基于Dubbo框架构建分布式服务

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了基于Dubbo框架构建分布式服务相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方(Provider)服务所在的节点上,只选择最快一个返回响应的,然后将调用结果返回给服务消费方(Consumer),显然这种方式是以冗余服务为基础的,需要消耗更多的资源,但是能够满足高实时应用的需求。
有关Dubbo服务框架的简单使用,可以参考我的其他两篇文章(《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》,《Dubbo实现RPC调用使用入门》,后面参考链接中已给出链接),这里主要围绕Dubbo分布式服务相关配置的使用来说明与实践。

Dubbo服务集群容错

假设我们使用的是单机模式的Dubbo服务,如果在服务提供方(Provider)发布服务以后,服务消费方(Consumer)发出一次调用请求,恰好这次由于网络问题调用失败,那么我们可以配置服务消费方重试策略,可能消费方第二次重试调用是成功的(重试策略只需要配置即可,重试过程是透明的);但是,如果服务提供方发布服务所在的节点发生故障,那么消费方再怎么重试调用都是失败的,所以我们需要采用集群容错模式,这样如果单个服务节点因故障无法提供服务,还可以根据配置的集群容错模式,调用其他可用的服务节点,这就提高了服务的可用性。
首先,根据Dubbo文档,我们引用文档提供的一个架构图以及各组件关系说明,如下所示:
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上述各个组件之间的关系(引自Dubbo文档)说明如下:

  • 这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象,Invoker封装了Provider地址及Service接口信息。
  • Directory代表多个Invoker,可以把它看成List,但与List不同的是,它的值可能是动态变化的,比如注册中心推送变更。
  • Cluster将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个。
  • Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等。
  • LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选。

我们也简单说明目前Dubbo支持的集群容错模式,每种模式适应特定的应用场景,可以根据实际需要进行选择。Dubbo内置支持如下6种集群模式:

  • Failover Cluster模式

配置值为failover。这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择,调用失败时,会自动切换,重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式,如读操作,因为每次调用的副作用是相同的,所以可以选择自动切换并重试调用,对调用者完全透明。可以看到,如果重试调用必然会带来响应端的延迟,如果出现大量的重试调用,可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题,如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时,等等,这就需要仔细检测排查了。
例如,可以这样显式指定Failover模式,或者不配置则默认开启Failover模式,配置示例如下:

1 <dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
2      cluster="failover" retries="2" timeout="100" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
3      <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" />
4 </dubbo:service>

上述配置使用Failover Cluster模式,如果调用失败一次,可以再次重试2次调用,服务级别调用超时时间为100ms,调用方法queryRoomUserCount的超时时间为80ms,允许重试2次,最坏情况调用花费时间160ms。如果该服务接口org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService还有其他的方法可供调用,则其他方法没有显式配置则会继承使用dubbo:service配置的属性值。

  • Failfast Cluster模式

配置值为failfast。这种模式称为快速失败模式,调用只执行一次,失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作,每次调用的副作用是不同的,如写操作,比如交易系统我们要下订单,如果一次失败就应该让它失败,通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求(另一个新的订单)。

  • Failsafe Cluster模式

配置值为failsafe。失败安全模式,如果调用失败, 则直接忽略失败的调用,而是要记录下失败的调用到日志文件,以便后续审计。

  • Failback Cluster模式

配置值为failback。失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。

  • Forking Cluster模式

配置值为forking。并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。

  • Broadcast Cluster模式

配置值为broadcast。广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错(2.1.0开始支持)。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
上面的6种模式都可以应用于生产环境,我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要,也可以定制实现自己的集群容错模式,因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口,只需要实现接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster即可,接口定义如下所示:

01 @SPI(FailoverCluster.NAME)
02 public interface Cluster {
03  
04     /**
05      * Merge the directory invokers to a virtual invoker.
06      * @param <T>
07      * @param directory
08      * @return cluster invoker
09      * @throws RpcException
10      */
11     @Adaptive
12     <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException;
13  
14 }

关于如何实现一个自定义的集群容错模式,可以参考Dubbo源码中内置支持的汲取你容错模式的实现,6种模式对应的实现类如下所示:

1 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverCluster
2 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailfastCluster
3 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailsafeCluster
4 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailbackCluster
5 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.ForkingCluster
6 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AvailableCluster

