Dubbo之——Dubbo高级
1. 基础知识
1.1 分布式基础理论
1.1 分布式系统概述
《分布式系统原理与范型》定义:
“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”
分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。
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。
1.2 发展演变
1.2.1 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。
适用于小型网站,小型管理系统,将所有功能都部署到一个功能里,简单易用。
缺点:
1、性能扩展比较难
2、协同开发问题
3、不利于升级维护
1.2.2 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。
通过切分业务来实现各个模块独立部署,降低了维护和部署的难度,团队各司其职更易管理,性能扩展也更方便,更有针对性。
缺点: 公用模块无法重复利用,开发性的浪费
1.2.3 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。
1.2.3 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)[ Service Oriented Architecture]**是关键
1.3 RPC
1.3.1 什么是RPC
RPC【Remote Procedure Call】是指远程过程调用,是一种进程间通信方式,他是一种技术的思想,而不是规范。
它允许程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数,而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同。
1.3.2 RPC基本原理
RPC两个核心模块:通讯,序列化。
1.2 dubbo核心概念
1.2.1 简介
Apache Dubbo |ˈdʌbəʊ| 提供了六大核心能力:面向接口代理的高性能RPC调用,智能容错和负载均衡,服务自动注册和发现,高度可扩展能力,运行期流量调度,可视化的服务治理与运维。
官网:
https://dubbo.apache.org/zh/docs/concepts/service-discovery/
1.2.2 基本概念
服务提供者(Provider):暴露服务的服务提供方,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(Consumer): 调用远程服务的服务消费方,服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务,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。
注册中心(Registry):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
监控中心(Monitor):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
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。
1.3 dubbo环境搭建(了解)
Nacos 作为注册中心,已搭建无需重复搭建。
1.3.1【windows】-安装dubbo-admin管理控制台
dubbo本身并不是一个服务软件。它其实就是一个jar包能够帮你的java程序连接到nacos,并利用nacos消费、提供服务。所以你不用在Linux上启动什么dubbo服务。
但是为了让用户更好的管理监控众多的dubbo服务,官方提供了一个可视化的监控程序,不过这个监控即使不装也不影响使用。
- 下载dubbo-admin https://github.com/apache/dubbo-admin
- 进入目录,修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定nacos地址
- 打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
- 运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar
> 注意:【有可能控制台看着启动了,但是网页打不开,需要在控制台按下ctrl+c即可】 默认使用root/root 登陆
1.3.2【linux】-安装dubbo-admin管理控制台
2 安装dubbo-admin
- 下载dubbo-admin https://github.com/apache/dubbo-admin
- 进入目录,修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定nacos地址
- 打包dubbo-admin
1 | mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
- 运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar 默认使用root/root 登陆
1.4 搭建监控中心(了解)
1.4.1 dubbo-admin
图形化的服务管理页面;安装时需要指定注册中心地址,即可从注册中心中获取到所有的提供者/消费者进行配置管理
1.4.2 dubbo-monitor-simple
简单的监控中心;
- 安装
1、下载 dubbo-ops https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops
2、修改配置指定注册中心地址 进入 dubbo-monitor-simple\src\main\resources\conf 修改 dubbo.properties文件
nacos地址和http访问端口(Jetty)
4、解压 tar.gz 文件,并运行start.bat 【 如果缺少servlet-api,自行导入servlet-api再访问监控中心】
5、启动访问8080
- 监控中心配置
1 | 所有服务配置连接监控中心,进行监控统计 |
Simple Monitor 挂掉不会影响到 Consumer 和 Provider 之间的调用,所以用于生产环境不会有风险。
Simple Monitor 采用磁盘存储统计信息,请注意安装机器的磁盘限制,如果要集群,建议用mount共享磁盘。
1.5 SpringCloud Alibaba Dubbo【重要】
