alibaba远程调用框架dubbo原理

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了alibaba远程调用框架dubbo原理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

alibaba有好几个分布式框架,主要有:进行远程调用(类似于RMI的这种远程调用)的(dubbo、hsf),jms消息服务(napoli、notify),KV数据库(tair)等。这个框架/工具/产品在实现的时候,都考虑到了容灾,扩展,负载均衡,于是出现一个配置中心(ConfigServer)的东西来解决这些问题。

基本原理如图:
在我们的系统中,经常会有一些跨系统的调用,如在A系统中要调用B系统的一个服务,我们可能会使用RMI直接来进行,B系统发布一个RMI接口服务,然后A 系统就来通过RMI调用这个接口,为了解决容灾,扩展,负载均衡的问题,我们可能会想很多办法,alibaba的这个办法感觉不错。
本文只说dubbo,原理如下:
  • ConfigServer
配置中心,和每个Server/Client之间会作一个实时的心跳检测(因为它们都是建立的Socket长连接),比如几秒钟检测一次。收集每个Server提供的服务的信息,每个Client的信息,整理出一个服务列表,如:
 serviceName serverAddressList clientAddressList
 UserService 192.168.0.1,192.168.0.2,192.168.0.3,192.168.0.4  172.16.0.1,172.16.0.2
 ProductService 192.168.0.3,192.168.0.4,192.168.0.5,192.168.0.6 172.16.0.2,172.16.0.3
 OrderService 192.168.0.10,192.168.0.12,192.168.0.5,192.168.0.6  172.16.0.3,172.16.0.4
当某个Server不可用,那么就更新受影响的服务对应的serverAddressList,即把这个Server从serverAddressList中踢出去(从地址列表中删除),同时将推送serverAddressList给这些受影响的服务的clientAddressList里面的所有Client。如:192.168.0.3挂了,那么UserService和ProductService的serverAddressList都要把192.168.0.3删除掉,同时把新的列表告诉对应的Client 172.16.0.1,172.16.0.2,172.16.0.3;
当某个Client挂了,那么更新受影响的服务对应的clientAddressList
ConfigServer根据服务列表,就能提供一个web管理界面,来查看管理服务的提供者和使用者。
新加一个Server时,由于它会主动与ConfigServer取得联系,而ConfigServer又会将这个信息主动发送给Client,所以新加一个Server时,只需要启动Server,然后几秒钟内,Client就会使用上它提供的服务
  • Client
调用服务的机器,每个Client启动时,主动与ConfigServer建立Socket长连接,并将自己的IP等相应信息发送给ConfigServer。
Client在使用服务的时候根据服务名称去ConfigServer中获取服务提供者信息(这样ConfigServer就知道某个服务是当前哪几个Client在使用),Client拿到这些服务提供者信息后,与它们都建立连接,后面就可以直接调用服务了,当有多个服务提供者的时候,Client根据一定的规则来进行负载均衡,如轮询,随机,按权重等。
一旦Client使用的服务它对应的服务提供者有变化(服务提供者有新增,删除的情况),ConfigServer就会把最新的服务提供者列表推送给Client,Client就会依据最新的服务提供者列表重新建立连接,新增的提供者建立连接,删除的提供者丢弃连接
  • Server
真正提供服务的机器,每个Server启动时,主动与ConfigServer建立Scoket长连接,并将自己的IP,提供的服务名称,端口等信息直接发送给ConfigServer,ConfigServer就会收集到每个Server提供的服务的信息。
 
优点:
1,只要在Client和Server启动的时候,ConfigServer是好的,服务就可调用了,如果后面ConfigServer挂了,那只影响ConfigServer挂了以后服务提供者有变化,而Client还无法感知这一变化。
2,Client每次调用服务是不经过ConfigServer的,Client只是与它建立联系,从它那里获取提供服务者列表而已
3,调用服务-负载均衡:Client调用服务时,可以根据规则在多个服务提供者之间轮流调用服务。
4,服务提供者-容灾:某一个Server挂了,Client依然是可以正确的调用服务的,当前提是这个服务有至少2个服务提供者,Client能很快的感知到服务提供者的变化,并作出相应反应。
5,服务提供者-扩展:添加一个服务提供者很容易,而且Client会很快的感知到它的存在并使用它。


