dubbo学习(一)认识dubbo
一、发展背景
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。
二、初识dubbo
由于网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,此时应该考虑更进一步的分布式服务架构以及流动计算架构。
dubbo应运而生,dubbo是阿里开源的SOA服务化治理方案,是基于java的高性能RPC分布式服务框架。
三、dubbo框架组成
角色组成
provider(生产者):暴露服务的服务提供方。
consumer(消费者):调用远程服务的服务消费方。
registry(注册中心):服务注册与发现的注册中心。
monitor(监控中心):统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。
container(容器):服务运行的容器。
调用关系说明
start(启动):服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
register(注册):服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
subscribe(订阅):服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
notify(通知):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。
invoke(调用):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。
count(统计):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。
四、dubbo特性
连通性
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- 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
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- 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
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- 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
升级性
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- 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