导入资料基础工程
1、引入依赖
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注意:版本的控制
2、配置application.properties
1 | ### 提供者配置: |
消费方:
1 | #服务配置 |
3、添加dubbo注解
服务提供方:
1 |
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消费方:
1 |
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注意:【如果没有在配置中写dubbo.scan.base-package,还需要使用@EnableDubbo注解】
4、启动测试
2. dubbo配置
2.1 配置原则
https://dubbo.apache.org/zh/docsv2.7/user/configuration/configuration-load-process/
JVM 启动 -D 参数优先,这样可以使用户在部署和启动时进行参数重写,比如在启动时需改变协议的端口。
XML 次之,如果在 XML 中有配置,则 dubbo.properties 中的相应配置项无效。
Properties 最后,相当于缺省值,只有 XML 没有配置时,dubbo.properties 的相应配置项才会生效,通常用于共享公共配置,比如应用名。
dubbo.properties 配置文件是Dubbo默认会加载的一个配置文件,名称是固定的。一般这个配置文件配置的是通用信息
2.2 重试次数
失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器,但重试会带来更长延迟。可通过 retries=“2” 来设置重试次数(不含第一次)。
retries=””:重试次数,不包含第一次调用,0代表不重试。
关于幂等性操作(设置重试次数)【查询、删除、修改】、非幂等(不能设置重试次数)【新增】
无论前端发送多少次请求,得到结果是相同
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2.3 超时时间
由于网络或服务端不可靠,会导致调用出现一种不确定的中间状态(超时)。为了避免超时导致客户端资源(线程)挂起耗尽,必须设置超时时间。默认调用的时间是 1s。
2.3.1 Dubbo服务消费方
1 |
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2.3.2 Dubbo服务提供方
1 |
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2.3.3 配置原则【重要】
dubbo推荐在Provider上尽量多配置Consumer端属性:
1、作服务的提供者,比服务使用方更清楚服务性能参数,如调用的超时时间,合理的重试次数,等等
2、在Provider配置后,Consumer不配置则会使用Provider的配置值,即Provider配置可以作为Consumer的缺省值。否则,Consumer会使用Consumer端的全局设置,这对于Provider不可控的,并且往往是不合理的
==配置的覆盖规则:==
方法级配置别优于接口级别,即小Scope优先
Consumer端配置 优于 Provider配置 优于 全局配置,
最后是Dubbo Hard Code的配置值
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/configuration/xml.html
2.4 灰度发布-版本号
当一个接口实现,出现不兼容升级时,可以用版本号过渡,版本号不同的服务相互间不引用。可以按照以下的步骤进行版本迁移:
在低压力时间段,先升级一半提供者为新版本
再将所有消费者升级为新版本
然后将剩下的一半提供者升级为新版本
1 |
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2.5 上下文信息
通过上下文存放当前调用过程中所需的环境信息
上下文中存放的是当前调用过程中所需的环境信息。所有配置信息都将转换为 URL 的参数,参见 schema 配置参考手册 中的对应URL参数一列。
RpcContext 是一个 ThreadLocal 的临时状态记录器,当接收到 RPC 请求,或发起 RPC 请求时,RpcContext 的状态都会变化。比如:A 调 B,B 再调 C,则 B 机器上,在 B 调 C 之前,RpcContext 记录的是 A 调 B 的信息,在 B 调 C 之后,RpcContext 记录的是 B 调 C 的信息。
2.5.1 服务消费方
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2.5.2 服务提供方
1 |
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小结:Dubbo上下文对象用于存储调用链路中的数据环境信息
2.6 隐式参数
通过 Dubbo 中的 Attachment 在服务消费方和提供方之间隐式传递参数
可以通过 RpcContext
上的 setAttachment
和 getAttachment
在服务消费方和提供方之间进行参数的隐式传递。
注意:
path, group, version, dubbo, token, timeout 几个 key 是保留字段,请使用其它值。
在服务消费方端设置隐式参数:
setAttachment
设置的 KV 对,在完成下面一次远程调用会被清空,即多次远程调用要多次设置。
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在服务提供方端获取隐式参数:
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高可用
3.1 nacos宕机与dubbo直连
现象:nacos注册中心宕机,还可以消费dubbo暴露的服务。
是生产环境还是开发环境?
原因:
健壮性
- 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
高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间;
dubbo 直连方式调用,绕过nacos注册中心实现:
@Reference(url=“127.0.0.1:20880”) 直接连接服务的提供方的地址
1 <dubbo:reference url="192.168.25.1:20880">面试题:
- 注册中心是否可以替换? 如果可以替换那么可以用什么来替换? 为什么?
