基于Dubbo框架构建分布式服务

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:
dubbo-cluster-architecture
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:
dubbo-services-architecture
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:
dubbo-services-internal-architecture

下面,开发部署我们的应用,通过如下4个步骤来完成:

  • 服务接口定义

服务接口将服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)连接起来,服务提供方实现接口中定义的服务,即给出服务的实现,而服务消费方负责调用服务。我们接口中给出了2个方法,一个是实时查询获取当前聊天室内人数,另一个是查询一天中某个/某些聊天室中在线人数峰值,接口定义如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.api;

import java.util.List;

public interface ChatRoomOnlineUserCounterService {

     String queryRoomUserCount(String rooms);
    
     List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat);
}

接口是服务提供方和服务消费方公共遵守的协议,一般情况下是服务提供方将接口定义好后提供给服务消费方。

  • 服务提供方

服务提供方实现接口中定义的服务,其实现和普通的服务没什么区别,我们的实现类为ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl,代码如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.provider.service;

import java.util.List;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
import org.shirdrn.dubbo.common.utils.DateTimeUtils;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;

import com.alibaba.dubbo.common.utils.StringUtils;
import com.google.common.base.Strings;
import com.google.common.collect.Lists;

public class ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl implements ChatRoomOnlineUserCounterService {

     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl.class);
     private JedisPool jedisPool;
     private static final String KEY_USER_COUNT = "chat::room::play::user::cnt";
     private static final String KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX = "chat::room::max::user::cnt::";
     private static final String DF_YYYYMMDD = "yyyyMMdd";

     public String queryRoomUserCount(String rooms) {
          LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms);
          StringBuffer builder = new StringBuffer();
          if(!Strings.isNullOrEmpty(rooms)) {
               Jedis jedis = null;
               try {
                    jedis = jedisPool.getResource();
                    String[] fields = rooms.split(",");
                    List<String> results = jedis.hmget(KEY_USER_COUNT, fields);
                    builder.append(StringUtils.join(results, ","));
               } catch (Exception e) {
                    LOG.error("", e);
               } finally {
                    if(jedis != null) {
                         jedis.close();
                    }
               }
          }
          LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
          return builder.toString();
     }
    
     @Override
     public List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat) {
          // HGETALL chat::room::max::user::cnt::20150326
          LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms + ",date=" + date + ",dateFormat=" + dateFormat);
          String whichDate = DateTimeUtils.format(date, dateFormat, DF_YYYYMMDD);
          String key = KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX + whichDate;
          StringBuffer builder = new StringBuffer();
          if(rooms != null && !rooms.isEmpty()) {
               Jedis jedis = null;
               try {
                    jedis = jedisPool.getResource();
                    return jedis.hmget(key, rooms.toArray(new String[rooms.size()]));
               } catch (Exception e) {
                    LOG.error("", e);
               } finally {
                    if(jedis != null) {
                         jedis.close();
                    }
               }
          }
          LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
          return Lists.newArrayList();
     }
    
     public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
          this.jedisPool = jedisPool;
     }

}

代码中通过读取Redis中数据来完成调用,逻辑比较简单。对应的Maven POM依赖配置,如下所示:

     <dependencies>
          <dependency>
               <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
               <artifactId>dubbo-api</artifactId>
               <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
          </dependency>
          <dependency>
               <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
               <artifactId>dubbo-commons</artifactId>
               <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
          </dependency>
          <dependency>
               <groupId>redis.clients</groupId>
               <artifactId>jedis</artifactId>
               <version>2.5.2</version>
          </dependency>
          <dependency>
               <groupId>org.apache.commons</groupId>
               <artifactId>commons-pool2</artifactId>
               <version>2.2</version>
          </dependency>
          <dependency>
               <groupId>org.jboss.netty</groupId>
               <artifactId>netty</artifactId>
               <version>3.2.7.Final</version>
          </dependency>
     </dependencies>

有关对Dubbo框架的一些依赖,我们单独放到一个通用的Maven Module中(详见后面“附录:Dubbo使用Maven构建依赖配置”),这里不再多说。服务提供方实现,最关键的就是服务的配置,因为Dubbo基于Spring来管理配置和实例,所以通过配置可以指定服务是否是分布式服务,以及通过配置增加很多其它特性。我们的配置文件为provider-cluster.xml,内容如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
     xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
     http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">