顺便说一下,hadoop里面的中心节点跟这里的configServer作用类似,在维护节点列表方面,不过它的相关计算都需要通过中心节节点,让它来分配任务。
 

由于Dubbo底层采用Socket进行通信,自己对通信理理论也不是很清楚,所以顺便把通信的知识也学习一下。

n  通信理论

计算机与外界的信息交换称为通信。基本的通信方法有并行通信和串行通信两种。

1.一组信息(通常是字节)的各位数据被同时传送的通信方法称为并行通信。并行通信依靠并行I/O接口实现。并行通信速度快,但传输线根数多,只适用于近距离(相距数公尺)的通信。

2.一组信息的各位数据被逐位顺序传送的通信方式称为串行通信。串行通信可通过串行接口来实现。串行通信速度慢,但传输线少,适宜长距离通信。

串行通信按信息传送方向分为以下3种:

1)   单工

只能一个方向传输数据

 

2)   半双工

信息能双向传输,但不能同时双向传输

 

3)   全双工

能双向传输并且可以同时双向传输

 

n  Socket

Socket 是一种应用接口, TCP/IP 是网络传输协议,虽然接口相同, 但是不同的协议会有不同的服务性质。创建Socket 连接时,可以指定使用的传输层协议,Socket 可以支持不同的传输层协议(TCP 或UDP ),当使用TCP 协议进行连接时,该Socket 连接就是一个TCP 连接。Soket 跟TCP/IP 并没有必然的联系。Socket 编程接口在设计的时候,就希望也能适应其他的网络协议。所以,socket 的出现只是可以更方便的使用TCP/IP 协议栈而已。

引自:http://hi.baidu.com/lewutian/blog/item/b28e27fd446d641d09244d08.html

上一个通信理论其实是想说Socket(TCP)通信是全双工的方式

n  Dubbo远程同步调用原理分析

从Dubbo开源文档上了解到一个调用过程如下图

http://code.alibabatech.com/wiki/display/dubbo/User+Guide#UserGuide-APIReference

另外文档里有说明:Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯,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。

 

Dubbo缺省协议,使用基于mina1.1.7+hessian3.2.1的tbremoting交互。

  • 连接个数:单连接
  • 连接方式:长连接
  • 传输协议:TCP
  • 传输方式:NIO异步传输
  • 序列化:Hessian二进制序列化
  • 适用范围:传入传出参数数据包较小(建议小于100K),消费者比提供者个数多,单一消费者无法压满提供者,尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。
  • 适用场景:常规远程服务方法调用
 通常,一个典型的同步远程调用应该是这样的:
 
1, 客户端线程调用远程接口,向服务端发送请求,同时当前线程应该处于“暂停“状态,即线程不能向后执行了,必需要拿到服务端给自己的结果后才能向后执行
2, 服务端接到客户端请求后,处理请求,将结果给客户端
3, 客户端收到结果,然后当前线程继续往后执行
 
Dubbo里使用到了Socket(采用apache mina框架做底层调用)来建立长连接,发送、接收数据,底层使用apache mina框架的iosession进行发送消息。
 
查看Dubbo文档及源代码可知,Dubbo底层使用Socket发送消息的形式进行数据传递,结合了mina框架,使用IoSession.write()方法,这个方法调用后对于整个远程调用(从发出请求到接收到结果)来说是一个异步的,即对于当前线程来说,将请求发送出来,线程就可以往后执行了,至于服务端的结果,是服务端处理完成后,再以消息的形式发送给客户端的。于是这里出现了2个问题:
  • 当前线程怎么让它“暂停”,等结果回来后,再向后执行?
  • 正如前面所说,Socket通信是一个全双工的方式,如果有多个线程同时进行远程方法调用,这时建立在client server之间的socket连接上会有很多双方发送的消息传递,前后顺序也可能是乱七八糟的,server处理完结果后,将结果消息发送给client,client收到很多消息,怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的?

