基于Dubbo框架构建分布式服务
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摘要: Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,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,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方(Provider)服务所在的节点上,只选择最快一个返回响应的,然后将调用结果返回给服务消费方(Co

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,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,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方(Provider)服务所在的节点上,只选择最快一个返回响应的,然后将调用结果返回给服务消费方(Consumer),显然这种方式是以冗余服务为基础的,需要消耗更多的资源,但是能够满足高实时应用的需求。
有关Dubbo服务框架的简单使用,可以参考我的其他两篇文章(《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》,《Dubbo实现RPC调用使用入门》,后面参考链接中已给出链接),这里主要围绕Dubbo分布式服务相关配置的使用来说明与实践。

Dubbo服务集群容错

假设我们使用的是单机模式的Dubbo服务,如果在服务提供方(Provider)发布服务以后,服务消费方(Consumer)发出一次调用请求,恰好这次由于网络问题调用失败,那么我们可以配置服务消费方重试策略,可能消费方第二次重试调用是成功的(重试策略只需要配置即可,重试过程是透明的);但是,如果服务提供方发布服务所在的节点发生故障,那么消费方再怎么重试调用都是失败的,所以我们需要采用集群容错模式,这样如果单个服务节点因故障无法提供服务,还可以根据配置的集群容错模式,调用其他可用的服务节点,这就提高了服务的可用性。
首先,根据Dubbo文档,我们引用文档提供的一个架构图以及各组件关系说明,如下所示:

上述各个组件之间的关系(引自Dubbo文档)说明如下:

  • 这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象,Invoker封装了Provider地址及Service接口信息。
  • Directory代表多个Invoker,可以把它看成List,但与List不同的是,它的值可能是动态变化的,比如注册中心推送变更。
  • Cluster将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个。
  • Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等。
  • LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选。

我们也简单说明目前Dubbo支持的集群容错模式,每种模式适应特定的应用场景,可以根据实际需要进行选择。Dubbo内置支持如下6种集群模式:

  • Failover Cluster模式

配置值为failover。这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择,调用失败时,会自动切换,重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式,如读操作,因为每次调用的副作用是相同的,所以可以选择自动切换并重试调用,对调用者完全透明。可以看到,如果重试调用必然会带来响应端的延迟,如果出现大量的重试调用,可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题,如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时,等等,这就需要仔细检测排查了。
例如,可以这样显式指定Failover模式,或者不配置则默认开启Failover模式,配置示例如下:

<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0" cluster="failover" retries="2" timeout="100" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" > <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" /> </dubbo:service>

上述配置使用Failover Cluster模式,如果调用失败一次,可以再次重试2次调用,服务级别调用超时时间为100ms,调用方法queryRoomUserCount的超时时间为80ms,允许重试2次,最坏情况调用花费时间160ms。如果该服务接口org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService还有其他的方法可供调用,则其他方法没有显式配置则会继承使用dubbo:service配置的属性值。

  • Failfast Cluster模式

配置值为failfast。这种模式称为快速失败模式,调用只执行一次,失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作,每次调用的副作用是不同的,如写操作,比如交易系统我们要下订单,如果一次失败就应该让它失败,通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求(另一个新的订单)。

  • Failsafe Cluster模式

配置值为failsafe。失败安全模式,如果调用失败, 则直接忽略失败的调用,而是要记录下失败的调用到日志文件,以便后续审计。

  • Failback Cluster模式

配置值为failback。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模式

配置值为forking。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。

  • Broadcast Cluster模式

配置值为broadcast。广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错(2.1.0开始支持)。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。
上面的6种模式都可以应用于生产环境,我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要,也可以定制实现自己的集群容错模式,因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口,只需要实现接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster即可,接口定义如下所示:

@SPI(FailoverCluster.NAME) public interface Cluster { /** * Merge the directory invokers to a virtual invoker. * @param <T> * @param directory * @return cluster invoker * @throws RpcException */ @Adaptive <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException; }

关于如何实现一个自定义的集群容错模式,可以参考Dubbo源码中内置支持的汲取你容错模式的实现,6种模式对应的实现类如下所示:

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverCluster com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailfastCluster com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailsafeCluster com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailbackCluster com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.ForkingCluster com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AvailableCluster

可能我们初次接触Dubbo时,不知道如何在实际开发过程中使用Dubbo的集群模式,后面我们会以Failover Cluster模式为例开发我们的分布式应用,再进行详细的介绍。

