SpringCloudAlibaba之Dubbo总结|8月更文挑战

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这是我参与8月更文挑战的第12天,活动详情查看:8月更文挑战

@[toc] Dubbo官网地址:dubbo.apache.org/zh-cn/index….
GitHub地址:github.com/apache/dubb…
Dubbo的故事比较长了,Demo中也有调用的示例,所以示例就不补充了,我的gitee仓库上也有一些可参考的示例。目前在这里就只针对目前的最新版本2.7.7,做一点总结把。
另外,关于Dubbo,出来这么多年了,很多人更关注Dubbo的动态代理、底层Netty协议等一些问题。但是我觉得,其实更应该关注的是Dubbo在服务调用这个场景中做到了哪些,想到了哪些,这些应该是比手写Dubbo更有价值的地方。这中间的关系就像架构师跟程序员之间的差距,并不是架构师代码就写得就比程序员好,而是架构师能考虑到各种情况,组合成系统化解决实际问题的解决方案。

Dubbo概述

官网的特性描述:

  1. 面向接口代理的高性能RPC调用:提供高性能的基于代理的远程调用能力,服务以接口为粒度,为开发者屏蔽远程调用底层细节。
  2. 智能负载均衡:内置多种负载均衡策略,智能感知下游节点健康状况,显著减少调用延迟,提高系统吞吐量。
  3. 服务自动注册与发现:支持多种注册中心服务,服务实例上下线实时感知。
  4. 高度可扩展能力:遵循微内核+插件的设计原则,所有核心能力如Protocol,Transport,Serialization被设计为扩展点,平等对待内置实现和第三方实现。
  5. 运行期流量调度:内置条件、脚本等路由策略,通过配置不同的路由规则,轻松实现灰度发布、同机房优先等功能。
  6. 可视化的服务治理与运维:提供丰富服务治理、运维工具,随时查询服务元数据,服务健康状态即调用统计、实时下发路由策略、调整配置参数。

Dubbo架构图这个图可以看到Dubbo的各角色职责,Registery负责服务发现与注册,Provider往Registry上注册服务信息,Consumer订阅Registry上的服务信息,Registry会及时向Consumer进行推送。然后Consumer从服务列表中选择一个Provider,进行服务调用。

Dubbo配置方式

Dubbo的服务有三种配置方式,API方式基于Spring的XML方式基于SpringBoot的Properties方式。三种方式的服务配置在Demo工程中都有实现,就不多说了。这里要记录一下的,是各种配置的优先级。

三种配置方式之间的关系

显而易见,API方式其实已经不是服务化的配置方式了,是底层的实现方式,展示的是如何将Dubbo的几个核心对象组装成服务。正常情况下也是不太会用得到的,只是在一些脱离Spring的环境中可以偶尔强行用一下,比如MapReduce、spark计算等一些情况可以强行用上一点。
后两种配置方式,其实效果是等价的。例如 dubbo.application.name=foo和<dubbo:registry name="foo" />是等价的,而dubbo.registry.address=nacos://localhost:8848和<dubbo:registry address="nacos://localhost:8848"这两个也是等价的。而在多配置的时候,需要用ID进行区分时,dubbo.protocol.rmi.port=1099 equals to <dubbo:protocol id="rmi" name="rmi" port="1099" />这两种方式也是等价的。而且实际上,在SpringBoot工程中,也是可以通过引入@ImportResource注解,来指定dubbo的服务配置XML的。
而如果在一个SpringBoot工程中,将两种配置方式整合在一起,那配置的优先级又是怎样的呢?这时的优先级是{java -D}>{xml}>{properties}。并且,如果一个项目中有多个dubbo.properties(例如多个jar包中都有配置文件),那么,dubbo会随机的读取一个配置文件,同时会抛出异常信息。官方的建议也是多使用xml方式进行配置。
另外,基于SpringCloud的properties配置,其实还有另一种基于注解的服务声明方式,@Service暴露服务,@Reference调用服务,而这种方式,其实跟xml配置的方式也是等价的。

服务端与消费端的配置优先级

有很多服务属性如retris(重试次数)、timeout(超时时间)、loadbalance(负载方法)等属性,在服务提供端和服务消费端都可以进行配置。此时,服务消费端的配置是优先于服务提供端的。服务提供端的配置相当于是服务的默认属性,因此,官方建议要在服务提供端尽量多的配置这些服务属性。另外,官方还建议,在服务端尽量提供更详细的服务配置,例如在配置服务时,如果可以的话,对每个method提供详细的配置。例如:

<dubbo:protocol threads="200" /> 
<dubbo:service interface="com.alibaba.hello.api.HelloService" version="1.0.0" ref="helloService"
    executes="200" >
    <dubbo:method name="findAllPerson" executes="50" />
</dubbo:service>
复制代码

这样指定了线程池200,而findAllPerson的线程池为50.

