SpringCloud基础组件总结,与Dubbo框架、SpringBoot框架对比分析
SpringCloud基础组件总结,与Dubbo框架、SpringBoot框架对比分析
本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里
一、基础组件总结
1、文章阅读目录
1)、基础组件
Eureka组件,服务注册与发现
Ribbon和Feign组件,实现负载均衡
Hystrix组件,实现服务熔断
Turbine组件,实现微服务集群监控
Zuul组件,实现路由网关控制
Config组件,实现配置统一管理
Zipkin组件,实现请求链路追踪
2)、应用案例
基于Shard-Jdbc分库分表,数据库扩容方案
基于SpringCloud实现Shard-Jdbc的分库分表扩容
3)、后续更新
该案例主要基于SpringCloud2版本,演示微服务在实际开发中的应用。
<modules>
<!-- 客户端接口层 -->
<module>storey-client-web</module>
<!-- 公共代码块层 -->
<module>storey-block-code</module>
<!-- 中间件管理层 -->
<module>storey-middle-soft</module>
<!-- 数据 中 心层 -->
<module>storey-data-center</module>
<!-- 微服务组件层 -->
<module>storey-cloud-ware</module>
</modules>
1、采用版本
Spring: 5.0+
SpringBoot: 2.0+
SpringCloud: 2.0+
2、常用组件概念
Eureka组件
Eureka是一种基于REST的服务,主要用于AWS云,用于定位服务,以实现中间层服务器的负载平衡和故障转移。此服务称为EurekaServer。客户端组件EurekaClient,它使与服务的交互变得更加容易。
Ribbon和Feign组件
Ribbon是一个客户端的负载均衡(Load Balancer,简称LB)器,它提供对大量的HTTP和TCP客户端的访问控制。
Feign 是一个声明式的 Web Service 客户端。它的出现使开发 Web Service 客户端变得很简单。使用 Feign 只需要创建一个接口加上对应的注解,比如:@FeignClient 接口类注解。
Hystrix组件
微服务架构中某个微服务发生故障时,要快速切断服务,提示用户,后续请求,不调用该服务,直接返回,释放资源,这就是服务熔断。
Turbine组件
微服务架构中为了保证程序的可用性,防止程序出错导致网络阻塞,出现了断路器模型。断路器的状况反应程序的可用性和健壮性,它是一个重要指标。HystrixDashboard是作为断路器状态的一个组件,提供了数据监控和直观的图形化界面。
Zuul组件
Zuul 网关主要提供动态路由,监控,弹性,安全管控等功能。在分布式的微服务系统中,系统被拆为了多个微服务模块,通过zuul网关对用户的请求进行路由,转发到具体的后微服务模块中。
Config组件
在微服务系统中,服务较多,相同的配置:如数据库信息、缓存、参数等,会出现在不同的服务上,如果一个配置发生变化,需要修改很多的服务配置。spring cloud提供配置中心,来解决这个场景问题。
Zipkin组件
Zipkin是SpringCloud微服务系统中的一个组件,实现了链路追踪解决方案。可以定位一个请求到底请求了哪些具体的服务。在复杂的微服务系统中,如果请求发生了异常,可以快速捕获问题所在的服务。
二、Boot 对比Cloud
SpringBoot专注于快速开发单个微服务。SpringCloud是关注全局的微服务协调框架,它将SpringBoot开发的单个微服务整合管理,并为微服务之间提供,配置管理、服务发现、断路器、路由网关等集成服务,SpringCloud依赖SpringBoot。
三、Dubbo对比Cloud
1、调用方式对比
服务调用方式是 Dubbo 和 Spring Cloud 重要不同点,熟悉RPC/HTTP/REST概念,有助对比 Dubbo 和SpringCloud。RPC 是远端过程调用,其调用协议通常包含传输协议和编码协议。RPC调用是面向服务的封装,针对服务的可用性和效率等都做了优化。http是超文本传输协议,RPC 也可以用http作为传输协议,但一般是用 tcp作为传输协议。