分析源代码,基本原理如下:
  1. client一个线程调用远程接口,生成一个唯一的ID(比如一段随机字符串,UUID等),Dubbo是使用AtomicLong从0开始累计数字的
  2. 将打包的方法调用信息(如调用的接口名称,方法名称,参数值列表等),和处理结果的回调对象callback,全部封装在一起,组成一个对象object
  3. 向专门存放调用信息的全局ConcurrentHashMap里面put(ID, object)
  4. 将ID和打包的方法调用信息封装成一对象connRequest,使用IoSession.write(connRequest)异步发送出去
  5. 当前线程再使用callback的get()方法试图获取远程返回的结果,在get()内部,则使用synchronized获取回调对象callback的锁, 再先检测是否已经获取到结果,如果没有,然后调用callback的wait()方法,释放callback上的锁,让当前线程处于等待状态。
  6. 服务端接收到请求并处理后,将结果(此结果中包含了前面的ID,即回传)发送给客户端,客户端socket连接上专门监听消息的线程收到消息,分析结果,取到ID,再从前面的ConcurrentHashMap里面get(ID),从而找到callback,将方法调用结果设置到callback对象里。
  7. 监听线程接着使用synchronized获取回调对象callback的锁(因为前面调用过wait(),那个线程已释放callback的锁了),再notifyAll(),唤醒前面处于等待状态的线程继续执行(callback的get()方法继续执行就能拿到调用结果了),至此,整个过程结束。
这里还需要画一个大图来描述,后面再补了
需要注意的是,这里的callback对象是每次调用产生一个新的,不能共享,否则会有问题;另外ID必需至少保证在一个Socket连接里面是唯一的。

现在,前面两个问题已经有答案了,
  • 当前线程怎么让它“暂停”,等结果回来后,再向后执行?
     答:先 生成一个对象obj,在一个全局map里put(ID,obj)存放起来,再用synchronized获取obj锁,再调用obj.wait()让当前 线程处于等待状态,然后另一消息监听线程等到服务端结果来了后,再map.get(ID)找到obj,再用synchronized获取obj锁,再调用 obj.notifyAll()唤醒前面处于等待状态的线程。
  • 正如前面所说,Socket通信是一个全双工的方式,如果有多个线程同时进行远程方法调用,这时建立在client server之间的socket连接上会有很多双方发送的消息传递,前后顺序也可能是乱七八糟的,server处理完结果后,将结果消息发送给client,client收到很多消息,怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的?
     答:使用一个ID,让其唯一,然后传递给服务端,再服务端又回传回来,这样就知道结果是原先哪个线程的了。
 
这种做法不是第一次见了,10年在上一公司里,也是远程接口调用,不过走的消息中间件rabbitmq,同步调用的原理跟这类似,详见:rabbitmq 学习-9- RpcClient发送消息和同步接收消息原理
 

看一下Dubbo的相关代码


关键代码:

com.taobao.remoting.impl.DefaultClient.java

//同步调用远程接口

public Object invokeWithSync(Object appRequest, RequestControl control) throws RemotingException, InterruptedException {

        byte protocol = getProtocol(control);

        if (!TRConstants.isValidProtocol(protocol)) {

            throw new RemotingException("Invalid serialization protocol [" + protocol + "] on invokeWithSync.");

        }

        ResponseFuture future = invokeWithFuture(appRequest, control);

        return future.get();  //获取结果时让当前线程等待,ResponseFuture其实就是前面说的callback

}

public ResponseFuture invokeWithFuture(Object appRequest, RequestControl control) {

         byte protocol = getProtocol(control);

         long timeout = getTimeout(control);

         ConnectionRequest request = new ConnectionRequest(appRequest);

         request.setSerializeProtocol(protocol);

         Callback2FutureAdapter adapter = new Callback2FutureAdapter(request);

         connection.sendRequestWithCallback(request, adapter, timeout);

         return adapter;

}

 

 

Callback2FutureAdapter implements ResponseFuture

public Object get() throws RemotingException, InterruptedException {

synchronized (this) {  // 旋锁

   while (!isDone) {  // 是否有结果了

wait(); //没结果是释放锁,让当前线程处于等待状态

   }

}

if (errorCode == TRConstants.RESULT_TIMEOUT) {

   throw new TimeoutException("Wait response timeout, request["

   + connectionRequest.getAppRequest() + "].");

}

else if (errorCode > 0) {

   throw new RemotingException(errorMsg);

}

else {

   return appResp;

}

}

客户端收到服务端结果后,回调时相关方法,即设置isDone = truenotifyAll()

public void handleResponse(Object _appResponse) {

         appResp = _appResponse; //将远程调用结果设置到callback中来

         setDone();

}

public void onRemotingException(int _errorType, String _errorMsg) {

         errorCode = _errorType;

         errorMsg = _errorMsg;

         setDone();

}

private void setDone() {

         isDone = true;

         synchronized (this) { //获取锁,因为前面wait()已经释放了callback的锁了

             notifyAll(); // 唤醒处于等待的线程

         }

}

 

com.taobao.remoting.impl.DefaultConnection.java

 