指定dubbo的Cache File

官方建议要在registry中指定file。例如<dubbo:registry file=”${user.home}/output/dubbo.cache” />。这个Cache File可以缓存服务注册信息,这样,在注册中心停止服务后,消费端依然可以进行服务调用。由于这个文件很重要,虽然不指定也会默认生成到本地,但是官方建议是要单独指定缓存文件,并且注意不要有多个工程指定同一个缓存文件的情况,这样会造成文件写入权限竞争以及服务注册信息被覆盖的情况。
这个CacheFile机制可以允许消费者绕过注册中心访问服务提供者,而如果需要防止这种情况,可以使用dubbo的令牌验证机制,这样需要在注册中心进行权限验证才可以访问。开启方式也很简单,在provider或者service指定token属性即可:

<!--随机token令牌,使用UUID生成-->
<dubbo:provider interface="com.foo.BarService" token="true" />
<!--固定token令牌,相当于密码-->
<dubbo:provider interface="com.foo.BarService" token="123456" />
复制代码

其他一些有意思的地方

官方的文档中很详细的说明了dubbo的许多特性,这里挑一些有意思的特性。其他可以多参考官方文档。

服务集群容错机制

可以在service中指定集群容错机制,例如 <dubbo:service cluster="failsafe" />

  • 默认是Failover,这种模式当访问出错时(超时等),会自动寻找另外的提供者,发起重试。可以通过指定retries来指定重试次数--retries配置的次数不包含第一次请求。这通常用于读操作,对于写操作,容易造成服务幂等问题。
  • Failfast:只发起一次服务调用,如果出错就立即报错。这种比较适用于写操作。
  • Failsafe:如果服务调用出错或者出现异常,则直接忽略。这种比较适用于写日志这类允许失败的操作。
  • Failback:故障自动恢复,后台记录失败的请求,并定期重传。这种比较适用于消息驱动的场景。
  • Forking: 同时向多个服务端发起请求,一旦有一个服务提供端返回成功,则服务调用成功。这种比较适用于实时性要求较高的读操作。但是显然,这样会浪费更多的服务资源。可以使用fork属性配置并行数。
  • BroadCast: 同时向所有服务提供端发起请求,依次请求,并会报告每一个错误。这通常用于通知所有服务端进行缓存更新之类的操作。

本地服务存根与本地伪装 local stub, local mock

1、通常情况下,服务消费端只有一个接口,对服务的调用实现全部依赖服务提供端。但是,有时候,服务提供端希望在服务消费端也做一些本地操作,例如做ThreadLocal缓存、参数检查、调用失败后返回Mock假数据等。这样,有些在SpringCloud中需要在消费端用Hystrix做的事情,就可以用这个本地服务存根,在服务端直接帮消费端处理完了,这样可以让消费端更进一步忽略服务调用细节。例如,在服务提供端做如下配置:

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" stub="true" /> or
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" stub="com.foo.BarServiceStub" />
复制代码

然后服务提供端就可以通过提供一个本地存根方法,这样BarServiceStub的sayHello方法会在消费端的本地执行,让消费端在服务调用失败后返回容错数据。

public class BarServiceStub implements BarService {
    private final BarService barService;
    // 构造函数传入真正的远程代理对象
    public BarServiceStub(BarService barService){
        this.barService = barService;
    }
    public String sayHello(String name) {
        // 此代码在客户端执行, 你可以在客户端做ThreadLocal本地缓存,或预先验证参数是否合法,等等
        try {
            return barService.sayHello(name);
        } catch (Exception e) {
            // 你可以容错,可以做任何AOP拦截事项
            return "容错数据";
        }
    }
}
复制代码

2、针对Mock这种容错场景,dubbo可以使用mock属性进行更简单的配置;

