Dubbo 源码学习(一)基础知识及使用的相关技术
2018-04-09 00:00
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初学dubbo的源码,只做尝试性的去学习,做为自己学习的一个记录,各位看官如果觉得写的有错误或理解的不对,请在留言区告诉我,互相学习。本人能力有限,有大神进入 时请指点。
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,它最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合),我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务。
Dubbo的产生背景、最初的需求、架构设计 等可以详细看官方的文档:http://dubbo.io/User+Guide-zh.htm
在看代码中觉得dubbo使用的主要技术如下:
代理(Proxy:javassist等)
反射(Invoke)
协议(Protocol:DubboProtocl等)
序列化(Hession等)
NIO(netty,mina)
SPI(java spi)
装饰器模式(wrapper)
观察者模式(订阅和监听)
spring自定义标签(容器启动时bean的解析)
先去了解一下以上的技术会对看源码有很大的帮助
后面的代码中会经常性的出现上面这些技术,附上一张 官方的文档:
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。
7fe0
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
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:
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。
3. 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。
4. 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。
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。
(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:
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
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,它最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合),我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务。
Dubbo的产生背景、最初的需求、架构设计 等可以详细看官方的文档:http://dubbo.io/User+Guide-zh.htm
在看代码中觉得dubbo使用的主要技术如下:
代理(Proxy:javassist等)
反射(Invoke)
协议(Protocol:DubboProtocl等)
序列化(Hession等)
NIO(netty,mina)
SPI(java spi)
装饰器模式(wrapper)
观察者模式(订阅和监听)
spring自定义标签(容器启动时bean的解析)
先去了解一下以上的技术会对看源码有很大的帮助
后面的代码中会经常性的出现上面这些技术,附上一张 官方的文档:
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。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。
需求
在大规模服务化之前,应用可能7fe0
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
架构
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:
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。
3. 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。
4. 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。
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。
(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:
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
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