Spring Cloud 和dubbo

Posted 2021-02-18 威威超酷

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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Spring Cloud 和dubbo相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

一、SpringCloud微服务技术简介

Spring Cloud 作为Java 语言的微服务框架，它依赖于Spring Boot，有快速开发、持续交付和容易部署等特点。Spring Cloud 的组件非常多，涉及微服务的方方面面，井在开源社区Spring 和Netflix 、Pivotal 两大公司的推动下越来越完善。

1.1 微服务的功能主要体现在以下儿个方面。

服务的注册和发现。
服务的负载均衡。
服务的容错。
服务网关。
服务配置的统一管理。
链路追踪。
实时日志。

1.2 微服务具有以下的特点。

按照业务来划分服务，单个服务代码量小，业务单一，易于维护。
每个微服务都有自己独立的基础组件，例如数据库、缓存等，且运行在独立的进程中。
微服务之间的通信是通过HTTP 协议或者消息组件，且具有容错能力。
微服务有一套服务治理的解决方案，服务之间不相合，可以随时加入和剔除服务。
单个微服务能够集群化部署，并且有负载均衡的能力。
整个微服务系统应该有一个完整的安全机制，包括用户验证、权限验证、资源保护等。
整个微服务系统有链路追踪的能力。
有一套完整的实时日志系统。

二、开发框架SpringBoot

https://blog.csdn.net/xuri24/article/details/81742534

三、dubbo

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。

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。

调用流程

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注册中心
对于服务提供方，它需要发布服务，而且由于应用系统的复杂性，服务的数量、类型也不断膨胀；
对于服务消费方，它最关心如何获取到它所需要的服务，而面对复杂的应用系统，需要管理大量的服务调用。
而且，对于服务提供方和服务消费方来说，他们还有可能兼具这两种角色，即既需要提供服务，有需要消费服务。
通过将服务统一管理起来，可以有效地优化内部应用对服务发布/使用的流程和管理。服务注册中心可以通过特定协议来完成服务对外的统一。

Dubbo提供的注册中心有如下几种类型可供选择：

Multicast注册中心, 广播受到网络结构的影响，一般本地不想搭注册中心的话使用这种调用
Zookeeper注册中心, 推荐集群中部署奇数个节点，由于zookeeper挂掉一半的机器集群就不可用，所以部署4台和3台的集群都是在挂掉2台后集群不可用
Redis注册中心
Dubbo简易注册中心

优点：

透明化的远程方法调用
像调用本地方法一样调用远程方法；只需简单配置，没有任何API侵入。
软负载均衡及容错机制
可在内网替代nginx lvs等硬件负载均衡器。
服务注册中心自动注册 & 配置管理
不需要写死服务提供者地址，注册中心基于接口名自动查询提供者ip。
使用类似zookeeper等分布式协调服务作为服务注册中心，可以将绝大部分项目配置移入zookeeper集群。
服务接口监控与治理
Dubbo-admin与Dubbo-monitor提供了完善的服务接口管理与监控功能，针对不同应用的不同接口，可以进行多版本，多协议，多注册中心管理。

缺点：

只支持JAVA语言

https://www.jianshu.com/p/527e2944034c

四、总体架构

Dubbo 核心部件（如下图）:

Provider：暴露服务的提供方，可以通过 jar 或者容器的方式启动服务。
Consumer：调用远程服务的服务消费方。
Registry：服务注册中心和发现中心。
Monitor：统计服务和调用次数，调用时间监控中心。（Dubbo 的控制台页面中可以显示，目前只有一个简单版本。）
Container：服务运行的容器。

Spring Cloud总体架构（如下图）：

Service Provider：暴露服务的提供方。
Service Consumer：调用远程服务的服务消费方。
EureKa Server：服务注册中心和服务发现中心。

