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dubbo

分布式系统简介
发展演变
RPC
dubbo核心概念
搭建dubbo
dubbo-helloworld
整合SpringBoot
- dubbo配置
高可用
dubbo原理

分布式系统简介

“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。

发展演变

在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

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（某一个功能修改都会重新部署引用）
2、协同开发问题(多个人改同一个引用非常麻烦)
3、不利于升级维护(升级后引用容量变大，单一服务器很难支撑)

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。
在这里插入图片描述

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
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。
在这里插入图片描述

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。
在这里插入图片描述

RPC

什么叫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。RPC基本原理

在这里插入图片描述
RPC两个核心模块：通讯，序列化。

dubbo核心概念

2.1）、简介
Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
官网：
http://dubbo.apache.org/
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。

搭建dubbo

zookeeper
参考教程：windows安装zookeeper
下载Dubbo监控端
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zookeeper，并利用zookeeper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。3.2）、【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zookeeper，并利用zookeeper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/incubator-dubbo-ops
2、进入目录，修改dubbo-admin配置
修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址

3、打包dubbo-admin
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
4、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

dubbo-helloworld

4.1）、提出需求
某个电商系统，订单服务需要调用用户服务获取某个用户的所有地址；
我们现在需要创建两个服务模块进行测试

模块	功能
订单服务web模块	创建订单等
用户服务service模块	查询用户地址等

测试预期结果：
订单服务web模块在A服务器，用户服务模块在B服务器，A可以远程调用B的功能。
4.2）、工程架构
根据 dubbo《服务化最佳实践》

4.3）、创建模块
1、gmall-interface：公共接口层（model，service，exception…）
作用：定义公共接口，也可以导入公共依赖

1、Bean模型
public class UserAddress implements Serializable{

private Integer id;
private String userAddress;
private String userId;
private String consignee;
private String phoneNum;
private String isDefault;
}
3、Service接口
UserService
public List getUserAddressList(String userId)

在这里插入图片描述

2、gmall-user：用户模块（对用户接口的实现）
pom.xml

  <dependencies>
  	<dependency>
  		<groupId>com.atguigu.dubbo</groupId>
  		<artifactId>gmall-interface</artifactId>
  		<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  	</dependency>
  </dependencies>

2、Service

public class UserServiceImpl implements UserService { 
   
		
	@Override
	public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) { 
   
		// TODO Auto-generated method stub
		return userAddressDao.getUserAddressById(userId);
	}

}

4、gmall-order-web：订单模块（调用用户模块）

1、
pom.xml

<dependencies>
  	<dependency>
  		<groupId>com.atguigu.dubbo</groupId>
  		<artifactId>gmall-interface</artifactId>
  		<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  	</dependency>
   </dependencies>

2、测试

public class OrderService { 
   
	
	UserService userService;
	
	/** * 初始化订单，查询用户的所有地址并返回 * @param userId * @return */
	public List<UserAddress> initOrder(String userId){ 
   
		return userService.getUserAddressList(userId);
	}

}

现在这样是无法进行调用的。我们gmall-order-web引入了gmall-interface，但是interface的实现是gmall-user，我们并没有引入，而且实际他可能还在别的服务器中。
4.4）、使用dubbo改造
1、改造gmall-user作为服务提供者
1、引入dubbo

<!-- 引入dubbo -->
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>dubbo</artifactId>
			<version>2.6.2</version>
		</dependency>

<!-- 由于我们使用zookeeper作为注册中心，所以需要操作zookeeper

dubbo 2.6以前的版本引入zkclient操作zookeeper
dubbo 2.6及以后的版本引入curator操作zookeeper
下面两个zk客户端根据dubbo版本2选1即可
–>
<

dependency>
			<groupId>com.101tec</groupId>
			<artifactId>zkclient</artifactId>
			<version>0.10</version>
		</dependency>
		<!-- curator-framework -->
		<dependency>
			<groupId>org.apache.curator</groupId>
			<artifactId>curator-framework</artifactId>
			<version>2.12.0</version>
		</dependency>

2、配置提供者

<!--当前应用的名字 -->
	<dubbo:application name="gmall-user"></dubbo:application>
	<!--指定注册中心的地址 -->
    <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
    <!--使用dubbo协议，将服务暴露在20880端口 -->
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
    <!-- 指定需要暴露的服务 -->
    <dubbo:service interface="com.atguigu.gmall.service.UserService" ref="userServiceImpl" />

3、启动服务

public static void main(String[] args) throws IOException {

ClassPathXmlApplicationContext context =
new ClassPathXmlApplicationContext(“classpath:spring-beans.xml”);

System.in.read();

}

2、改造gmall-order-web作为服务消费者
1、引入dubbo

<!-- 引入dubbo -->
<dependency>
	<groupId>com.alibaba</groupId>
	<artifactId>dubbo</artifactId>
	<version>2.6.2</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>com.101tec</groupId>
	<artifactId>zkclient</artifactId>
	<version>0.10</version>
</dependency>
<!-- curator-framework -->
<dependency>
	<groupId>org.apache.curator</groupId>
	<artifactId>curator-framework</artifactId>
	<version>2.12.0</version>
</dependency>

