一、dubbo簡(jiǎn)介

1.1 dubbo是什么

Apache Dubbo (incubating)是一款高性能、輕量級(jí)的開(kāi)源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的遠(yuǎn)程方法調(diào)用，智能容錯(cuò)和負(fù)載均衡，以及服務(wù)自動(dòng)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)。

1.2 dubbo官網(wǎng)

http://dubbo.apache.org/

1.3 dubbo的演變

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)站應(yīng)用的規(guī)模不斷擴(kuò)大，常規(guī)的垂直應(yīng)用架構(gòu)已無(wú)法應(yīng)對(duì)，分布式服務(wù)架構(gòu)以及流動(dòng)計(jì)算架構(gòu)勢(shì)在必行，亟需一個(gè)治理系統(tǒng)確保架構(gòu)有條不紊的演進(jìn)。

單一應(yīng)用架構(gòu)

當(dāng)網(wǎng)站流量很小時(shí)，只需一個(gè)應(yīng)用，將所有功能都部署在一起，以減少部署節(jié)點(diǎn)和成本。

此時(shí)，用于簡(jiǎn)化增刪改查工作量的數(shù)據(jù)訪問(wèn)框架(ORM)是關(guān)鍵。

垂直應(yīng)用架構(gòu)

當(dāng)訪問(wèn)量逐漸增大，單一應(yīng)用增加機(jī)器帶來(lái)的加速度越來(lái)越小，將應(yīng)用拆成互不相干的幾個(gè)應(yīng)用，以提升效率。

此時(shí)，用于加速前端頁(yè)面開(kāi)發(fā)的Web框架(MVC) 是關(guān)鍵。

分布式服務(wù)架構(gòu)

當(dāng)垂直應(yīng)用越來(lái)越多，應(yīng)用之間交互不可避免，將核心業(yè)務(wù)抽取出來(lái)，作為獨(dú)立的服務(wù)，逐漸形成穩(wěn)定的服務(wù)中心，使前端應(yīng)用能更快速的響應(yīng)多變的市場(chǎng)需求。

此時(shí)，用于提高業(yè)務(wù)復(fù)用及整合的分布式服務(wù)框架(RPC)是關(guān)鍵。

流動(dòng)計(jì)算架構(gòu)

當(dāng)服務(wù)越來(lái)越多，容量的評(píng)估，小服務(wù)資源的浪費(fèi)等問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)，此時(shí)需增加一個(gè)調(diào)度中心基于訪問(wèn)壓力實(shí)時(shí)管理集群容量，提高集群利用率。

此時(shí)，用于提高機(jī)器利用率的資源調(diào)度和治理中心(SOA)是關(guān)鍵。

1.4 dubbo架構(gòu)構(gòu)成

dubbo運(yùn)行架構(gòu)如下圖示：

節(jié)點(diǎn)角色說(shuō)明：

（1）服務(wù)提供者（Provider）：暴露服務(wù)的服務(wù)提供方，服務(wù)提供者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心注冊(cè)自己提供的服務(wù)。

（2）服務(wù)消費(fèi)者（Consumer）: 調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)的服務(wù)消費(fèi)方，服務(wù)消費(fèi)者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心訂閱自己所需的服務(wù)，服務(wù)消費(fèi)者，從提供者地址列表中，基于軟負(fù)載均衡算法，選一臺(tái)提供者進(jìn)行調(diào)用，如果調(diào)用失敗，再選另一臺(tái)調(diào)用。

（3）注冊(cè)中心（Registry）：注冊(cè)中心返回服務(wù)提供者地址列表給消費(fèi)者，如果有變更，注冊(cè)中心將基于長(zhǎng)連接推送變更數(shù)據(jù)給消費(fèi)者

（4）監(jiān)控中心（Monitor）：服務(wù)消費(fèi)者和提供者，在內(nèi)存中累計(jì)調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間，定時(shí)每分鐘發(fā)送一次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到監(jiān)控中心

調(diào)用關(guān)系說(shuō)明：

1、服務(wù)容器負(fù)責(zé)啟動(dòng)，加載，運(yùn)行服務(wù)提供者。

2、服務(wù)提供者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心注冊(cè)自己提供的服務(wù)。

3、服務(wù)消費(fèi)者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心訂閱自己所需的服務(wù)。

4、注冊(cè)中心返回服務(wù)提供者地址列表給消費(fèi)者，如果有變更，注冊(cè)中心將基于長(zhǎng)連接推送變更數(shù)據(jù)給消費(fèi)者。

5、服務(wù)消費(fèi)者，從提供者地址列表中，基于軟負(fù)載均衡算法，選一臺(tái)提供者進(jìn)行調(diào)用，如果調(diào)用失敗，再選另一臺(tái)調(diào)用。

