dubbo环境搭建

主要是通过使用tomcat和使用main方法进行发布服务

参考文章：

http://blog.csdn.net/aixiaoyang168/article/details/51362675

http://dubbo.io/

代码下载地址：

http://pan.baidu.com/s/1bQOhhc

架构如如下：

一下是官网内容：http://dubbo.io/user-guide/preface/architacture.html

使用dubbo的原因：

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。

dubbo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：
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。
(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：

Deployer: 自动部署服务的本地代理。
Repository: 仓库用于存储服务应用发布包。
Scheduler: 调度中心基于访问压力自动增减服务提供者。
Admin: 统一管理控制台。

以下为官网上说明文档：

schema说明

服务提供者暴露服务配置
<dubbo:service>
服务消费者引用服务配置
<dubbo:reference>
服务提供者协议配置：
<dubbo:protocol>
注册中心配置
<dubbo:registry>
监控中心配置
<dubbo:monitor>
应用信息配置
<dubbo:application>
当前应用名称，用于注册中心计算应用间依赖关系，注意：消费者和提供者应用名不要一样，此参数不是匹配条件，你当前项目叫什么名字就填什么，和提供者消费者角色无关，比如：kylin应用调用了morgan应用的服务，则kylin项目配成kylin，morgan项目配成morgan，可能kylin也提供其它服务给别人使用，但kylin项目永远配成kylin，这样注册中心将显示kylin依赖于morgan

服务提供者缺省值配置：
<dubbo:provider>
配置类：com.alibaba.dubbo.config.ProviderConfig
说明：该标签为|<dubbo:service>和|<dubbo:protocol>标签的缺省值设置。

服务消费者缺省值配置：
<dubbo:consumer>
配置类：com.alibaba.dubbo.config.ConsumerConfig
说明：该标签为|<dubbo:reference>标签的缺省值设置。

Dubbo缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止Spring初始化完成，以便上线时，能及早发现问题，默认 check="true"。

warning 如果你的Spring容器是懒加载的，或者通过API编程延迟引用服务，请关闭check，否则服务临时不可用时，会抛出异常，拿到null引用，如果 check="false"，总是会返回引用，当服务恢复时，能自动连上。

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" />

集群容错

各节点关系：

这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象，Invoker封装了Provider地址及Service接口信息。
Directory代表多个Invoker，可以把它看成List，但与List不同的是，它的值可能是动态变化的，比如注册中心推送变更。
Cluster将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker，对上层透明，伪装过程包含了容错逻辑，调用失败后，重试另一个。
Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集，比如读写分离，应用隔离等。
LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用，选的过程包含了负载均衡算法，调用失败后，需要重选

集群容错模式

可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展

Failover Cluster

失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
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)。

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。(2.1.0开始支持)
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。

重试次数配置如: (failover集群模式生效)

<dubbo:service retries="2" />

或

<dubbo:reference retries="2" />

或

<dubbo:reference>
    <dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>

集群模式配置如:

<dubbo:service cluster="failsafe" />

或

<dubbo:reference cluster="failsafe" />

负载均衡

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" />
配置如：

<dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" />
或

<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" />
或

<dubbo:service interface="...">
    <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
</dubbo:service>
或

<dubbo:reference interface="...">
    <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
</dubbo:reference>

线程模型

事件处理线程说明

如果事件处理的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的IO请求，比如只是在内存中记个标识，则直接在IO线程上处理更快，因为减少了线程池调度。
但如果事件处理逻辑较慢，或者需要发起新的IO请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则IO线程阻塞，将导致不能接收其它请求。
如果用IO线程处理事件，又在事件处理过程中发起新的IO请求，比如在连接事件中发起登录请求，会报“可能引发死锁”异常，但不会真死锁。
Dispatcher

all 所有消息都派发到线程池，包括请求，响应，连接事件，断开事件，心跳等。
direct 所有消息都不派发到线程池，全部在IO线程上直接执行。
message 只有请求响应消息派发到线程池，其它连接断开事件，心跳等消息，直接在IO线程上执行。
execution 只请求消息派发到线程池，不含响应，响应和其它连接断开事件，心跳等消息，直接在IO线程上执行。
connection 在IO线程上，将连接断开事件放入队列，有序逐个执行，其它消息派发到线程池。
ThreadPool

fixed 固定大小线程池，启动时建立线程，不关闭，一直持有。(缺省)
cached 缓存线程池，空闲一分钟自动删除，需要时重建。
limited 可伸缩线程池，但池中的线程数只会增长不会收缩。(为避免收缩时突然来了大流量引起的性能问题)。
配置如下:

<dubbo:protocol name="dubbo" dispatcher="all" threadpool="fixed" threads="100" />

(1) 不同服务不同协议

比如：不同服务在性能上适用不同协议进行传输，比如大数据用短连接协议，小数据大并发用长连接协议

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/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsdhttp://code.alibabatech.com/schema/dubbohttp://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">

    <dubbo:application name="world"  />
    <dubbo:registry id="registry" address="10.20.141.150:9090" username="admin" password="hello1234" />

