关于dubbo连通性的一些思考

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于dubbo连通性的一些思考相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

关于dubbo连通性的一些思考

关于dubbo连通性,也就是dubbo各组件之间通信、privider和consumer连接、以及通信方式这些功能点。话不多说,让我们一起揭开dubob连通性的面纱吧。

dubbo架构

在开始之前,先来看一下dubbo整体架构图,有助于从整体把握dubbo框架:

关于dubbo连通性的一些思考

  • 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;

  • 注册中心,服务提供者,服务消费者三者之间均为长连接(默认情况下分别只有1个长连接,因为consume和provider网络连接都使用了IO复用,性能上还是OK的),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(这里dubbo和spring cloud是不一样的,(spring cloud) eureka中consumer是有一个刷新线程来定时从eureka注册中心拉取服务信息,因为eureka没有通知机制,而dubbo中的zookeeper有Watcher通知机制);

  • 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。

长连接

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。反之,Dubbo 缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。默认使用netty+hessian2通信,基于TCP传输协议。

dubbo服务调用连接是长连接,dubbo服务调用是小数据量的通信,针对每一次RPC通信,都会生成一个唯一的id来标识,这样就能区分出一次RPC请求对应的RPC响应了。既然说到了dubbo的长连接,这里可以思考下,长连接和短连接哪个性能更好?

如果二者的限制条件一样(比如都是同步方式或IO复用方式、同等数据量通信、连接个数相同)情况下,长连接性能理论上要优于短连接,因为前者省去了三次握手和四次挥手过程。

如果二者限制条件不同,绝大多数场景的限制条件都是不同的,如果通信较频繁,使用长连接性能较好;如果通信次数较少,使用短连接更合适,毕竟不用维护长连接。

BIO和NIO哪个更好呢

BIO和NIO对比,准确来说,二者没有哪个更好,只有在具体场景下合适不合适一说。如果是大量连接其中只有少部分活跃(或者少量连接少量活跃),这种适合NIO,因为NIO占用线程资源更少;如果是少量连接并且活跃,这种适合BIO,因为此时BIO相对于NIO少了IO复用所占用资源,线程直接进行数据的读写操作。

除此之外,使用BIO编程,程序是同步方式,代码简单且易于理解,如果是NIO编程,对程序员技术要求较高一点,因为IO处理流程是异步的,回调更多,理解起来有点费时。

为什么采用异步单一长连接

因为服务的现状大都是服务提供者少,通常只有几台机器,而服务的消费者多,可能整个网站都在访问该服务,比如 Morgan 的提供者只有 6 台提供者,却有上百台消费者,每天有 1.5 亿次调用,如果采用常规的 hessian 服务,服务提供者很容易就被压跨,通过单一连接,保证单一消费者不会压死提供者,长连接,减少连接握手验证等,并使用异步 IO,复用线程池,防止 C10K 问题。

dubbo 协议采用单一长连接,假设网络为千兆网卡,根据测试经验数据每条连接最多只能压满 7MByte(不同的环境可能不一样,供参考),理论上 1 个服务提供者需要 20 个服务消费者才能压满网卡。

为什么不能传输大包

因 dubbo 协议采用单一长连接,如果每次请求的数据包大小为 500KByte,假设网络为千兆网卡 ,每条连接最大 7MByte(不同的环境可能不一样,供参考),单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为:128MByte / 500KByte = 262。单个消费者调用单个服务提供者的 TPS(每秒处理事务数)最大为:7MByte / 500KByte = 14。如果能接受,可以考虑使用,否则网络将成为瓶颈。

传送大包,容易将连接压满,导致处理性能下降,除了这个之外,因为大包涉及到“分包”,在接收端得进行多次“粘包”操作,导致性能损耗。

为什么使用hessian作为序列化协议

hession性能不是最快的、压缩效率也不是最高的,但是hessian的各项指标比较均衡,同时针对复杂对象的序列化/反序列化执行比较好,目前dubbo的hessian序列化不是rpc性能的瓶颈,所以就选择了hessian作为序列化。

最后,以一张dubbo传输流程图来结束本文吧:


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