- redis作为注册中心的原因是什么? 数据结构是什么? 怎么实现?
实现步骤:
- 引入依赖
1 | <dependency> |
- 修改配置(将原先配置nacos链接信息,修改为redis)
1 | yaml |
==注意:服务端和消费端都需要修改此配置==
3.2 集群下dubbo负载均衡配置
在集群负载均衡时,Dubbo 提供了多种均衡策略,==缺省为 random 加权随机调用。==
负载均衡策略【重点】
3.2.1 Random LoadBalance
随机,按权重设置随机概率。在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重。
3.2.2 RoundRobin LoadBalance
轮循,按公约后的权重设置轮循比率。存在慢的提供者累积请求的问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在调到第二台上。
3.2.3 LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数,相同活跃数的随机,活跃数指调用前后计数差。使慢的提供者收到更少请求,因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
3.2.4 ConsistentHash LoadBalance
一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。
算法参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
缺省只对第一个参数 Hash,如果要修改,配置<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1"/>
缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置<dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
3.3 整合hystrix,服务熔断与降级处理
3.3.1 服务降级
什么是服务降级?
当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务,并定义降级后的返回策略。
向注册中心写入动态配置覆盖规则:
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其中:
- mock=force:return null 表示==消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值,不发起远程调用。==用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
- 还可以改为 mock=fail:return null ==表示消费方对该服务的方法调用在失败后,再返回 null 值,不抛异常。==用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。
3.3.2 集群容错
在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试。
Failover Cluster
失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。可通过 retries=“2” 来设置重试次数(不含第一次)。
重试次数配置如下:
<dubbo:service retries=“2” />
或
<dubbo:reference retries=“2” />
或
< dubbo:reference>
<dubbo:method name=“findFoo” retries=“2” />
< /dubbo:reference>
Failfast Cluster
快速失败,只发起一次调用,失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作,比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全,出现异常时,直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。可通过 forks=“2” 来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 [2]。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
集群模式配置
按照以下示例在服务提供方和消费方配置集群模式
<dubbo:service cluster=“failsafe” />
或
<dubbo:reference cluster=“failsafe” />
3.3.3 整合hystrix
Hystrix 旨在通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离,请求缓存和请求打包,以及监控和配置等功能
1、配置spring-cloud-starter-netflix-hystrix
spring boot官方提供了对hystrix的集成,直接在pom.xml里加入依赖:
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然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter
2、配置Provider端
在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置,这样子调用就会经过Hystrix代理。
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3、配置Consumer端
对于Consumer端,则可以增加一层method调用,并在method上配置@HystrixCommand。当调用出错时,会走到fallbackMethod = “reliable”的调用里。
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dubbo原理
参考官网:https://dubbo.apache.org/zh/docsv2.7/dev/implementation/
4.1 RPC原理
一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下:
==1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;==
2)client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;