     <bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
          <property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
          <property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
          <property name="locations">
               <list>
                    <value>classpath*:jedis.properties</value>
               </list>
          </property>
     </bean>
    
     <dubbo:application name="chatroom-cluster-provider" />
     <dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
    
     <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
    
     <dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
          cluster="failover" retries="2" timeout="1000" loadbalance="random" actives="100" executes="200"
          ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
          <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="500" retries="2" loadbalance="roundrobin" actives="50" />
     </dubbo:service>
    
     <bean id="chatRoomOnlineUserCounterService" class="org.shirdrn.dubbo.provider.service.ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl" >
          <property name="jedisPool" ref="jedisPool" />
     </bean>
    
     <bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="destroy">
          <constructor-arg index="0">
               <bean class="org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig">
                    <property name="maxTotal" value="${redis.pool.maxTotal}" />
                    <property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}" />
                    <property name="minIdle" value="${redis.pool.minIdle}" />
                    <property name="maxWaitMillis" value="${redis.pool.maxWaitMillis}" />
                    <property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}" />
                    <property name="testOnReturn" value="${redis.pool.testOnReturn}" />
                    <property name="testWhileIdle" value="true" />
               </bean>
          </constructor-arg>
          <constructor-arg index="1" value="${redis.host}" />
          <constructor-arg index="2" value="${redis.port}" />
          <constructor-arg index="3" value="${redis.timeout}" />
     </bean>
    
</beans>

上面配置中,使用dubbo协议,集群容错模式为failover,服务级别负载均衡策略为random,方法级别负载均衡策略为roundrobin(它覆盖了服务级别的配置内容),其他一些配置内容可以参考Dubbo文档。我们这里是从Redis读取数据,所以使用了Redis连接池。
启动服务示例代码如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.provider;

import org.shirdrn.dubbo.provider.common.DubboServer;

public class ChatRoomClusterServer {

     public static void main(String[] args) throws Exception {
          DubboServer.startServer("classpath:provider-cluster.xml");
     }

}

上面调用了DubboServer类的静态方法startServer,如下所示:

     public static void startServer(String config) {
          ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(config);
          try {
               context.start();
               System.in.read();
          } catch (IOException e) {
               e.printStackTrace();
          } finally {
               context.close();
          }
     }

方法中主要是初始化Spring IoC容器,全部对象都交由容器来管理。

  • 服务消费方

服务消费方就容易了,只需要知道注册中心地址,并引用服务提供方提供的接口,消费方调用服务实现如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.consumer;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
import org.springframework.context.support.AbstractXmlApplicationContext;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

public class ChatRoomDubboConsumer {

     private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomDubboConsumer.class);
    
     public static void main(String[] args) throws Exception {
          AbstractXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:consumer.xml");
          try {
               context.start();
               ChatRoomOnlineUserCounterService chatRoomOnlineUserCounterService = (ChatRoomOnlineUserCounterService) context.getBean("chatRoomOnlineUserCounterService");         
               getMaxOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);              
               getRealtimeOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);              
               System.in.read();
          } finally {
               context.close();
          }
         
     }

     private static void getMaxOnlineUserCount(ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService) {
          List<String> maxUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.getMaxOnlineUserCount(
                    Arrays.asList(new String[] {"1482178010" , "1408492761", "1430546839", "1412517075", "1435861734"}), "20150327", "yyyyMMdd");
          LOG.info("After getMaxOnlineUserCount invoked: maxUserCounts= " + maxUserCounts);
     }

     private static void getRealtimeOnlineUserCount(ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService)
               throws InterruptedException {
          String rooms = "1482178010,1408492761,1430546839,1412517075,1435861734";
          String onlineUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.queryRoomUserCount(rooms);
          LOG.info("After queryRoomUserCount invoked: onlineUserCounts= " + onlineUserCounts);
     }
}

对应的配置文件为consumer.xml,内容如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
     xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
     xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
     http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">

     <dubbo:application name="chatroom-consumer" />
     <dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
    
     <dubbo:reference id="chatRoomOnlineUserCounterService" interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0">
          <dubbo:method name="queryRoomUserCount" retries="2" />
     </dubbo:reference>

</beans>

也可以根据需要配置dubbo:reference相关的属性值,也可以配置dubbo:method指定调用的方法的配置信息,详细配置属性可以参考Dubbo官方文档。

