存放的是注册中心的地址。
  • 暴露服务以后,向注册中心注册服务信息。
  • 没有注册中心直接暴露服务。
  • 一旦服务注册到注册中心以后,注册中心会通过RegistryProtocol 中的 Export 方法将服务暴露出去,并依次做以下操作:
    1.委托具体协议进行服务暴露,创建 NettyServer 监听端口,并保持服务实例。
    2.创建注册中心对象,创建对应的 TCP 连接。
    3.注册元数据到注册中心。
    4.订阅 Configurators 节点。
    5.如果需要销毁服务,需要关闭端口,注销服务信息。

10.3 服务消费者暴露实现原理

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消费者服务在调用服务提供者时,做了以下动作:

  • 检查是否是同一个 JVM 内部引用。
  • 如果是同一个 JVM 的引用,直接使用 injvm 协议从内存中获取实例。
  • 注册中心地址后,添加refer 存储服务消费元数据信息。
  • 单注册中心消费。
  • 依次获取注册中心的服务,并且添加到 Invokers 列表中。
  • 通过Cluster 将多个 Invoker 转换成一个 Invoker。
  • 把 Invoker 转换成接口代理。

10.3 服务注册中心暴露实现原理

10.3.1 其主要作用如下:

  • 动态载入服务:服务提供者通过注册中心,把自己暴露给消费者,无须消费者逐个更新配置文件。
  • 动态发现服务:消费者动态感知新的配置,路由规则和新的服务提供者。
  • 参数动态调整:支持参数的动态调整,新参数自动更新到所有服务节点。
  • 服务统一配置:统一连接到注册中心的服务配置。

10.3.2 工作原理:

Dubbo 有四种注册中心的实现,分别是 ZooKeeper,Redis,Simple 和 Multicast。

这里着重介绍一下 ZooKeeper 的实现。ZooKeeper 是负责协调服务式应用的。

它通过树形文件存储的 ZNode 在 /dubbo/Service 目录下面建立了四个目录,分别是:

  • Providers 目录下面,存放服务提供者 URL 和元数据。
  • Consumers 目录下面,存放消费者的 URL 和元数据。
  • Routers 目录下面,存放消费者的路由策略。
  • Configurators 目录下面,存放多个用于服务提供者动态配置 URL 元数据信息。

客户端第一次连接注册中心的时候,会获取全量的服务元数据,包括服务提供者和服务消费者以及路由和配置的信息。

根据 ZooKeeper 客户端的特性,会在对应 ZNode 的目录上注册一个 Watcher,同时让客户端和注册中心保持 TCP 长连接。

如果服务的元数据信息发生变化,客户端会接受到变更通知,然后去注册中心更新元数据信息。变更时根据 ZNode 节点中版本变化进行。

11. Dubbo集群容错

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分布式服务多以集群形式出现,Dubbo 也不例外。在消费服务发起调用的时候,会涉及到 Cluster,Directory,Router,LoadBalance 几个核心组件。
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先看看他们是如何工作的:

①生成 Invoker 对象。根据 Cluster 实现的不同,生成不同类型的 ClusterInvoker 对象。通过 ClusertInvoker 中的 Invoker 方法启动调用流程。

②获取可调用的服务列表,可以通过 Directory 的 List 方法获取。这里有两类服务列表的获取方式。

分别是 RegistryDirectory 和 StaticDirectory:

  • RegistryDirectory:属于动态 Directory 实现,会自动从注册中心更新 Invoker 列表,配置信息,路由列表。
  • StaticDirectory:它是 Directory 的静态列表实现,将传入的 Invoker 列表封装成静态的 Directory 对象。

③在 Directory 获取所有 Invoker 列表之后,会调用路由接口(Router)。其会根据用户配置的不同策略对 Invoker 列表进行过滤,只返回符合规则的 Invoker。
假设用户配置接口 A 的调用,都使用了 IP 为 192.168.1.1 的节点,则 Router 会自动过滤掉其他的 Invoker,只返回 192.168.1.1 的 Invoker。

12. Dubbo远程调用

服务消费者经过容错,Invoker 列表,路由和负载均衡以后,会对 Invoker 进行过滤,之后通过 Client 编码,序列化发给服务提供者。
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从上图可以看出在服务消费者调用服务提供者的前后,都会调用 Filter(过滤器)。

可以针对消费者和提供者配置对应的过滤器,由于过滤器在 RPC 执行过程中都会被调用,所以为了提高性能需要根据具体情况配置。

Dubbo 系统有自带的系统过滤器,服务提供者有 11 个,服务消费者有 5 个。过滤器的使用可以通过 @Activate 的注释,或者配置文件实现。

过滤器的使用遵循以下几个规则:

  • 过滤器顺序,过滤器执行是有顺序的。例如,用户定义的过滤器的过滤顺序默认会在系统过滤器之后。
  • 又例如,上图中 filter=“filter01, filter02”,filter01 过滤器执行就在 filter02 之前。
  • 过滤器失效,如果针对某些服务或者方法不希望使用某些过滤器,可以通过“-”(减号)的方式使该过滤器失效。例如,filter=“-filter01”。过滤器叠加,如果服务提供者和服务消费者都配置了过滤器,那么两个过滤器会被叠加生效。

13. Zookeeper中的集群说明

13.1 为什么集群一般都是奇数个?

公式: 当前剩余节点数量 > N/2 集群可以正常的使用!!!
分析1:
1台主机能否搭建集群 1-1 > 0.5??? 1台服务器不能搭建集群的
2台服务器 2-1>1??? 2台服务器也不能搭建集群.
3台服务器 3-1>1.5??? 3台服务器是搭建集群的最小单位.
4台服务器 4-1>2 ??? 4台服务器也能搭建集群

分析2: 为什么集群是奇数台,不是偶数台
3台服务器允许宕机的最大的数量是几台? 3个节点最多允许宕机1台服务器.
4台服务器允许宕机的最大的数量是几台? 4个节点最多允许宕机1台服务器.
结论: 搭建偶数台的容灾效果与奇数台相同,所以从成本的角度考虑,搭建奇数台.

13.2 Zookeeper的集群选举原理

问题1:如果是3台zookeeper 将主机宕机之后,集群内部有高可用机制.谁当主机 B

A: 2181 100万 B:2183 对

问题2: 如果再次将现有的主机宕机,问谁是主机? C
A: 2181 B. 剩余其他服务器 C.没有主机!!!(当前集群奔溃)

问题3: 如果依次初始化1-5台服务器. C 1-7
问1.谁是主机?
问2:哪几台服务器不能当主机?

A: 主机是随机的
都可以当主机,看宕机集群是否正常工作.

B: 由启动顺序决定
1-2的服务器不能当主机

C: t第三台当主机.
1-2的服务器不能当主机.

集群选举的原理: zk集群选举时由启动顺序决定.一般采用最大值(myid)优先策略. 投票数超过半数当选主机.

13.3 Zookeeper(注册中心)的工作原理

步骤:
1.当服务提供者启动时,将自己的IP地址/端口号/服务数据一起注册到注册中心中.
2.当注册中心接收提供者的数据信息之后,会维护服务列表数据.
3.当消费者启动时,会连接注册中心.
4.获取服务列表数据.之后在本地保存记录.
5.当用户需要业务操作时,消费者会根据服务列表数据,之后找到正确的IP:PORT直接利用RPC机制进行远程访问.
6.注册中心都有心跳检测机制.当发现服务器宕机/或者新增服务时.则会在第一时间更新自己的服务列表数据,并且全网广播通知所有的消费者.

14 Dubbo和SpringCLoud对比

关于Dubbo和Spring Cloud的优缺点,我以奈菲(Netflix)版本为例,从以下5个方面来分析:

1)、从整体架构上来看

Dubbo和SpringCloud的模式都比较接近,都需要服务提供方,注册中心,服务消费方。差异并不大。Dubbo的架构图是这样的,

 

而Spring Cloud的架构图是这样的

 

2)、从核心要素来看

 

Spring Cloud 更胜一筹,在开发过程中只要整合Spring Cloud的子项目就可以顺利的完成各种组件的融合,而Dubbo需要通过实现各种Filter来做定制,开发成本以及技术难度略高。

3)、从协议上看

 

Dubbo默认采用的是单一长连接和NIO异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。Dubbo还支持其他各种通信协议,而Spring Cloud 使用HTTP协议的REST API。因此,在通信速度上Dubbo略胜。

4)、从服务依赖方式看

 

Dubbo服务依赖比较重,需要有完善的版本管理机制,但是程序入侵少。而Spring Cloud是自有生态,省略了版本管理的问题,它使用JSON进行交互,为跨平台调用奠定了基础。

5)、从组件运行流程看

 

Dubbo的每个组件都是需要部署在单独的服务器上, 用来接收前端请求、聚合服务,并批量调用后台原子服务。每个Service层和单独的DB交互。

 

而Spring Cloud所有请求都统一通过 API 网关(Zuul)来访问内部服务。网关接收到请求后,从注册中心(Eureka)获取可用服务。由 Ribbon 进行均衡负载后,分发到后端的具体实例。微服务之间通过 Feign 进行通信处理业务。

 

但是,两者的业务部署方式相同,都需要前置一个网关来隔绝外部直接调用原子服务的风险。Dubbo需要自己开发一套API 网关,而Spring Cloud则可以通过Zuul配置就可以完成网关定制。所以,从使用方式上Spring Cloud更加方便。

分享2张微服务的架构图:

后端架构演变图

 本文摘抄自网络,供本人学习记录使用
posted @ 2022-10-11 17:38  胡小华  阅读(491)  评论(0编辑  收藏  举报