3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;
4)server stub收到消息后进行解码;
5)server stub根据解码结果调用本地的服务;
6)本地服务执行并将结果返回给server stub;
7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;
8)client stub接收到消息,并进行解码;
==9)服务消费方得到最终结果。==
RPC框架的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,这些细节对用户来说是透明的,不可见的。
dubbo 是基于RPC框架来实现的远程调用,意思是Dubbo的底层一定会有当前RPC调用的每一步的细节。
4.2 netty通信原理
Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架, 用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。它极大地简化并简化了TCP和UDP套接字服务器等网络编程。
BIO:(Blocking IO) 阻塞式IO
NIO (Non-Blocking IO)非阻塞式IO
Selector 一般称 为选择器 ,也可以翻译为 多路复用器,
Connect(连接就绪)、Accept(接受就绪)、Read(读就绪)、Write(写就绪)
Netty基本原理:
4.3 dubbo原理
Dubbo SPI
SPI 全称为 Service Provider Interface,是一种服务发现机制。SPI 的本质是将接口实现类的全限定名配置在文件中,并由服务加载器读取配置文件,加载实现类。这样可以在运行时,动态为接口替换实现类。正因此特性,我们可以很容易的通过 SPI 机制为我们的程序提供拓展功能。SPI 机制在第三方框架中也有所应用,比如 Dubbo 就是通过 SPI 机制加载所有的组件。不过,Dubbo 并未使用 Java 原生的 SPI 机制,而是对其进行了增强,使其能够更好的满足需求。在 Dubbo 中,SPI 是一个非常重要的模块。基于 SPI,我们可以很容易的对 Dubbo 进行拓展。如果大家想要学习 Dubbo 的源码,SPI 机制务必弄懂。接下来,我们先来了解一下 Java SPI 与 Dubbo SPI 的用法,然后再来分析 Dubbo SPI 的源码。
需要特别说明的是,本篇文章以及本系列其他文章所分析的源码版本均为 dubbo-2.6.4。因此大家在阅读文章的过程中,需注意将代码版本切换到 dubbo-2.6.4 tag 上。
Dubbo IOC
Dubbo IOC 是通过 setter 方法注入依赖。Dubbo 首先会通过反射获取到实例的所有方法,然后再遍历方法列表,检测方法名是否具有 setter 方法特征。若有,则通过 ObjectFactory 获取依赖对象,最后通过反射调用 setter 方法将依赖设置到目标对象中。整个过程对应的代码如下:
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在上面代码中,objectFactory 变量的类型为 AdaptiveExtensionFactory,AdaptiveExtensionFactory 内部维护了一个 ExtensionFactory 列表,用于存储其他类型的 ExtensionFactory。Dubbo 目前提供了两种 ExtensionFactory,分别是 SpiExtensionFactory 和 SpringExtensionFactory。前者用于创建自适应的拓展,后者是用于从 Spring 的 IOC 容器中获取所需的拓展。这两个类的类的代码不是很复杂,这里就不一一分析了。
Dubbo IOC 目前仅支持 setter 方式注入,总的来说,逻辑比较简单易懂。
4.3.1 dubbo原理 -框架设计
参考官网:https://dubbo.apache.org/zh/docsv2.7/dev/design/
图例说明:
- 图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口,右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口,位于中轴线上的为双方都用到的接口。
- 图中从下至上分为十层,各层均为单向依赖,右边的黑色箭头代表层之间的依赖关系,每一层都可以剥离上层被复用,其中,Service 和 Config 层为 API,其它各层均为 SPI。
- 图中绿色小块的为扩展接口,蓝色小块为实现类,图中只显示用于关联各层的实现类。
- 图中蓝色虚线为初始化过程,即启动时组装链,红色实线为方法调用过程,即运行时调时链,紫色三角箭头为继承,可以把子类看作父类的同一个节点,线上的文字为调用的方法。
各层说明:
- config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解析配置生成配置类
- proxy 服务代理层:服务接口透明代理,生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton, 以 ServiceProxy 为中心,扩展接口为 ProxyFactory
- registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现,以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
- cluster 路由层:封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以 Invoker 为中心,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
- monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
- protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
- exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
- transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
- serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
4.3.2 dubbo原理 -启动解析、加载配置信息
配置文件的标签解析对象,用来解析XML文件中配置的Dubbo的属性
那么如何知道当前的解析Bean的class的呢?