    <!-- 多协议配置 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
    <dubbo:protocol name="rmi" port="1099" />

    <!-- 使用dubbo协议暴露服务 -->
    <dubbo:service interface="com.alibaba.hello.api.HelloService" version="1.0.0" ref="helloService" protocol="dubbo" />
    <!-- 使用rmi协议暴露服务 -->
    <dubbo:service interface="com.alibaba.hello.api.DemoService" version="1.0.0" ref="demoService" protocol="rmi" /> 
</beans>
(2) 多协议暴露服务

比如：需要与http客户端互操作

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/beanshttp://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsdhttp://code.alibabatech.com/schema/dubbohttp://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">

    <dubbo:application name="world"  />
    <dubbo:registry id="registry" address="10.20.141.150:9090" username="admin" password="hello1234" />

    <!-- 多协议配置 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
    <dubbo:protocol name="hessian" port="8080" />

    <!-- 使用多个协议暴露服务 -->
    <dubbo:service id="helloService" interface="com.alibaba.hello.api.HelloService" version="1.0.0" protocol="dubbo,hessian" />
</beans>

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。

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

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
新版本服务

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
引用老版本

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />
引用新版本

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />
不区分版本：(2.2.0以上版本支持)

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />

上下文信息：

上下文中存放的是当前调用过程中所需的环境信息。

warning所有配置信息都将转换为URL的参数，参见 配置项一览表 中的“对应URL参数”一列。

注意 RpcContext是一个ThreadLocal的临时状态记录器，当接收到RPC请求，或发起RPC请求时，RpcContext的状态都会变化。 比如：A调B，B再调C，则B机器上，在B调C之前，RpcContext记录的是A调B的信息，在B调C之后，RpcContext记录的是B调C的信息。

(1) 服务消费方

xxxService.xxx(); // 远程调用
boolean isConsumerSide = RpcContext.getContext().isConsumerSide(); // 本端是否为消费端，这里会返回true
String serverIP = RpcContext.getContext().getRemoteHost(); // 获取最后一次调用的提供方IP地址
String application = RpcContext.getContext().getUrl().getParameter("application"); // 获取当前服务配置信息，所有配置信息都将转换为URL的参数
// ...
yyyService.yyy(); // 注意：每发起RPC调用，上下文状态会变化
// ...
(2) 服务提供方

public class XxxServiceImpl implements XxxService {

    public void xxx() { // 服务方法实现
        boolean isProviderSide = RpcContext.getContext().isProviderSide(); // 本端是否为提供端，这里会返回true
        String clientIP = RpcContext.getContext().getRemoteHost(); // 获取调用方IP地址
        String application = RpcContext.getContext().getUrl().getParameter("application"); // 获取当前服务配置信息，所有配置信息都将转换为URL的参数
        // ...
        yyyService.yyy(); // 注意：每发起RPC调用，上下文状态会变化
        boolean isProviderSide = RpcContext.getContext().isProviderSide(); // 此时本端变成消费端，这里会返回false
        // ...
    } 
}

异步调用：

基于NIO的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小。

warning2.0.6及其以上版本支持

/user-guide/images/future.jpg

配置声明：

consumer.xml

<dubbo:reference id="fooService" interface="com.alibaba.foo.FooService">
      <dubbo:method name="findFoo" async="true" />
</dubbo:reference>
<dubbo:reference id="barService" interface="com.alibaba.bar.BarService">
      <dubbo:method name="findBar" async="true" />
</dubbo:reference>
调用代码:

fooService.findFoo(fooId); // 此调用会立即返回null
Future<Foo> fooFuture = RpcContext.getContext().getFuture(); // 拿到调用的Future引用，当结果返回后，会被通知和设置到此Future。

barService.findBar(barId); // 此调用会立即返回null
Future<Bar> barFuture = RpcContext.getContext().getFuture(); // 拿到调用的Future引用，当结果返回后，会被通知和设置到此Future。

// 此时findFoo和findBar的请求同时在执行，客户端不需要启动多线程来支持并行，而是借助NIO的非阻塞完成。

Foo foo = fooFuture.get(); // 如果foo已返回，直接拿到返回值，否则线程wait住，等待foo返回后，线程会被notify唤醒。
Bar bar = barFuture.get(); // 同理等待bar返回。

// 如果foo需要5秒返回，bar需要6秒返回，实际只需等6秒，即可获取到foo和bar，进行接下来的处理。
你也可以设置是否等待消息发出：(异步总是不等待返回)

sent="true" 等待消息发出，消息发送失败将抛出异常。
sent="false" 不等待消息发出，将消息放入IO队列，即刻返回。
<dubbo:method name="findFoo" async="true" sent="true" />
如果你只是想异步，完全忽略返回值，可以配置 return="false"，以减少Future对象的创建和管理成本：

<dubbo:method name="findFoo" async="true" return="false" />

posted on 2017-08-03 16:27 闪亮由我阅读(159) 评论(0) 编辑收藏举报

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