点评：从整体架构上来看，二者模式接近，都需要服务提供方，注册中心，服务消费方。

微服务架构核心要素

Dubbo 只是实现了服务治理，而 Spring Cloud 子项目分别覆盖了微服务架构下的众多部件，服务治理只是其中的一个方面。

Dubbo 提供了各种 Filter，对于上述中“无”的要素，可以通过扩展 Filter 来完善。例如：

分布式配置：可以使用淘宝的 diamond、百度的 disconf 来实现分布式配置管理。
服务跟踪：可以使用京东开源的 Hydra，或者扩展 Filter 用 Zippin 来做服务跟踪。
批量任务：可以使用当当开源的 Elastic-Job、tbschedule。

点评：从核心要素来看，Spring Cloud 更胜一筹，在开发过程中只要整合 Spring Cloud 的子项目就可以顺利的完成各种组件的融合，而 Dubbo 却需要通过实现各种 Filter 来做定制，开发成本以及技术难度略高。

通讯协议

基于通讯协议层面对 2 种框架支持的协议类型以及运行效率方面进行比较。

支持协议

Dubbo

Dubbo 使用 RPC 通讯协议，提供序列化方式如下：

Dubbo：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。
RMI：RMI 协议采用 JDK 标准的 java.rmi.* 实现，采用阻塞式短连接和 JDK 标准序列化方式。
Hessian：Hessian 协议用于集成 Hessian 的服务，Hessian 底层采用 HTTP 通讯，采用 Servlet 暴露服务，Dubbo 缺省内嵌 Jetty 作为服务器实现。
HTTP：采用 Spring 的 Http Invoker 实现。
Webservice：基于 CXF 的 frontend-simple 和 transports-http 实现。

Spring Cloud

Spring Cloud 使用 HTTP 协议的 REST API。

性能比较

使用一个 Pojo 对象包含 10 个属性，请求 10 万次，Dubbo 和 Spring Cloud 在不同的线程数量下，每次请求耗时（ms）如下：

说明：客户端和服务端配置均采用阿里云的 ECS 服务器，4 核 8G 配置，Dubbo 采用默认的 Dubbo 协议。

点评：Dubbo 支持各种通信协议，而且消费方和服务方使用长链接方式交互，通信速度上略胜 Spring Cloud，如果对于系统的响应时间有严格要求，长链接更合适。

服务依赖方式

Dubbo

服务提供方与消费方通过接口的方式依赖，服务调用设计如下：

Interface 层：服务接口层，定义了服务对外提供的所有接口。
Molel 层：服务的 DTO 对象层。
Business层：业务实现层，实现 Interface 接口并且和 DB 交互。

因此需要为每个微服务定义各自的 Interface 接口，并通过持续集成发布到私有仓库中。调用方应用对微服务提供的抽象接口存在强依赖关系，开发、测试、集成环境都需要严格的管理版本依赖。

通过 maven 的 install & deploy 命令把 Interface 和 Model 层发布到仓库中，服务调用方只需要依赖 Interface 和 Model 层即可。

在开发调试阶段只发布 Snapshot 版本，等到服务调试完成再发布 Release 版本，通过版本号来区分每次迭代的版本。通过 xml 配置方式即可接入 Dubbo，对程序无入侵。

Spring Cloud

服务提供方和服务消费方通过 Json 方式交互，因此只需要定义好相关 Json 字段即可，消费方和提供方无接口依赖。通过注解方式来实现服务配置，对于程序有一定入侵。

点评：Dubbo 服务依赖略重，需要有完善的版本管理机制，但是程序入侵少。

而 Spring Cloud 通过 Json 交互，省略了版本管理的问题，但是具体字段含义需要统一管理，自身 Rest API 方式交互，为跨平台调用奠定了基础。

组件运行流程

Dubbo

下图中的每个组件都是需要部署在单独的服务器上，Gateway 用来接受前端请求、聚合服务，并批量调用后台原子服务。每个 Service 层和单独的 DB 交互。

Dubbo 组件运行：

Gateway：前置网关，具体业务操作，Gateway 通过 Dubbo 提供的负载均衡机制自动完成。
Service：原子服务，只提供该业务相关的原子服务。
Zookeeper：原子服务注册到 ZK 上。