可能我们初次接触Dubbo时,不知道如何在实际开发过程中使用Dubbo的集群模式,后面我们会以Failover Cluster模式为例开发我们的分布式应用,再进行详细的介绍。

Dubbo服务负载均衡

Dubbo框架内置提供负载均衡的功能以及扩展接口,我们可以透明地扩展一个服务或服务集群,根据需要非常容易地增加/移除节点,提高服务的可伸缩性。Dubbo框架内置提供了4种负载均衡策略,如下所示:

  • Random LoadBalance:随机策略,配置值为random。可以设置权重,有利于充分利用服务器的资源,高配的可以设置权重大一些,低配的可以稍微小一些
  • RoundRobin LoadBalance:轮询策略,配置值为roundrobin。
  • LeastActive LoadBalance:配置值为leastactive。根据请求调用的次数计数,处理请求更慢的节点会受到更少的请求
  • ConsistentHash LoadBalance:一致性Hash策略,具体配置方法可以参考Dubbo文档。相同调用参数的请求会发送到同一个服务提供方节点上,如果某个节点发生故障无法提供服务,则会基于一致性Hash算法映射到虚拟节点上(其他服务提供方)

在实际使用中,只需要选择合适的负载均衡策略值,配置即可,下面是上述四种负载均衡策略配置的示例:

1 <dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
2      cluster="failover" retries="2" timeout="100" loadbalance="random"
3      ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
4      <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" loadbalance="leastactive" />
5 </dubbo:service>

上述配置,也体现了Dubbo配置的继承性特点,也就是dubbo:service元素配置了loadbalance=”random”,则该元素的子元素dubbo:method如果没有指定负载均衡策略,则默认为loadbalance=”random”,否则如果dubbo:method指定了loadbalance=”leastactive”,则使用子元素配置的负载均衡策略覆盖了父元素指定的策略(这里调用queryRoomUserCount方法使用leastactive负载均衡策略)。
当然,Dubbo框架也提供了实现自定义负载均衡策略的接口,可以实现com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance接口,接口定义如下所示:

01 /**
02 * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe)
03 *
04 * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)">Load-Balancing</a>
05 *
06 * @see com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster#join(Directory)
07 * @author qian.lei
08 * @author william.liangf
09 */
10 @SPI(RandomLoadBalance.NAME)
11 public interface LoadBalance {
12  
13      /**
14      * select one invoker in list.
15      * @param invokers invokers.
16      * @param url refer url
17      * @param invocation invocation.
18      * @return selected invoker.
19      */
20     @Adaptive("loadbalance")
21      <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException;
22  
23 }

如何实现一个自定义负载均衡策略,可以参考Dubbo框架内置的实现,如下所示的3个实现类:

1 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RandomLoadBalance
2 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RoundRobinLoadBalance
3 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.LeastActiveLoadBalance

Dubbo服务集群容错实践

手机应用是以聊天室为基础的,我们需要收集用户的操作行为,然后计算聊天室中在线人数,并实时在手机应用端显示人数,整个系统的架构如图所示:
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上图中,主要包括了两大主要流程:日志收集并实时处理流程、调用读取实时计算结果流程,我们使用基于Dubbo框架开发的服务来提供实时计算结果读取聊天人数的功能。上图中,实际上业务接口服务器集群也可以基于Dubbo框架构建服务,就看我们想要构建什么样的系统来满足我们的需要。
如果不使用注册中心,服务消费方也能够直接调用服务提供方发布的服务,这样需要服务提供方将服务地址暴露给服务消费方,而且也无法使用监控中心的功能,这种方式成为直连。
如果我们使用注册中心,服务提供方将服务发布到注册中心,而服务消费方可以通过注册中心订阅服务,接收服务提供方服务变更通知,这种方式可以隐藏服务提供方的细节,包括服务器地址等敏感信息,而服务消费方只能通过注册中心来获取到已注册的提供方服务,而不能直接跨过注册中心与服务提供方直接连接。这种方式的好处是还可以使用监控中心服务,能够对服务的调用情况进行监控分析,还能使用Dubbo服务管理中心,方便管理服务,我们在这里使用的是这种方式,也推荐使用这种方式。使用注册中心的Dubbo分布式服务相关组件结构,如下图所示:
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下面,开发部署我们的应用,通过如下4个步骤来完成:

  • 服务接口定义

服务接口将服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)连接起来,服务提供方实现接口中定义的服务,即给出服务的实现,而服务消费方负责调用服务。我们接口中给出了2个方法,一个是实时查询获取当前聊天室内人数,另一个是查询一天中某个/某些聊天室中在线人数峰值,接口定义如下所示:

01 package org.shirdrn.dubbo.api;
02  
03 import java.util.List;
04  
05 public interface ChatRoomOnlineUserCounterService {
06  
07      String queryRoomUserCount(String rooms);
08      
09      List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat);
10 }

接口是服务提供方和服务消费方公共遵守的协议,一般情况下是服务提供方将接口定义好后提供给服务消费方。

  • 服务提供方

服务提供方实现接口中定义的服务,其实现和普通的服务没什么区别,我们的实现类为ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl,代码如下所示:

01 package org.shirdrn.dubbo.provider.service;
02  
03 import java.util.List;
04  
05 import org.apache.commons.logging.Log;
06 import org.apache.commons.logging.LogFactory;
07 import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
08 import org.shirdrn.dubbo.common.utils.DateTimeUtils;
09  
10 import redis.clients.jedis.Jedis;
11 import redis.clients.jedis.JedisPool;
12  
13 import com.alibaba.dubbo.common.utils.StringUtils;
14 import com.google.common.base.Strings;
15 import com.google.common.collect.Lists;
16  
17 public class ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl implements ChatRoomOnlineUserCounterService {
18  
19      private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl.class);
20      private JedisPool jedisPool;
21      private static final String KEY_USER_COUNT = "chat::room::play::user::cnt";
22      private static final String KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX = "chat::room::max::user::cnt::";
23      private static final String DF_YYYYMMDD = "yyyyMMdd";
24  
25      public String queryRoomUserCount(String rooms) {
26           LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms);
27           StringBuffer builder = new StringBuffer();
28           if(!Strings.isNullOrEmpty(rooms)) {
29                Jedis jedis = null;
30                try {
31                     jedis = jedisPool.getResource();
32                     String[] fields = rooms.split(",");
33                     List<String> results = jedis.hmget(KEY_USER_COUNT, fields);
34                     builder.append(StringUtils.join(results, ","));
35                catch (Exception e) {
36                     LOG.error("", e);
37                finally {
38                     if(jedis != null) {
39                          jedis.close();
40                     }
41                }
42           }
43           LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
44           return builder.toString();
45      }
46      
47      @Override
48      public List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat) {
49           // HGETALL chat::room::max::user::cnt::20150326
50           LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms + ",date=" + date + ",dateFormat=" + dateFormat);
51           String whichDate = DateTimeUtils.format(date, dateFormat, DF_YYYYMMDD);
52           String key = KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX + whichDate;
53           StringBuffer builder = new StringBuffer();
54           if(rooms != null && !rooms.isEmpty()) {
55                Jedis jedis = null;
56                try {
57                     jedis = jedisPool.getResource();
58                     return jedis.hmget(key, rooms.toArray(new String[rooms.size()]));
59                catch (Exception e) {
60                     LOG.error("", e);
61                finally {
62                     if(jedis != null) {
63                          jedis.close();
64                     }
65                }
66           }
67           LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
68           return Lists.newArrayList();
69      }
70      
71      public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
72           this.jedisPool = jedisPool;
73      }
74  
75 }

代码中通过读取Redis中数据来完成调用,逻辑比较简单。对应的Maven POM依赖配置,如下所示:

01 <dependencies>
02      <dependency>
03           <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
04           <artifactId>dubbo-api</artifactId>
05           <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
06      </dependency>
07      <dependency>
08           <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
09           <artifactId>dubbo-commons</artifactId>
10           <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
11      </dependency>
12      <dependency>
13           <groupId>redis.clients</groupId>
14           <artifactId>jedis</artifactId>
15           <version>2.5.2</version>
16      </dependency>
17      <dependency>
18           <groupId>org.apache.commons</groupId>
19           <artifactId>commons-pool2</artifactId>
20           <version>2.2</version>
21      </dependency>
22      <dependency>
23           <groupId>org.jboss.netty</groupId>
24           <artifactId>netty</artifactId>
25           <version>3.2.7.Final</version>
26      </dependency>
27 </dependencies>