// 用来存放请求和回调的MAP

private final ConcurrentHashMap<Long, Object[]> requestResidents;

 

//发送消息出去

void sendRequestWithCallback(ConnectionRequest connRequest, ResponseCallback callback, long timeoutMs) {

         long requestId = connRequest.getId();

         long waitBegin = System.currentTimeMillis();

         long waitEnd = waitBegin + timeoutMs;

         Object[] queue = new Object[4];

         int idx = 0;

         queue[idx++] = waitEnd;

         queue[idx++] = waitBegin;   //用于记录日志

         queue[idx++] = connRequest; //用于记录日志

         queue[idx++] = callback;

         requestResidents.put(requestId, queue); // 记录响应队列

         write(connRequest);

 

         // 埋点记录等待响应的Map的大小

         StatLog.addStat("TBRemoting-ResponseQueues", "size", requestResidents.size(),

                   1L);

}

public void write(final Object connectionMsg) {

//mina里的IoSession.write()发送消息

         WriteFuture writeFuture = ioSession.write(connectionMsg);

         // 注册FutureListener,当请求发送失败后,能够立即做出响应

         writeFuture.addListener(new MsgWrittenListener(this, connectionMsg));

}

 

/**

* 在得到响应后,删除对应的请求队列,并执行回调

* 调用者:MINA线程

*/

public void putResponse(final ConnectionResponse connResp) {

         final long requestId = connResp.getRequestId();

         Object[] queue = requestResidents.remove(requestId);

         if (null == queue) {

             Object appResp = connResp.getAppResponse();

             String appRespClazz = (null == appResp) ? "null" : appResp.getClass().getName();

             StringBuilder sb = new StringBuilder();

             sb.append("Not found response receiver for requestId=[").append(requestId).append("],");

             sb.append("from [").append(connResp.getHost()).append("],");

             sb.append("response type [").append(appRespClazz).append("].");

             LOGGER.warn(sb.toString());

             return;

         }

         int idx = 0;

         idx++;

         long waitBegin = (Long) queue[idx++];

         ConnectionRequest connRequest = (ConnectionRequest) queue[idx++];

         ResponseCallback callback = (ResponseCallback) queue[idx++];

         // ** 把回调任务交给业务提供的线程池执行 **

         Executor callbackExecutor = callback.getExecutor();

         callbackExecutor.execute(new CallbackExecutorTask(connResp, callback));

 

         long duration = System.currentTimeMillis() - waitBegin; // 实际读响应时间

         logIfResponseError(connResp, duration, connRequest.getAppRequest());

}

 

CallbackExecutorTask

static private class CallbackExecutorTask implements Runnable {

         final ConnectionResponse resp;

         final ResponseCallback callback;

         final Thread createThread;

 

         CallbackExecutorTask(ConnectionResponse _resp, ResponseCallback _cb) {

             resp = _resp;

             callback = _cb;

             createThread = Thread.currentThread();

         }

 

         public void run() {

             // 预防这种情况:业务提供的Executor,让调用者线程来执行任务

             if (createThread == Thread.currentThread()

                       && callback.getExecutor() != DIYExecutor.getInstance()) {

                   StringBuilder sb = new StringBuilder();

                   sb.append("The network callback task [" + resp.getRequestId() + "] cancelled, cause:");

                   sb.append("Can not callback task on the network io thhread.");

                   LOGGER.warn(sb.toString());

                   return;

             }

 

             if (TRConstants.RESULT_SUCCESS == resp.getResult()) {

                   callback.handleResponse(resp.getAppResponse()); //设置调用结果

             }

             else {

                   callback.onRemotingException(resp.getResult(), resp

                            .getErrorMsg());  //处理调用异常

             }

         }

}

 

另外:

1,服务端在处理客户端的消息,然后再处理时,使用了线程池来并行处理,不用一个一个消息的处理

同样,客户端接收到服务端的消息,也是使用线程池来处理消息,再回调

原文链接:http://www.cnblogs.com/xmzzp/p/4178153.html

以上是关于alibaba远程调用框架dubbo原理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

<一>dubbo框架学前原理介绍

Dubbo介绍

SpringCloud Alibaba集成Dubbo实现远程服务间调用

Dubbo架构原理

dubbo远程方法调用的基本原理

dubbo框架原理