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="true" /> or
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="com.foo.BarServiceMock" />
复制代码

这样,在barServiceMock中,就不用try cache,而只用关注cache后的处理。

public class BarServiceMock implements BarService {
    public String sayHello(String name) {
        // 你可以伪造容错数据,此方法只在出现RpcException时被执行
        return "容错数据";
    }
}
复制代码

这样,服务消费者可以省掉很多不必要的try cache操作。
3、在mock属性中,可以直接返回一些指定的对象,从而连实现代码都可以省略调了。例如:

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="return null" />
复制代码

mock属性可以返回的对象有:

  • empty:空对象,代表基本类型的默认值,或者空集合等。
  • null: java中的null对象
  • boolean: true 或者 false
  • JSON 格式: 一个对象的JSON反序列化对象。

还有, mock属性中,还可以简单的抛出异常

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="throw" /> //抛出一个RPCException异常
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="throw com.foo.MockException" /> //抛出一个指定异常
复制代码

4、这个版本的dubbo中,mock属性还支持force和fail的mock行为。 fail跟默认流程一致,即表示当消费端远程调用出现异常时才进行。
而force则表示不走远程调用,直接返回mock数据。这在调试时还是有点用的。
force和fail都支持与上面的return或者throw进行组合。、

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="force:return fake" /> or
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" mock="force:throw com.foo.MockException" />
复制代码

5、这个local mock,在处理服务调用异常时,是挺强大的。官方建议,尽量在方法级别上使用mock,而不要在整个服务上使用。像这样,只在sayHello方法上使用mock.

<dubbo:reference id="demoService" check="false" interface="com.foo.BarService">
    <dubbo:parameter key="sayHello.mock" value="force:return fake"/>
</dubbo:reference>
复制代码

6、注意下,stub和mock在服务的提供端和消费端都可以指定,应该还是消费端的优先级高于提供端。

泛化服务 GenericService

Dubbo的服务总是面向接口的,意味着服务调用总是需要一个固定的接口对象,这样很安全,但是同时也不够灵活。而Dubbo可以通过GenericService泛华服务来增加服务灵活性。
1、服务提供端: 在服务提供端,可以用org.apache.dubbo.rpc.service.GenericService替代所有的接口实现。 例如,先按如下方式提供一个服务:

<bean id="genericService" class="com.foo.MyGenericService" />
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" ref="genericService" />
复制代码

而指定的MyGenericService,可以通过继承GenericService来实现扩展逻辑:

public class MyGenericService implements GenericService {
    @Override
    public Object $invoke(String methodName, String[] parameterTypes, Object[] args) throws GenericException {
        if ("sayHello".equals(methodName)) {
            return "Welcome " + args[0];
        }
    }
}
复制代码

这样就可以在不需要接口的情况下,响应服务端的 barService.sayHello(String args)这样的服务请求了。
这种泛化服务方式同样支持API方式的服务暴露,跟xml的配置基本是对等的。
2、泛化服务调用
泛化服务调用,只需要在reference中指定generic为true就行。

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" generic="true" />
复制代码

泛化服务没有了预先定义好的方法,需要使用GenericService的$invoke方法来进行调用

GenericService barService = (GenericService) applicationContext.getBean("barService");
Object result = barService.$invoke("sayHello", new String[] { "java.lang.String" }, new Object[] { "World" });
复制代码

这种调用方式同样支持API格式的服务调用。
泛化方法的返回对象,如果是个POJO的对象,则会以Map结构返回POJO的信息,类似于下面的结构

Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>(); 
// 注意:如果参数类型是接口,或者List等丢失泛型,可通过class属性指定类型。
map.put("class", "com.xxx.PersonImpl"); 
map.put("name", "xxx");  // Person的属性
map.put("password", "yyy");
复制代码

服务管理控制台

Dubbo使用Nacos作为注册中心的话,Nacos已经可以充当服务控制台。
而另外有一个项目则可替代原有的Dubbo Admin作为Dubbo的服务管理控制台。github地址:github.com/apache/dubb… 一个基于Vue.js和Verify+SpringBoot做的前后端分离的管理控制台。

国人的官网看着舒适,示例丰富,说明也很简单详尽,目前版本的Dubbo还有些如分布式事务之类的功能尚未实现,期待Dubbo更强大把。

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