dubbo2.5-spring4-mybastis3.2-springmvc4-mongodb3.4-redis3.2整合(一)Dubbo的使用

本文涉及的产品
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.
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1.Dubbo简介

DUBBO是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架,每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+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。

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。

这里写图片描述

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。

2.需求

在大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡。

(1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。

此时需要一个服务注册中心,动态的注册和发现服务,使服务的位置透明。

并通过在消费方获取服务提供方地址列表,实现软负载均衡和Failover,降低对F5硬件负载均衡器的依赖,也能减少部分成本。

(2) 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,以帮助架构师理清理关系。

(3) 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,直到响应时间到达阀值,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,更多服务治理问题参见:

http://code.alibabatech.com/blog/experience_1402/service-governance-process.html

3.架构

dubbo运行架构如下图示:

这里写图片描述
节点角色说明:

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: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
Container: 服务运行容器。
调用关系说明:

  • 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。

    1.连通性:

  • 注册中心负责服务地址的注册与查找,相当于目录服务,服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互,注册中心不转发请求,压力较小
  • 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
  • 服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表,并根据负载算法直接调用提供者,同时汇报调用时间到监控中心,此时间包含网络开销
  • 注册中心,服务提供者,服务消费者三者之间均为长连接,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
  • 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

    2.健状性:

  • 监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据

  • 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

  • 注册中心对等集群,任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
    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

  • 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
  • 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

3.伸缩性:

  • 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
  • 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

4.升级性:

这里写图片描述
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,现有分布式服务架构不会带来阻力:
Deployer: 自动部署服务的本地代理。
Repository: 仓库用于存储服务应用发布包。
Scheduler: 调度中心基于访问压力自动增减服务提供者。
Admin: 统一管理控制台。

4.dubbo的调用方式

异步调用
基于NIO的非阻塞实现并行调用,客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务,相对多线程开销较小。

这里写图片描述

本地调用
本地调用,使用了Injvm协议,是一个伪协议,它不开启端口,不发起远程调用,只在JVM内直接关联,但执行Dubbo的Filter链。

5.duubo的用法

本地服务:(Spring配置)
local.xml

<bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” />

<bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”>
    <property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
</bean>

远程服务:(Spring配置)
在本地服务的基础上,只需做简单配置,即可完成远程化:

将上面的local.xml配置拆分成两份,将服务定义部分放在服务提供方remote-provider.xml,将服务引用部分放在服务消费方remote-consumer.xml。
并在提供方增加暴露服务配置,在消费方增加引用服务配置。
如下:

remote-provider.xml

<bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” /> <!-- 和本地服务一样实现远程服务 -->

<dubbo:service interface=“com.xxx.XxxService” ref=“xxxService” /> <!-- 增加暴露远程服务配置 -->

remote-consumer.xml

<dubbo:reference id=“xxxService” interface=“com.xxx.XxxService” /> <!-- 增加引用远程服务配置 -->

<bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”> <!-- 和本地服务一样使用远程服务 -->
    <property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
</bean>

6.dubbo统一管理控制台

这里写图片描述

今天就对dubbo做简单的说明。后面开始介绍如何整合dubbo2.5-spring4-mybastis3.2-springmvc4-mongodb3.4-redis3.2整合。

代码地址

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