6、服務(wù)消費(fèi)者和提供者，在內(nèi)存中累計(jì)調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間，定時(shí)每分鐘發(fā)送一次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到監(jiān)控中心。

1.5 dubbo的特性

(1)連通性：

注冊(cè)中心負(fù)責(zé)服務(wù)地址的注冊(cè)與查找，相當(dāng)于目錄服務(wù)，服務(wù)提供者和消費(fèi)者只在啟動(dòng)時(shí)與注冊(cè)中心交互，注冊(cè)中心不轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，壓力較小監(jiān)控中心負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)各服務(wù)調(diào)用次數(shù)，調(diào)用時(shí)間等，統(tǒng)計(jì)先在內(nèi)存匯總后每分鐘一次發(fā)送到監(jiān)控中心服務(wù)器，并以報(bào)表展示服務(wù)提供者向注冊(cè)中心注冊(cè)其提供的服務(wù)，并匯報(bào)調(diào)用時(shí)間到監(jiān)控中心，此時(shí)間不包含網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷服務(wù)消費(fèi)者向注冊(cè)中心獲取服務(wù)提供者地址列表，并根據(jù)負(fù)載算法直接調(diào)用提供者，同時(shí)匯報(bào)調(diào)用時(shí)間到監(jiān)控中心，此時(shí)間包含網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷注冊(cè)中心，服務(wù)提供者，服務(wù)消費(fèi)者三者之間均為長(zhǎng)連接，監(jiān)控中心除外注冊(cè)中心通過(guò)長(zhǎng)連接感知服務(wù)提供者的存在，服務(wù)提供者宕機(jī)，注冊(cè)中心將立即推送事件通知消費(fèi)者注冊(cè)中心和監(jiān)控中心全部宕機(jī)，不影響已運(yùn)行的提供者和消費(fèi)者，消費(fèi)者在本地緩存了提供者列表

注冊(cè)中心和監(jiān)控中心都是可選的，服務(wù)消費(fèi)者可以直連服務(wù)提供者

(2)健狀性：

監(jiān)控中心宕掉不影響使用，只是丟失部分采樣數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)宕掉后，注冊(cè)中心仍能通過(guò)緩存提供服務(wù)列表查詢，但不能注冊(cè)新服務(wù)注冊(cè)中心對(duì)等集群，任意一臺(tái)宕掉后，將自動(dòng)切換到另一臺(tái)注冊(cè)中心全部宕掉后，服務(wù)提供者和服務(wù)消費(fèi)者仍能通過(guò)本地緩存通訊服務(wù)提供者無(wú)狀態(tài)，任意一臺(tái)宕掉后，不影響使用服務(wù)提供者全部宕掉后，服務(wù)消費(fèi)者應(yīng)用將無(wú)法使用，并無(wú)限次重連等待服務(wù)提供者恢復(fù)

(3)伸縮性：

注冊(cè)中心為對(duì)等集群，可動(dòng)態(tài)增加機(jī)器部署實(shí)例，所有客戶端將自動(dòng)發(fā)現(xiàn)新的注冊(cè)中心

服務(wù)提供者無(wú)狀態(tài)，可動(dòng)態(tài)增加機(jī)器部署實(shí)例，注冊(cè)中心將推送新的服務(wù)提供者信息給消費(fèi)者

(4)升級(jí)性：

當(dāng)服務(wù)集群規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大，帶動(dòng)IT治理結(jié)構(gòu)進(jìn)一步升級(jí)，需要實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)部署，進(jìn)行流動(dòng)計(jì)算，現(xiàn)有分布式服務(wù)架構(gòu)不會(huì)帶來(lái)阻力：

1.6 dubbo的調(diào)用方式

異步調(diào)用

基于NIO的非阻塞實(shí)現(xiàn)并行調(diào)用，客戶端不需要啟動(dòng)多線程即可完成并行調(diào)用多個(gè)遠(yuǎn)程服務(wù)，相對(duì)多線程開(kāi)銷較小。

1.7 dubbo支持的注冊(cè)中心

Dubbo提供的注冊(cè)中心有如下幾種類型可供選擇：

Multicast注冊(cè)中心

Zookeeper注冊(cè)中心

Redis注冊(cè)中心

Simple注冊(cè)中心

ZooKeeper是一個(gè)開(kāi)源的分布式服務(wù)框架，它是Apache Hadoop項(xiàng)目的一個(gè)子項(xiàng)目，主要用來(lái)解決分布式應(yīng)用場(chǎng)景中存在的一些問(wèn)題，如：統(tǒng)一命名服務(wù)、狀態(tài)同步服務(wù)、集群管理、分布式應(yīng)用配置管理等，它支持Standalone模式和分布式模式，在分布式模式下，能夠?yàn)榉植际綉?yīng)用提供高性能和可靠地協(xié)調(diào)服務(wù)，而且使用ZooKeeper可以大大簡(jiǎn)化分布式協(xié)調(diào)服務(wù)的實(shí)現(xiàn)，為開(kāi)發(fā)分布式應(yīng)用極大地降低了成本。