有关对Dubbo框架的一些依赖,我们单独放到一个通用的Maven Module中(详见后面“附录:Dubbo使用Maven构建依赖配置”),这里不再多说。服务提供方实现,最关键的就是服务的配置,因为Dubbo基于Spring来管理配置和实例,所以通过配置可以指定服务是否是分布式服务,以及通过配置增加很多其它特性。我们的配置文件为provider-cluster.xml,内容如下所示:

01 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
02  
08  
09      <bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
10           <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
11           <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
12           <property name="locations">
13                <list>
14                     <value>classpath*:jedis.properties</value>
15                </list>
16           </property>
17      </bean>
18      
19      <dubbo:application name="chatroom-cluster-provider" />
20      <dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
21      
22      <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
23      
24      <dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
25           cluster="failover" retries="2" timeout="1000" loadbalance="random" actives="100" executes="200"
26           ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
27           <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="500" retries="2" loadbalance="roundrobin" actives="50" />
28      </dubbo:service>
29      
30      <bean id="chatRoomOnlineUserCounterService" class="org.shirdrn.dubbo.provider.service.ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl" >
31           <property name="jedisPool" ref="jedisPool" />
32      </bean>
33      
34      <bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="destroy">
35           <constructor-arg index="0">
36                <bean class="org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig">
37                     <property name="maxTotal" value="${redis.pool.maxTotal}" />
38                     <property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}" />
39                     <property name="minIdle" value="${redis.pool.minIdle}" />
40                     <property name="maxWaitMillis" value="${redis.pool.maxWaitMillis}" />
41                     <property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}" />
42                     <property name="testOnReturn" value="${redis.pool.testOnReturn}" />
43                     <property name="testWhileIdle" value="true" />
44                </bean>
45           </constructor-arg>
46           <constructor-arg index="1" value="${redis.host}" />
47           <constructor-arg index="2" value="${redis.port}" />
48           <constructor-arg index="3" value="${redis.timeout}" />
49      </bean>
50      
51 </beans>

上面配置中,使用dubbo协议,集群容错模式为failover,服务级别负载均衡策略为random,方法级别负载均衡策略为roundrobin(它覆盖了服务级别的配置内容),其他一些配置内容可以参考Dubbo文档。我们这里是从Redis读取数据,所以使用了Redis连接池。
启动服务示例代码如下所示:

01 package org.shirdrn.dubbo.provider;
02  
03 import org.shirdrn.dubbo.provider.common.DubboServer;
04  
05 public class ChatRoomClusterServer {
06  
07      public static void main(String[] args) throws Exception {
08           DubboServer.startServer("classpath:provider-cluster.xml");
09      }
10  
11 }

上面调用了DubboServer类的静态方法startServer,如下所示:

01 public static void startServer(String config) {
02      ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(config);
03      try {
04           context.start();
05           System.in.read();
06      catch (IOException e) {
07           e.printStackTrace();
08      finally {
09           context.close();
10      }
11 }

方法中主要是初始化Spring IoC容器,全部对象都交由容器来管理。

  • 服务消费方

服务消费方就容易了,只需要知道注册中心地址,并引用服务提供方提供的接口,消费方调用服务实现如下所示:

01 package org.shirdrn.dubbo.consumer;
02  
03 import java.util.Arrays;
04 import java.util.List;
05  
06 import org.apache.commons.logging.Log;
07 import org.apache.commons.logging.LogFactory;
08 import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
09 import org.springframework.context.support.AbstractXmlApplicationContext;
10 import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
11  
12 public class ChatRoomDubboConsumer {
13  
14      private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomDubboConsumer.class);
15      
16      public static void main(String[] args) throws Exception {
17           AbstractXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:consumer.xml");
18           try {
19                context.start();
20                ChatRoomOnlineUserCounterService chatRoomOnlineUserCounterService = (ChatRoomOnlineUserCounterService) context.getBean("chatRoomOnlineUserCounterService");        
21                getMaxOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);             
22                getRealtimeOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);             
23                System.in.read();
24           finally {
25                context.close();
26           }
27           
28      }
29  
30      private static void getMaxOnlineUserCount(ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService) {
31           List<String> maxUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.getMaxOnlineUserCount(
32                     Arrays.asList(new String[] {"1482178010" "1408492761""1430546839""1412517075""1435861734"}), "20150327","yyyyMMdd");
33           LOG.info("After getMaxOnlineUserCount invoked: maxUserCounts= " + maxUserCounts);
34      }
35  
36      private static void getRealtimeOnlineUserCount(ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService)
37                throws InterruptedException {
38           String rooms = "1482178010,1408492761,1430546839,1412517075,1435861734";
39           String onlineUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.queryRoomUserCount(rooms);
40           LOG.info("After queryRoomUserCount invoked: onlineUserCounts= " + onlineUserCounts);
41      }
42 }