2、执行性能对比
Dubbo 采用单一长连接和NIO异步通讯(保持连接/轮询处理),使用自定义报文的TCP协议,并且序列化使用定制Hessian2框架,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,但不适用于传输大数据的服务调用。Spring Cloud 直接使用 HTTP 协议,在性能上弱于Dubbo。
3、注册中心对比
这里通常指ZooKeeper(Dubbo注册中心)和Eureka(Cloud注册中心)的对比。分布式领域著名的CAP理论(C:数据一致性,A:服务可用性,P:分区故障的容错性),Zookeeper保证的是CP,但对于服务发现而言,可用性比数据一致性更加重要,AP胜过CP,而 Eureka 设计则遵循 AP 原则。
4、框架生态对比
Dubbo 专注 RPC 和服务治理,Spring Cloud 则是一个微服务架构生态。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/spring-cloud-base
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/spring-cloud-base
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比较spring cloud和dubbo,各自的优缺点是什么
dubbo由于是二进制的传输,占用带宽会更少
springCloud是http协议传输,带宽会比较多,同时使用http协议一般会使用JSON报文,消耗会更大
dubbo的开发难度较大,原因是dubbo的jar包依赖问题很多大型工程无法解决
springcloud的接口协议约定比较自由且松散,需要有强有力的行政措施来限制接口无序升级
dubbo的注册中心可以选择zk,redis等多种,springcloud的注册中心只能用eureka或者自研
但如果我选,我会用springcloud。
从公司整体规划:我不会选择很久没人维护的dubbo,重启之后也未必是原班人马
从程序员招聘难度:招springcloud的程序员会更好招,因为更新更炫
从系统结构简易程序:springcloud的系统结构更简单、“注册+springmvc=springcloud”,而dubbo各种复杂的Url,protocol,register,invocation,dubbofilter,dubboSPI,dubbo序列化…炫技的成分更多一些
从性能:dubbo的网络消耗小于springcloud,但是在国内95%的公司内,网络消耗不是什么太大问题,如果真的成了问题,通过压缩、二进制、高速缓存、分段降级等方法,很容易解
从开发难易度:dubbo的神坑是jar包依赖,开发阶段难度极大,我曾经带一个三十人的团队,因为jar包升级问题,把每个人的电脑都操作过,尤其每个人电脑的库路径、命令、快捷键、键盘,鼠标快慢都不一样,脑补一下咯。springcloud比较自由,但带来的问题是无法“强力约束接口规范”,建议用行政方式解决,且我们团队的强力行政约束做的还是比较好的,在接口管控层面比较强效,一个没有行政组织能力的IT团队真的是个废渣,用什么框架都不好使。
从后续改进:dubbo的改进是通过dubbofilter,很多东西没有,需要自己继承,如监控,如日志,如限流,如追踪。springcloud自己带了很多监控、限流措施,但是功能可能和欧美习惯相同,国内需要进行适当改造,但更简单,就是ServletFilter而已,但是总归比dubbo多一些东西是好的
从配套措施:springcloud一直宣称自己是“一套全方面的解决方案”。。。。。。我起初信了,后来发现上当了,实话说:有,但是不是很健全,100分打50的样子,很多你还需要改造。而DUBBO相反,一直宣称自己是“一套全方面的服务化方案”。。。。。。纯服务化顶个鸟用,任何系统都是相辅相成配套的,一个完整的系统,要有前台、中台、后台、前台包括前端和交互,中台包括交易、任务、数据,后台包括财务、账户、管理…单纯的服务化解决不了“任何问题”,唯有体系才能解决。在这个层面,springcloud是个往“体系”方向发展的方案,而dubbo仅是个工具而已,两者相比,就好比始祖鸟与草履虫的区别。
