一篇文章带你深入了解Dubbo分布式服务框架

Posted 2021-04-06 51CTO学院

产生的背景

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。下面我们用一个图来具体说明架构和开发框架的演进过程。

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。

服务治理的需求

微服务架构是互联网很热门的话题，是互联网技术发展的必然结果。它提倡将单体应用程序划分成一组若干小的服务，服务之间互相协调、互相配合，为用户提供最终价值。

单体应用程序拆分成微服务后，服务治理是关键。那么有没有好的服务治理方案呢?答案是有的，而且很多人都在用这个框架，它就是Dubbo。Dubbo是一个带有服务治理功能的RPC框架，提供了一套较为完整的服务治理方案，所以企业如果要实现服务化的话，Dubbo 是很好的一个选择。这里简单介绍一下Dubbo服务治理的几个基本需求。

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，直到响应时间到达阈值，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。简单的说，Dubbo就是个服务调用的框架，如果没有分布式的需求，其实是不需要用的，只有在分布式的时候，才有使用Dubbo这样的分布式服务框架的需求，并且本质上是个服务调用的东东。其核心部分包含:

1.远程通讯：提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型、序列化以及“请求-响应”模式的信息交换方式。

Dubbo的架构和特点

说完产生的背景和需求后，下面具体谈下Dubbo的总体架构以及Dubbo的特点。

如上图所示，Dubbo总体架构设计一共划分了10层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为双方都用到的接口。

下面，结合Dubbo官方文档，理解一下总体架构分层中，各个层次的设计要点：

1. 服务接口层(Service)：该层是与实际业务逻辑相关的，根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。

2. 配置层(Config)：对外配置接口，以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心，可以直接new配置类，也可以通过Spring解析配置生成配置类。

3. 服务代理层(Proxy)：服务接口透明代理，生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton，以ServiceProxy为中心，扩展接口为ProxyFactory。

5. 集群层(Cluster)：封装多个提供者的路由及负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker为中心，扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方，实现对服务消费方透明，只需要与一个服务提供方进行交互。

6. 监控层(Monitor)：RPC调用次数和调用时间监控，以Statistics为中心，扩展接口为MonitorFactory、Monitor和MonitorService。

7. 远程调用层(Protocol)：封将RPC调用，以Invocation和Result为中心，扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。Protocol是服务域，它是Invoker暴露和引用的主功能入口，它负责Invoker的生命周期管理。Invoker是实体域，它是Dubbo的核心模型，其他模型都向它靠扰，或转换成它，它代表一个可执行体，可向它发起invoke调用。它有可能是一个本地的实现，也可能是一个远程的实现，也可能是一个集群实现。

8. 信息交换层(Exchange)：封装请求响应模式，同步转异步，以Request和Response为中心，扩展接口为Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient和ExchangeServer。

9. 网络传输层(Transport)：抽象mina和netty为统一接口，以Message为中心，扩展接口为Channel、Transporter、Client、Server和Codec。

10. 数据序列化层(Serialize)：可复用的一些工具，扩展接口为Serialization、 ObjectInput、ObjectOutput和ThreadPool。

从上图可以看出，Dubbo对于服务提供方和服务消费方，从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口，构建整个服务生态系统(服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的)。

下图是从Dubbo官网直接拿来的，看一下基于RPC层，服务提供方和服务消费方之间的调用关系，如图所示：

节点角色说明：

调用关系说明：
0：服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。

1：服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。

2：服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。

5：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架构采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)两个角色。另外Dubbo架构还具有以下几个特点，连通性、健壮性、伸缩性、升级性，有关注册中心、协议支持、服务监控等内容，也在特点里有详细的描述。

连通性(服务消费者和服务提供者的关联)

2. 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。

3. 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。

5. 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。

6. 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。

7. 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。

8. 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。

健壮性(任意节点宕掉后，服务仍然可用)

1. 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据。

2. 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。

3. 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台。

4. 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。

5. 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用。

6. 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(节点可以自动增加)

1. 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。

2. 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(可平滑升级)
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，不会给现有分布式服务架构带来阻力。下图是未来可能的一种调用架构：

节点角色说明：

总结

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，并被广泛应用于各互联网公司。Dubbo只需要通过Spring配置的方式即可完成服务化，对于应用无***，其框架本身的成熟度以及文档的完善程度，基本都能满足各互联网公司的业务需求。

如果你需要使用配置中心、分布式跟踪这些内容则需要自己去集成，有一些定制化难度。另外一款开源分布式服务框架Spring Cloud 发展到现在，几乎考虑了服务治理的方方面面，开发起来非常的便利和简单。因此，企业需要根据自身的研发水平和所处阶段选择合适的架构来解决业务问题，不管是Dubbo还是Spring Cloud都是实现微服务有效的工具。

来源：51CTO博客

链接：http://blog.51cto.com/xjsunjie/2320033