我们观察 当前的构造对象, 调用的前一步中包含了一个对象 叫做 DubboNamespaceHandler 中的 init() 方法
基于 dubbo.jar 内的 META-INF/spring.handlers
配置,Spring 在遇到 dubbo 名称空间时,会回调 DubboNamespaceHandler
。
所有 dubbo 的标签,都统一用 DubboBeanDefinitionParser
进行解析,基于一对一属性映射,将 XML 标签解析为 Bean 对象。
在 ServiceConfig.export()
或 ReferenceConfig.get()
初始化时,将 Bean 对象转换 URL 格式,所有 Bean 属性转成 URL 的参数。
然后将 URL 传给 协议扩展点,基于扩展点的 扩展点自适应机制,根据 URL 的协议头,进行不同协议的服务暴露或引用。
4.3.3 dubbo原理 -服务暴露
Invoker
是 Dubbo 领域模型中非常重要的一个概念,当前Invoker其实包含的就是 当前实现类以及暴露这个服务的ip端口信息的组合,相当于对原有实现类的封装。
- 只暴露服务端口DubboProtocol:
在没有注册中心,直接暴露提供者的情况下,ServiceConfig
解析出的 URL 的格式为:dubbo://service-host/com.foo.FooService?version=1.0.0
。
基于扩展点自适应机制,通过 URL 的 dubbo://
协议头识别,直接调用 DubboProtocol
的 export()
方法,打开服务端口。启动 netty服务器监听Dubbo协议的端口
- 向注册中心暴露服务RegistryProtocol:
在有注册中心,需要注册提供者地址的情况下,ServiceConfig
解析出的 URL 的格式为: registry://registry-host/org.apache.dubbo.registry.RegistryService?export=URL.encode("dubbo://service-host/com.foo.FooService?version=1.0.0")
,
基于扩展点自适应机制,通过 URL 的 registry://
协议头识别,就会调用 RegistryProtocol
的 export()
方法,将 export
参数中的提供者 URL,先注册到注册中心。
再重新传给 Protocol
扩展点进行暴露: dubbo://service-host/com.foo.FooService?version=1.0.0
,然后基于扩展点自适应机制,通过提供者 URL 的 dubbo://
协议头识别,就会调用 DubboProtocol
的 export()
方法,打开服务端口。
4.3.4 dubbo原理 -服务引用
1. 直连引用服务:
在没有注册中心,直连提供者的情况下 ,==ReferenceConfig
==解析出的 URL 的格式为:[dubbo://service-host/com.foo.FooService?version=1.0.0
。
基于扩展点自适应机制,通过 URL 的 dubbo://
协议头识别,直接调用 DubboProtocol
的 refer()
方法,返回提供者引用。 从注册中心远程获取当前服务的地址
2. 从注册中心发现引用服务:
在有注册中心,通过注册中心发现提供者地址的情况下,==ReferenceConfig
== 解析出的 URL 的格式为:registry://registry-host/org.apache.dubbo.registry.RegistryService?refer=URL.encode("consumer://consumer-host/com.foo.FooService?version=1.0.0")
。
基于扩展点自适应机制,通过 URL 的 registry://
协议头识别,就会调用 RegistryProtocol
的 refer()
方法,基于 refer
参数中的条件,查询提供者 URL,如: dubbo://service-host/com.foo.FooService?version=1.0.0
。
基于扩展点自适应机制,通过提供者 URL 的 dubbo://
协议头识别,就会调用 DubboProtocol
的 refer()
方法,得到提供者引用。
然后 RegistryProtocol
将多个提供者引用,通过 Cluster
扩展点,伪装成单个提供者引用返回。
4.3.5 dubbo原理 -服务调用
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/dev/design.html
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/source_code_guide/loadbalance.html
上图是服务消费的主过程:
首先 ReferenceConfig
类的 init
方法调用 Protocol
的 refer
方法生成 Invoker
实例(如上图中的红色部分),这是服务消费的关键。接下来把 Invoker
转换为客户端需要的接口(如:HelloWorld)。
关于每种协议如 RMI/Dubbo/Web service 等它们在调用 refer
方法生成 Invoker
实例的细节和上一章节所描述的类似。
由于 Invoker
是 Dubbo 领域模型中非常重要的一个概念,很多设计思路都是向它靠拢。这就使得 Invoker
渗透在整个实现代码里,对于刚开始接触 Dubbo 的人,确实容易给搞混了。 下面我们用一个精简的图来说明最重要的两种 Invoker
:服务提供 Invoker
和服务消费 Invoker
:
为了更好的解释上面这张图,我们结合服务消费和提供者的代码示例来进行说明:
服务消费者代码:
1 |
|
上面代码中的 DemoService
就是上图中服务消费端的 proxy,用户代码通过这个 proxy 调用其对应的 Invoker
,而该 Invoker
实现了真正的远程服务调用。
服务提供者代码:
1 |
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上面这个类会被封装成为一个 AbstractProxyInvoker
实例,并新生成一个 Exporter
实例。这样当网络通讯层收到一个请求后,会找到对应的 Exporter
实例,并调用它所对应的 AbstractProxyInvoker
实例,从而真正调用了服务提供者的代码。Dubbo 里还有一些其他的 Invoker
类,但上面两种是最重要的。
其它: