本系列的分享主要是参考官方文档的Dubbo介绍,官方git上维护的Dubbo地址为:https://github.com/apache/incubator-dubbo
Dubbo是什么?
Dubbo是:
- 一款分布式服务框架
- 高性能和透明化的RPC远程服务调用方案
- SOA服务治理方案
每天为2千多个服务提供大于30亿次访问量支持,并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点以及别的公司的业务中。
1,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。
2,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。
3,架构
节点角色说明
节点 | 角色说明 |
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暴露服务的服务提供方 |
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调用远程服务的服务消费方 |
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服务注册与发现的注册中心 |
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统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
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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。
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 |
---|---|
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自动部署服务的本地代理 |
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仓库用于存储服务应用发布包 |
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调度中心基于访问压力自动增减服务提供者 |
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统一管理控制台 |
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服务注册与发现的注册中心 |
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统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
补充知识点:
在这里插播一条关于RPC的简介:
RPC(Remote Procedure Call Protocol):远程过程调用
:
两台服务器A、B,分别部署不同的应用a,b。当A服务器想要调用B服务器上应用b提供的函数或方法的时候,由于不在一个内存空间,不能直接调用,需要通过网络来表达调用的语义传达调用的数据。
说白了,就是你在你的机器上写了一个程序,我这边是无法直接调用的,这个时候就出现了一个远程服务调用的概念。
RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机,而服务提供程序就是一个服务器。首先,客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程,然后等待应答信息。在服务器端,进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达,服务器获得进程参数,计算结果,发送答复信息,然后等待下一个调用信息,最后,客户端调用进程接收答复信息,获得进程结果,然后调用执行继续进行。
RPC需要解决的问题:
(可以稍作了解,详情可查看别的博文)
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通讯问题
: 主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接,远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接,调用结束后就断掉,也可以是长连接,多个远程过程调用共享同一个连接。 -
寻址问题
: A服务器上的应用怎么告诉底层的RPC框架,如何连接到B服务器(如主机或IP地址)以及特定的端口,方法的名称名称是什么,这样才能完成调用。比如基于Web服务协议栈的RPC,就要提供一个endpoint URI,或者是从UDDI服务上查找。如果是RMI调用的话,还需要一个RMI Registry来注册服务的地址。 -
序列化 与 反序列化
: 当A服务器上的应用发起远程过程调用时,方法的参数需要通过底层的网络协议如TCP传递到B服务器,由于网络协议是基于二进制的,内存中的参数的值要序列化成二进制的形式,也就是序列化(Serialize)或编组(marshal),通过寻址和传输将序列化的二进制发送给B服务器。
同理,B服务器接收参数要将参数反序列化。B服务器应用调用自己的方法处理后返回的结果也要序列化给A服务器,A服务器接收也要经过反序列化的过程。