2、配置消费者信息

<!-- 应用名 -->
	<dubbo:application name="gmall-order-web"></dubbo:application>
	<!-- 指定注册中心地址 -->
	<dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
	<!-- 生成远程服务代理，可以和本地bean一样使用demoService -->
	<dubbo:reference id="userService" interface="com.atguigu.gmall.service.UserService"></dubbo:reference>

3、测试调用
访问gmall-order-web的initOrder请求，会调用UserService获取用户地址；
调用成功。说明我们order已经可以调用远程的UserService了；

4、注解版
1、服务提供方

	<dubbo:application name="gmall-user"></dubbo:application>
    <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
<dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.user.impl"/>

import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;
import com.atguigu.gmall.bean.UserAddress;
import com.atguigu.gmall.service.UserService;
import com.atguigu.gmall.user.mapper.UserAddressMapper;

@Service //使用dubbo提供的service注解，注册暴露服务

public class UserServiceImpl implements UserService { 
   

	@Autowired
	UserAddressMapper userAddressMapper;

2、服务消费方

<dubbo:application name="gmall-order-web"></dubbo:application>
<dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />
<dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.order.controller"/>

@Controller
public class OrderController { 
   
	
	@Reference  //使用dubbo提供的reference注解引用远程服务
	UserService userService;

5、监控中心
5.1）、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

5.2）、dubbo-monitor-simple
简单的监控中心；
1、安装
1、下载 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

3、打包dubbo-monitor-simple
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true
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 在这里插入图片描述
2、监控中心配置
所有服务配置连接监控中心，进行监控统计

<dubbo:monitor protocol=“registry”></dubbo:monitor>

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。

整合SpringBoot

1、引入spring-boot-starter以及dubbo和curator的依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.boot</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>
注意starter版本适配

：

2、配置application.properties
提供者配置：

dubbo.application.name=gmall-user
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo
application.name就是服务名，不能跟别的dubbo提供端重复
registry.protocol 是指定注册中心协议
registry.address 是注册中心的地址加端口号
protocol.name 是分布式固定是dubbo,不要改。
base-package  注解方式要扫描的包

消费者配置：

dubbo.application.name=gmall-order-web
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo

3、dubbo注解

@Service、@Reference
【如果没有在配置中写dubbo.scan.base-package,还需要使用@EnableDubbo注解】

dubbo配置

1、配置原则
在这里插入图片描述
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。
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)。
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>

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。
1、Dubbo消费端
全局超时配置

<dubbo:consumer timeout="5000" />

指定接口以及特定方法超时配置
<dubbo:reference interface=“com.foo.BarService” timeout=“2000”>
<dubbo:method name=“sayHello” timeout=“3000” />
</dubbo:reference>

2、Dubbo服务端
全局超时配置
<dubbo:provider timeout=“5000” />

指定接口以及特定方法超时配置
<dubbo:provider interface=“com.foo.BarService” timeout=“2000”>
<dubbo:method name=“sayHello” timeout=“3000” />
</dubbo:provider>

3、配置原则
dubbo推荐在Provider上尽量多配置Consumer端属性：

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
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（见配置文档）

在这里插入图片描述
4、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
老版本服务提供者配置：

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

新版本服务提供者配置：

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

老版本服务消费者配置：

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

新版本服务消费者配置：

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

如果不需要区分版本，可以按照以下的方式配置：

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />

高可用

zookeeper宕机与dubbo直连

现象：zookeeper注册中心宕机，还可以消费dubbo暴露的服务。
原因：
健壮性

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
注意：当注册中心断开后，消费者仍然可以连接上服务者，因为有本地缓存，此外消费者还可以直接通过服务者ip绕开注册中心直接访问服务器
高可用：通过设计，减少系统不能提供服务的时间；
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 随机调用。

负载均衡策略

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。
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。
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。
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，请配置 <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” />

整合hystrix，服务熔断与降级处理

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：

RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension();
Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://10.20.153.10:2181"));
registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=force:return+null"));

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。

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。
集群容错模式

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>
	<!--重传次数-->
    <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、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：

org.springframework.cloud spring-cloud-starter-netflix-hystrix 1.4.4.RELEASE

然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter：

@SpringBootApplication
@EnableHystrix
public class ProviderApplication {

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。

@Service(version = "1.0.0")
public class HelloServiceImpl implements HelloService { 
   
    @HystrixCommand(commandProperties = { 
   
     @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),
     @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000") })
    @Override
    public String sayHello(String name) { 
   
        // System.out.println("async provider received: " + name);
        // return "annotation: hello, " + name;
        throw new RuntimeException("Exception to show hystrix enabled.");
    }
}

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。

    @Reference(version = "1.0.0")
    private HelloService demoService;

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "reliable")
    public String doSayHello(String name) { 
   
        return demoService.sayHello(name);
    }
    public String reliable(String name) { 
   
        return "hystrix fallback value";
    }

dubbo原理

发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/168760.html原文链接：https://javaforall.cn

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Dubbo入门_dubbo的原理

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