ZooKeeper總體架構(gòu)

ZooKeeper集群由一組Server節(jié)點(diǎn)組成，這一組Server節(jié)點(diǎn)中存在一個(gè)角色為L(zhǎng)eader的節(jié)點(diǎn)，其他節(jié)點(diǎn)都為Follower。當(dāng)客戶端Client連接到ZooKeeper集群，并且執(zhí)行寫(xiě)請(qǐng)求時(shí)，這些請(qǐng)求會(huì)被發(fā)送到Leader節(jié)點(diǎn)上，然后Leader節(jié)點(diǎn)上數(shù)據(jù)變更會(huì)同步到集群中其他的Follower節(jié)點(diǎn)。

1.8 dubbo支持的遠(yuǎn)程通信協(xié)議

遠(yuǎn)程通信需要指定通信雙方所約定的協(xié)議，在保證通信雙方理解協(xié)議語(yǔ)義的基礎(chǔ)上，還要保證高效、穩(wěn)定的消息傳輸。Dubbo繼承了當(dāng)前主流的網(wǎng)絡(luò)通信框架，主要包括如下幾個(gè)：

Mina

Netty

Grizzly

1.9 dubbo集群容錯(cuò)和負(fù)載均衡

1、集群容錯(cuò)

在集群調(diào)用失敗時(shí)，Dubbo提供了多種容錯(cuò)方案，缺省為failover重試。

Failover Cluster

失敗自動(dòng)切換，當(dāng)出現(xiàn)失敗，重試其它服務(wù)器。(缺省)

通常用于讀操作，但重試會(huì)帶來(lái)更長(zhǎng)延遲。

可通過(guò)retries=“2”來(lái)設(shè)置重試次數(shù)(不含第一次)。

Failfast Cluster

快速失敗，只發(fā)起一次調(diào)用，失敗立即報(bào)錯(cuò)。

通常用于非冪等性的寫(xiě)操作，比如新增記錄。

Failsafe Cluster

失敗安全，出現(xiàn)異常時(shí)，直接忽略。

通常用于寫(xiě)入審計(jì)日志等操作。

Failback Cluster

失敗自動(dòng)恢復(fù)，后臺(tái)記錄失敗請(qǐng)求，定時(shí)重發(fā)。

通常用于消息通知操作。

Forking Cluster

并行調(diào)用多個(gè)服務(wù)器，只要一個(gè)成功即返回。

通常用于實(shí)時(shí)性要求較高的讀操作，但需要浪費(fèi)更多服務(wù)資源。

可通過(guò)forks=“2”來(lái)設(shè)置最大并行數(shù)。

Broadcast Cluster

廣播調(diào)用所有提供者，逐個(gè)調(diào)用，任意一臺(tái)報(bào)錯(cuò)則報(bào)錯(cuò)。(2.1.0開(kāi)始支持)

通常用于通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息。

2、負(fù)載均衡

- Random LoadBalance隨機(jī)，按權(quán)重設(shè)置隨機(jī)概率。

在一個(gè)截面上碰撞的概率高，但調(diào)用量越大分布越均勻，而且按概率使用權(quán)重后也比較均勻，有利于動(dòng)態(tài)調(diào)整提供者權(quán)重。

RoundRobin LoadBalance輪循，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪循比率。

存在慢的提供者累積請(qǐng)求問(wèn)題，比如：第二臺(tái)機(jī)器很慢，但沒(méi)掛，當(dāng)請(qǐng)求調(diào)到第二臺(tái)時(shí)就卡在那，久而久之，所有請(qǐng)求都卡在調(diào)到第二臺(tái)上。

LeastActive LoadBalance最少活躍調(diào)用數(shù)，相同活躍數(shù)的隨機(jī)，活躍數(shù)指調(diào)用前后計(jì)數(shù)差。

使慢的提供者收到更少請(qǐng)求，因?yàn)樵铰奶峁┱叩恼{(diào)用前后計(jì)數(shù)差會(huì)越大。

ConsistentHash LoadBalance一致性Hash，相同參數(shù)的請(qǐng)求總是發(fā)到同一提供者。

當(dāng)某一臺(tái)提供者掛時(shí)，原本發(fā)往該提供者的請(qǐng)求，基于虛擬節(jié)點(diǎn)，平攤到其它提供者，不會(huì)引起劇烈變動(dòng)

五、RPC的幾種方法

5.1 RPC遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用

RPC（Remote Procedure Call Protocol）遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用協(xié)議，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上請(qǐng)求調(diào)用某種服務(wù)。

一次RPC調(diào)用的過(guò)程大概有10步：

1.執(zhí)行客戶端調(diào)用語(yǔ)句，傳送參數(shù)

2.調(diào)用本地系統(tǒng)發(fā)送網(wǎng)絡(luò)消息

3.消息傳送到遠(yuǎn)程主機(jī)

4.服務(wù)器得到消息并取得參數(shù)

5.根據(jù)調(diào)用請(qǐng)求以及參數(shù)執(zhí)行遠(yuǎn)程過(guò)程（服務(wù)）

6.執(zhí)行過(guò)程完畢，將結(jié)果返回服務(wù)器句柄

7.服務(wù)器句柄返回結(jié)果，調(diào)用遠(yuǎn)程主機(jī)的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)發(fā)送結(jié)果

8.消息傳回本地主機(jī)

9.客戶端句柄由本地主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)接收消息

10.客戶端接收到調(diào)用語(yǔ)句返回的結(jié)果數(shù)據(jù)

5.2 RPC的原理

5.3 RMI遠(yuǎn)程方法調(diào)用

RMI:遠(yuǎn)程方法調(diào)用(Remote Method Invocation)。能夠讓在客戶端Java虛擬機(jī)上的對(duì)象像調(diào)用本地對(duì)象一樣調(diào)用服務(wù)端java 虛擬機(jī)中的對(duì)象上的方法。

RMI遠(yuǎn)程調(diào)用步驟：

1，客戶調(diào)用客戶端輔助對(duì)象stub上的方法

2，客戶端輔助對(duì)象stub打包調(diào)用信息（變量，方法名），通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)端輔助對(duì)象skeleton

3，服務(wù)端輔助對(duì)象skeleton將客戶端輔助對(duì)象發(fā)送來(lái)的信息解包，找出真正被調(diào)用的方法以及該方法所在對(duì)象

4，調(diào)用真正服務(wù)對(duì)象上的真正方法，并將結(jié)果返回給服務(wù)端輔助對(duì)象skeleton

5，服務(wù)端輔助對(duì)象將結(jié)果打包，發(fā)送給客戶端輔助對(duì)象stub

6，客戶端輔助對(duì)象將返回值解包，返回給調(diào)用者

7，客戶獲得返回值

5.4 RPC與RMI的區(qū)別

（1）方法調(diào)用方式不同：

RMI中是通過(guò)在客戶端的Stub對(duì)象作為遠(yuǎn)程接口進(jìn)行遠(yuǎn)程方法的調(diào)用。每個(gè)遠(yuǎn)程方法都具有方法簽名。如果一個(gè)方法在服務(wù)器上執(zhí)行，但是沒(méi)有相匹配的簽名被添加到這個(gè)遠(yuǎn)程接口(stub)上，那么這個(gè)新方法就不能被RMI客戶方所調(diào)用。

RPC中是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)協(xié)議向遠(yuǎn)程主機(jī)發(fā)送請(qǐng)求，請(qǐng)求包含了一個(gè)參數(shù)集和一個(gè)文本值，通常形成“classname.methodname(參數(shù)集)”的形式。RPC遠(yuǎn)程主機(jī)就去搜索與之相匹配的類和方法，找到后就執(zhí)行方法并把結(jié)果編碼，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議發(fā)回。

（2）適用語(yǔ)言范圍不同：

RMI只用于Java；

RPC是網(wǎng)絡(luò)服務(wù)協(xié)議，與操作系統(tǒng)和語(yǔ)言無(wú)關(guān)。

（3）調(diào)用結(jié)果的返回形式不同：

Java是面向?qū)ο蟮?，所以RMI的調(diào)用結(jié)果可以是對(duì)象類型或者基本數(shù)據(jù)類型；

RMI的結(jié)果統(tǒng)一由外部數(shù)據(jù)表示 (External Data Representation, XDR) 語(yǔ)言表示，這種語(yǔ)言抽象了字節(jié)序類和數(shù)據(jù)類型結(jié)構(gòu)之間的差異

5.5 Hessian（基于HTTP的遠(yuǎn)程方法調(diào)用）

基于HTTP協(xié)議傳輸，在性能方面還不夠完美，負(fù)載均衡和失效轉(zhuǎn)移依賴于應(yīng)用的負(fù)載均衡器，Hessian的使用則與RMI類似，區(qū)別在于淡化了Registry的角色，通過(guò)顯示的地址調(diào)用，利用HessianProxyFactory根據(jù)配置的地址create一個(gè)代理對(duì)象，另外還要引入Hessian的Jar包。