Spring Cloud

Spring Cloud组件运行：

所有请求都统一通过 API 网关（Zuul）来访问内部服务。
网关接收到请求后，从注册中心（Eureka）获取可用服务。
由 Ribbon 进行均衡负载后，分发到后端的具体实例。
微服务之间通过 Feign 进行通信处理业务。

点评：业务部署方式相同，都需要前置一个网关来隔绝外部直接调用原子服务的风险。

Dubbo 需要自己开发一套 API 网关，而 Spring Cloud 则可以通过 Zuul 配置即可完成网关定制。使用方式上 Spring Cloud 略胜一筹。

微服务架构组成以及注意事项

到底使用是 Dubbo 还是 Spring Cloud 并不重要，重点在于如何合理的利用微服务。

下面是一张互联网通用的架构图，其中每个环节都是微服务的核心部分。

架构分解：

网关集群：数据的聚合、实现对接入客户端的身份认证、防报文重放与防数据篡改、功能调用的业务鉴权、响应数据的脱敏、流量与并发控制等。
业务集群：一般情况下移动端访问和浏览器访问的网关需要隔离，防止业务耦合。
Local Cache：由于客户端访问业务可能需要调用多个服务聚合，所以本地缓存有效的降低了服务调用的频次，同时也提示了访问速度。本地缓存一般使用自动过期方式，业务场景中允许有一定的数据延时。
服务层：原子服务层，实现基础的增删改查功能，如果需要依赖其他服务需要在 Service 层主动调用。
Remote Cache：访问 DB 前置一层分布式缓存，减少 DB 交互次数，提升系统的TPS。
DAL：数据访问层，如果单表数据量过大则需要通过 DAL 层做数据的分库分表处理。
MQ：消息队列用来解耦服务之间的依赖，异步调用可以通过 MQ 的方式来执行。
数据库主从：服务化过程中必经的阶段，用来提升系统的 TPS。

注意事项：

服务启动方式建议使用jar方式启动，启动速度快，更容易监控。
缓存、缓存、缓存，系统中能使用缓存的地方尽量使用缓存，通过合理的使用缓存可以有效的提高系统的TPS。
服务拆分要合理，尽量避免因服务拆分而导致的服务循环依赖。
合理的设置线程池，避免设置过大或者过小导致系统异常。

Spring Cloud与Dubbo

最大区别：SpringCloud抛弃了Dubbo的RPC通信，采用的是基于HTTP的REST方式。

Dubbo底层是使用Netty这样的NIO框架，是基于TCP协议传输的，配合以Hession序列化完成RPC通信。而SpringCloud是基于Http协议+rest接口调用远程过程的通信，相对来说，Http请求会有更大的报文，占的带宽也会更多。严格来说，这两种方式各有优劣。虽然从一定程度上来说，后者牺牲了服务调用的性能，但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更加合适。至于注重通信速度还是方便灵活性，具体情况具体考虑。

品牌机与组装机的区别
很明显，Spring Cloud的功能比DUBBO更加强大，涵盖面更广，而且作为Spring的拳头项目，它也能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch等其他Spring项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。使用Dubbo构建的微服务架构就像组装电脑，各环节我们的选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心，但是如果你是一名高手，那这些都不是问题；而Spring Cloud就像品牌机，在Spring Source的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础有足够的了解。

社区支持与更新力度
最为重要的是，DUBBO停止了5年左右的更新，虽然2017.7重启了。对于技术发展的新需求，需要由开发者自行拓展升级（比如当当网弄出了DubboX），这对于很多想要采用微服务架构的中小软件组织，显然是不太合适的，中小公司没有这么强大的技术能力去修改Dubbo源码+周边的一整套解决方案，并不是每一个公司都有阿里的大牛+真实的线上生产环境测试过。