对应的配置文件为consumer.xml,内容如下所示:

01 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
02  
07  
08      <dubbo:application name="chatroom-consumer" />
09      <dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
10      
11      <dubbo:reference id="chatRoomOnlineUserCounterService" interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService"version="1.0.0">
12           <dubbo:method name="queryRoomUserCount" retries="2" />
13      </dubbo:reference>
14  
15 </beans>

也可以根据需要配置dubbo:reference相关的属性值,也可以配置dubbo:method指定调用的方法的配置信息,详细配置属性可以参考Dubbo官方文档。

  • 部署与验证

开发完成提供方服务后,在本地开发调试的时候可以怎么简单怎么做,如果是要部署到生产环境,则需要打包后进行部署,可以参考下面的Maven POM配置:

01 <build>
02      <plugins>
03           <plugin>
04                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
05                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
06                <version>1.4</version>
07                <configuration>
08                     <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
09                </configuration>
10                <executions>
11                     <execution>
12                          <phase>package</phase>
13                          <goals>
14                               <goal>shade</goal>
15                          </goals>
16                          <configuration>
17                               <transformers>
18                                    <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" />
19                                    <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
20                                         <mainClass>org.shirdrn.dubbo.provider.ChatRoomClusterServer</mainClass>
21                                    </transformer>
22                               </transformers>
23                          </configuration>
24                     </execution>
25                </executions>
26           </plugin>
27      </plugins>
28 </build>

这里也给出Maven POM依赖的简单配置:

1 <dependencies>
2      <dependency>
3           <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
4           <artifactId>dubbo-api</artifactId>
5           <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
6      </dependency>
7 </dependencies>

我们开发的服务应该是分布式的,首先是通过配置内容来决定,例如设置集群模式、设置负载均衡模式等,然后在部署的时候,可以在多个节点上同一个服务,这样多个服务都会注册到Dubbo注册中心,如果某个节点上的服务不可用了,可以根据我们配置的策略来选择其他节点上的可用服务,后面通过Dubbo服务管理中心和监控中心就能更加清楚明了。

Dubbo服务管理与监控

我们需要在安装好管理中心和监控中心以后,再将上面的开发的提供方服务部署到物理节点上,然后就能够通过管理中心和监控中心来查看对应的详细情况。

  • Dubbo服务管理中心

安装Dubbo服务管理中心,需要选择一个Web容器,我们使用Tomcat服务器。首先下载Dubbo管理中心安装文件dubbo-admin-2.5.3.war,或者直接从源码构建得到该WAR文件。这里,我们已经构建好对应的WAR文件,然后进行安装,执行如下命令:

1 cd apache-tomcat-6.0.35
2 rm -rf webapps/ROOT
3 unzip ~/dubbo-admin-2.5.3.war -d webapps/ROOT

修改配置文件~/apache-tomcat-6.0.35/webapps/ROOT/WEB-INF/dubbo.properties,指定我们的注册中心地址以及登录密码,内容如下所示:

1 dubbo.registry.address=zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181
2 dubbo.admin.root.password=root
3 dubbo.admin.guest.password=guest

然后,根据需要修改~/apache-tomcat-6.0.35/conf/server.xml配置文件,主要是Tomcat HTTP 端口号(我这里使用8083端口),完成后可以直接启动Tomcat服务器:














以上是关于基于Dubbo框架构建分布式服务的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

基于Dubbo框架构建分布式服务

工商银行基于 Dubbo 构建金融微服务架构的实践-服务发现篇

5分钟实现SpringBoot整合Dubbo构建分布式服务

Rpc基于开源Dubbo分布式RPC服务框架的部署整合

构建dubbo分布式平台-dubbo简介

dubbo基础学习总结