从技术实力层面:对比双方的源码,不得不说dubbo作者的技术能力要高于springCloud,而springBoot的作者技术能力要高于dubbo。即:springboot>dubbo>springcloud。我喜欢springboot这种大道至简的风格,keep it simple and stupid。而dubbo好嘛…你先看看dubboSPI,再看看Protocol$Adpative里面那一群绕来绕去的瞎几把绕的玩意儿,你会迅速判断出:这群屌丝在炫技。尽管dubbo从上之下分为十层四五十个组件,第一感官上是哇塞好全面好伟大的样子,但深入之后你会觉得,这技术是很炫,设计的确实很全面,但是用不到,例如:请各位大神给我解释一下,在zookeeper地址中,使用逗号分隔和分号分隔地址的区别。。。。。用途不大,但是代码里为了这个就走向了“完全不同”的一条分支。用俗语评价,就是“臃肿且无用代码过多,在文档里还非得为了这个说出123456来”。说完dubbo再说springCloud…它没有技术含量,完全没有,就是一堆简单组件拼装在一起,如configserver、eurekaserver、robin、feignClient、htstrix等,每个都特别简单,没什么技术含量,但我喜欢这种的,就喜欢这种大道至简的简单。
最后说springBoot,我要用“纯粹”两个字来评价这个框架,真的很纯粹,并且从其代码架构的总体思路一致性,目标的纯粹性,具体模块的干净利落,确实是个好框架,值得大家一读。
从系统应用层面:在技术实力满分一百能打85分的鄙人的眼中,dubbo和springcloud,不就是两个框架么?我们是要拯救世界的人,这俩块鹅卵石一块圆的一块方的,能垫脚就行,没有区别。
简而言之,Dubbo确实类似于Spring Cloud的一个子集,Dubbo功能和文档完善,在国内有很多的成熟用户,然而鉴于Dubbo的社区现状(曾经长期停止维护,2017年7月31日团队又宣布重点维护),使用起来还是有一定的门槛。
Dubbo具有调度、发现、监控、治理等功能,支持相当丰富的服务治理能力。Dubbo架构下,注册中心对等集群,并会缓存服务列表已被数据库失效时继续提供发现功能,本身的服务发现结构有很强的可用性与健壮性,足够支持高访问量的网站。
虽然Dubbo 支持短连接大数据量的服务提供模式,但绝大多数情况下都是使用长连接小数据量的模式提供服务使用的。所以,对于类似于电商等同步调用场景多并且能支撑搭建Dubbo 这套比较复杂环境的成本的产品而言,Dubbo 确实是一个可以考虑的选择。但如果产品业务中由于后台业务逻辑复杂、时间长而导致异步逻辑比较多的话,可能Dubbo 并不合适。同时,对于人手不足的初创产品而言,这么重的架构维护起来也不是很方便。
Spring Cloud由众多子项目组成,如Spring Cloud Config、Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul 等,提供了搭建分布式系统及微服务常用的工具,如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性token、全局锁、选主、分布式会话和集群状态等,满足了构建微服务所需的所有解决方案。比如使用Spring Cloud Config 可以实现统一配置中心,对配置进行统一管理;使用Spring Cloud Netflix 可以实现Netflix 组件的功能 - 服务发现(Eureka)、智能路由(Zuul)、客户端负载均衡(Ribbon)。
但它并没有重复造轮子,而是选用目前各家公司开发的比较成熟的、经得住实践考验的服务框架(我们需要特别感谢Netflix ,这家很早就成功实践微服务的公司,几年前把自家几乎整个微服务框架栈贡献给了社区,Spring Cloud主要是对Netflix开源组件的进一步封装),通过Spring Boot 进行封装集成并简化其使用方式。基于Spring Boot,意味着其使用方式如Spring Boot 简单易用;能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data 等其他Spring 项目完美融合,意味着能从Spring获得巨大的便利,意味着能减少已有项目的迁移成本。
其实,从社区活跃度和功能完整度,再对照业务需求和团队状况,基本可以确定如何选型。这里分享网易考拉海购实践以及团队选型的心声:
当前开源上可选用的微服务框架主要有Dubbo、Spring Cloud等,鉴于Dubbo完备的功能和文档且在国内被众多大型互联网公司选用,考拉自然也选择了Dubbo作为服务化的基础框架。其实相比于Dubbo,Spring Cloud可以说是一个更完备的微服务解决方案,它从功能性上是Dubbo的一个超集,个人认为从选型上对于一些中小型企业Spring Cloud可能是一个更好的选择。提起Spring Cloud,一些开发的第一印象是http+JSON的rest通信,性能上难堪重用,其实这也是一种误读。
微服务选型要评估以下几点:内部是否存在异构系统集成的问题;备选框架功能特性是否满足需求;http协议的通信对于应用的负载量会否真正成为瓶颈点(Spring Cloud也并不是和http+JSON强制绑定的,如有必要Thrift、protobuf等高效的RPC、序列化协议同样可以作为替代方案);社区活跃度、团队技术储备等。作为已经没有团队持续维护的开源项目,选择Dubbo框架内部就必须要组建一个维护团队,先不论你要准备要集成多少功能做多少改造,作为一个支撑所有工程正常运转的基础组件,问题的及时响应与解答、重大缺陷的及时修复能力就已足够重要。
详见网易考拉海购Dubbok框架优化详解
鉴于服务发现对服务化架构的重要性,再补充一点:Dubbo 实践通常以ZooKeeper 为注册中心(Dubbo 原生支持的Redis 方案需要服务器时间同步,且性能消耗过大)。针对分布式领域著名的CAP理论(C——数据一致性,A——服务可用性,P——服务对网络分区故障的容错性),Zookeeper 保证的是CP ,但对于服务发现而言,可用性比数据一致性更加重要 ,而 Eureka 设计则遵循AP原则 。
为什么选择使用Spring Cloud而放弃了Dubbo
可能大家会问,为什么选择了使用Dubbo之后,而又选择全面使用Spring Cloud呢?其中有几个原因:
1)从两个公司的背景来谈:Dubbo,是阿里巴巴服务化治理的核心框架,并被广泛应用于中国各互联网公司;Spring Cloud是大名鼎鼎的Spring家族的产品。阿里巴巴是一个商业公司,虽然也开源了很多的顶级的项目,但从整体战略上来讲,仍然是服务于自身的业务为主。Spring专注于企业级开源框架的研发,不论是在中国还是在世界上使用都非常广泛,开发出通用、开源、稳健的开源框架就是他们的主业。
2)从社区活跃度这个角度来对比,Dubbo虽然也是一个非常优秀的服务治理框架,并且在服务治理、灰度发布、流量分发这方面做的比Spring Cloud还好,除过当当网在基础上增加了rest支持外,已有两年多的时间几乎都没有任何更新了。在使用过程中出现问题,提交到github的Issue也少有回复。
相反Spring Cloud自从发展到现在,仍然在不断的高速发展,从github上提交代码的频度和发布版本的时间间隔就可以看出,现在Spring Cloud即将发布2.0版本,到了后期会更加完善和稳定。
- 从整个大的平台架构来讲,dubbo框架只是专注于服务之间的治理,如果我们需要使用配置中心、分布式跟踪这些内容都需要自己去集成,这样无形中使用dubbo的难度就会增加。Spring Cloud几乎考虑了服务治理的方方面面,更有Spring Boot这个大将的支持,开发起来非常的便利和简单。
4)从技术发展的角度来讲,Dubbo刚出来的那会技术理念还是非常先进,解决了各大互联网公司服务治理的问题,中国的各中小公司也从中受益不少。经过了这么多年的发展,互联网行业也是涌现了更多先进的技术和理念,Dubbo一直停滞不前,自然有些掉队,有时候我个人也会感到有点可惜,如果Dubbo一直沿着当初的那个路线发展,并且延伸到周边,今天可能又是另一番景象了。
Spring 推出Spring Boot/Cloud也是因为自身的很多原因。Spring最初推崇的轻量级框架,随着不断的发展也越来越庞大,随着集成项目越来越多,配置文件也越来越混乱,慢慢的背离最初的理念。随着这么多年的发展,微服务、分布式链路跟踪等更多新的技术理念的出现,Spring急需一款框架来改善以前的开发模式,因此才会出现Spring Boot/Cloud项目,我们现在访问Spring官网,会发现Spring Boot和Spring Cloud已经放到首页最重点突出的三个项目中的前两个,可见Spring对这两个框架的重视程度。
总结一下,dubbo曾经确实很牛逼,但是Spring Cloud是站在近些年技术发展之上进行开发,因此更具技术代表性。
spring cloud整机,dubbo需要自己组装;整机的性能有保证,组装的机子更自由。