Dubbo服务负载均衡

Dubbo框架内置提供负载均衡的功能以及扩展接口,我们可以透明地扩展一个服务或服务集群,根据需要非常容易地增加/移除节点,提高服务的可伸缩性。Dubbo框架内置提供了4种负载均衡策略,如下所示:

  • Random LoadBalance:随机策略,配置值为random。可以设置权重,有利于充分利用服务器的资源,高配的可以设置权重大一些,低配的可以稍微小一些
  • RoundRobin LoadBalance:轮询策略,配置值为roundrobin。
  • LeastActive LoadBalance:配置值为leastactive。根据请求调用的次数计数,处理请求更慢的节点会受到更少的请求
  • ConsistentHash LoadBalance:一致性Hash策略,具体配置方法可以参考Dubbo文档。相同调用参数的请求会发送到同一个服务提供方节点上,如果某个节点发生故障无法提供服务,则会基于一致性Hash算法映射到虚拟节点上(其他服务提供方)

在实际使用中,只需要选择合适的负载均衡策略值,配置即可,下面是上述四种负载均衡策略配置的示例:

<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0" cluster="failover" retries="2" timeout="100" loadbalance="random" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" > <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" loadbalance="leastactive" /> </dubbo:service>

上述配置,也体现了Dubbo配置的继承性特点,也就是dubbo:service元素配置了loadbalance=”random”,则该元素的子元素dubbo:method如果没有指定负载均衡策略,则默认为loadbalance=”random”,否则如果dubbo:method指定了loadbalance=”leastactive”,则使用子元素配置的负载均衡策略覆盖了父元素指定的策略(这里调用queryRoomUserCount方法使用leastactive负载均衡策略)。
当然,Dubbo框架也提供了实现自定义负载均衡策略的接口,可以实现com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance接口,接口定义如下所示:

/** * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe) * * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)">Load-Balancing</a> * * @see com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster#join(Directory) * @author qian.lei * @author william.liangf */ @SPI(RandomLoadBalance.NAME) public interface LoadBalance { /** * select one invoker in list. * @param invokers invokers. * @param url refer url * @param invocation invocation. * @return selected invoker. */ @Adaptive("loadbalance") <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException; }

如何实现一个自定义负载均衡策略,可以参考Dubbo框架内置的实现,如下所示的3个实现类:

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RandomLoadBalance 
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RoundRobinLoadBalance com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.LeastActiveLoadBalance

Dubbo服务集群容错实践

手机应用是以聊天室为基础的,我们需要收集用户的操作行为,然后计算聊天室中在线人数,并实时在手机应用端显示人数,整个系统的架构如图所示:

上图中,主要包括了两大主要流程:日志收集并实时处理流程、调用读取实时计算结果流程,我们使用基于Dubbo框架开发的服务来提供实时计算结果读取聊天人数的功能。上图中,实际上业务接口服务器集群也可以基于Dubbo框架构建服务,就看我们想要构建什么样的系统来满足我们的需要。
如果不使用注册中心,服务消费方也能够直接调用服务提供方发布的服务,这样需要服务提供方将服务地址暴露给服务消费方,而且也无法使用监控中心的功能,这种方式成为直连。
如果我们使用注册中心,服务提供方将服务发布到注册中心,而服务消费方可以通过注册中心订阅服务,接收服务提供方服务变更通知,这种方式可以隐藏服务提供方的细节,包括服务器地址等敏感信息,而服务消费方只能通过注册中心来获取到已注册的提供方服务,而不能直接跨过注册中心与服务提供方直接连接。这种方式的好处是还可以使用监控中心服务,能够对服务的调用情况进行监控分析,还能使用Dubbo服务管理中心,方便管理服务,我们在这里使用的是这种方式,也推荐使用这种方式。使用注册中心的Dubbo分布式服务相关组件结构,如下图所示:
 

  • 核心技术:Maven,Springmvc mybatis shiro, Druid, Restful, Dubbo, ZooKeeper,Redis,FastDFS,ActiveMQ,Nginx 
    1.     项目核心代码结构截图

    分布式框架介绍 - kafkaee - kafkaee的博客

       项目模块依赖分布式框架介绍 - kafkaee - kafkaee的博客

    特别提醒:开发人员在开发的时候可以将自己的业务REST服务化或者Dubbo服务化

    2.    项目依赖介绍

       2.1 后台管理系统、Rest服务系统、Scheculer定时调度系统依赖如下图:
     

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           2.2 Dubbo独立服务项目依赖如下图:

     分布式框架介绍 - kafkaee - kafkaee的博客

    3.  项目功能部分截图:

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    zookeeper、dubbo服务启动 

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    dubbo管控台 

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     REST服务平台

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