基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优|学习笔记

本文涉及的产品
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 快速学习基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优

开发者学堂课程【基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。  

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/1027/detail/15102


基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优

1、本节课会介绍第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道赛题基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优赛题解析

2、Apache Dubbo 是一款开源服务框架最初在2008年阿里巴巴创建开源尽快成为国内开源服务框架的实施标准框架得到各行各业的广泛应用

图片1.png

在2017年Apache Dubbo 正式签约阿里巴巴基金去年 Dubbo 社区重磅发布下一代云原生产品 Dubbo3,Dubbo3 总体架构能很好的满足企业的大规模微服务集群实践诉求因为设计之初就是为了解决超大规模微服务实践的进行实践的问题。Dubbo 的用户涵盖互联网软件科技公司金融保险传统制造业等绝大多数的企业通过多年的大规模生产流量对 double 的稳定性和性能进行充分验证

3、作为下一代云原生微服务框架 Dubbo3,主要提供了以下几大核心能力,首先是全新的服务发现模型也就是应用力度发现应用力度发现面向原生设计设备的基础设施与机构系统性能与伸缩性都得到大幅度提升。

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第二点是 service mesh 的整体解决方案Dubbo  mesh 同时支持 mesh 和mesh提供更多架构选择降低迁移落地成本第三点是 rpt 通信协议 trip基于http2 的 trip 协议兼容 gpc。网关穿透性多语言更加友好支持 模型Dubbo 3 提供统一的流量治理模型该模型面向云原生流量治理 sdkmesh 真人的统一治理规则支持更丰富的流量上限

4、关于赛题部分强调对 double3 性能优化,赛题相对比较灵活涵盖 java 性能优化Rpc 协议实现benchmark 工具搭建大规模进行实践场景下,资源消耗优化等。参赛者可以根据个人选择几个方向着手第一个方向是对 double triple 协议的设计实现进行达到比当前性能提升20%左右目标。第二点是为 Dubbo RPC 协议提供 Benchmark 评测工具并基于该工具给出完整评测数据指标尤其是 triple 和 profiler 模型下的指标数据第三点是自行设计或利用业界主流 Profiler 工具,方面对 Dubbo 项目进行 Performance Profiling , 另方面为 Dubbo 建立持续 Profiling 的能力和机制第四点是模拟 Dubbo3 的超大规模微服务实例场景模拟单个服务下超过百万的 ip 实例地址通过触发该服务的地址变更事件观察 Dubbo3 的资源占用情况。通过调优显著提升消费端在地址推送过程调用过程中的资源利用率降低内存占用 cpu 消耗等资源占用。

5、在参与报名之前,建议候选者提前熟悉rpc微服务java 语言性能优化等相关的基础知识。对于赛题的细节不用过于担心任何时候有疑问可以通过官方途径进行反馈,组委会和社区的工作人员会进行及时的解答。

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