(一)Dubbo简介

  Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,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。具体可以看 百度百科 https://baike.baidu.com/item/Dubbo/18907815?fr=aladdin

      Dubbo主页地址  http://dubbo.io/   

      托管GitHub https://github.com/alibaba/dubbo   我们学习的话 主要看这个github主页。

 

      Dubbo用户手册 http://dubbo.io/books/dubbo-user-book/  Dubbo介绍以及使用方案以及很多的实例;

      Dubbo开发指南 http://dubbo.io/books/dubbo-dev-book/  Dubbo底层源码以及设计的介绍;

      Dubbo管理手册 http://dubbo.io/books/dubbo-admin-book/  Dubbo注册中心,管理控制台的安装和使用;

 

下载是Dubbo的简介,内容来自Dubbo用户手册;

背景

随着互联网的发展,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,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

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。

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。

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。

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。

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。

架构

 

节点角色说明
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

 

 

 

 

 

调用关系说明
  1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。

  2. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

  3. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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。

Dubbo 架构具有以下几个特点,分别是连通性、健壮性、伸缩性、以及向未来架构的升级性。

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

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

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

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。下图是未来可能的一种架构:

 

节点角色说明
节点角色说明
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
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
posted @ 2018-08-07 13:58  kika  阅读(203)  评论(0编辑  收藏  举报