  • 部署与验证

开发完成提供方服务后,在本地开发调试的时候可以怎么简单怎么做,如果是要部署到生产环境,则需要打包后进行部署,可以参考下面的Maven POM配置:

     <build>
          <plugins>
               <plugin>
                    <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                    <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                    <version>1.4</version>
                    <configuration>
                         <createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
                    </configuration>
                    <executions>
                         <execution>
                              <phase>package</phase>
                              <goals>
                                   <goal>shade</goal>
                              </goals>
                              <configuration>
                                   <transformers>
                                        <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" />
                                        <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                             <mainClass>org.shirdrn.dubbo.provider.ChatRoomClusterServer</mainClass>
                                        </transformer>
                                   </transformers>
                              </configuration>
                         </execution>
                    </executions>
               </plugin>
          </plugins>
     </build>

这里也给出Maven POM依赖的简单配置:

     <dependencies>
          <dependency>
               <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
               <artifactId>dubbo-api</artifactId>
               <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
          </dependency>
     </dependencies>

我们开发的服务应该是分布式的,首先是通过配置内容来决定,例如设置集群模式、设置负载均衡模式等,然后在部署的时候,可以在多个节点上同一个服务,这样多个服务都会注册到Dubbo注册中心,如果某个节点上的服务不可用了,可以根据我们配置的策略来选择其他节点上的可用服务,后面通过Dubbo服务管理中心和监控中心就能更加清楚明了。

Dubbo服务管理与监控

我们需要在安装好管理中心和监控中心以后,再将上面的开发的提供方服务部署到物理节点上,然后就能够通过管理中心和监控中心来查看对应的详细情况。

  • Dubbo服务管理中心

安装Dubbo服务管理中心,需要选择一个Web容器,我们使用Tomcat服务器。首先下载Dubbo管理中心安装文件dubbo-admin-2.5.3.war,或者直接从源码构建得到该WAR文件。这里,我们已经构建好对应的WAR文件,然后进行安装,执行如下命令:

cd apache-tomcat-6.0.35
rm -rf webapps/ROOT
unzip ~/dubbo-admin-2.5.3.war -d webapps/ROOT

修改配置文件~/apache-tomcat-6.0.35/webapps/ROOT/WEB-INF/dubbo.properties,指定我们的注册中心地址以及登录密码,内容如下所示:

dubbo.registry.address=zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181
dubbo.admin.root.password=root
dubbo.admin.guest.password=guest

然后,根据需要修改~/apache-tomcat-6.0.35/conf/server.xml配置文件,主要是Tomcat HTTP 端口号(我这里使用8083端口),完成后可以直接启动Tomcat服务器:

cd ~/apache-tomcat-6.0.35/
bin/catalina.sh start

然后访问地址http://10.10.4.130:8083/即可,根据配置文件指定的root用户密码,就可以登录Dubbo管理控制台。
我们将上面开发的服务提供方服务,部署到2个独立的节点上(192.168.14.1和10.10.4.125),然后可以通过Dubbo管理中心查看对应服务的状况,如图所示:
dubbo-admin-providers
上图中可以看出,该服务有两个独立的节点可以提供,因为配置的集群模式为failover,如果某个节点的服务发生故障无法使用,则会自动透明地重试另一个节点上的服务,这样就不至于出现拒绝服务的情况。如果想要查看提供方某个节点上的服务详情,可以点击对应的IP:Port链接,示例如图所示:
dubbo-admin-providers-detail
上图可以看到服务地址:

dubbo://10.10.4.125:20880/org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService?actives=100&anyhost=true&application=chatroom-cluster-provider&cluster=failover&dubbo=0.0.1-SNAPSHOT&executes=200&interface=org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService&loadbalance=random&methods=getMaxOnlineUserCount,queryRoomUserCount&pid=30942&queryRoomUserCount.actives=50&queryRoomUserCount.loadbalance=leastactive&queryRoomUserCount.retries=2&queryRoomUserCount.timeout=500&retries=2&revision=0.0.1-SNAPSHOT&side=provider&timeout=1000×tamp=1427793652814&version=1.0.0

如果我们直接暴露该地址也是可以的,不过这种直连的方式对服务消费方不是透明的,如果以后IP地址更换,也会影响调用方,所以最好是通过注册中心来隐蔽服务地址。同一个服务所部署在的多个节点上,也就对应对应着多个服务地址。另外,也可以对已经发布的服务进行控制,如修改访问控制、负载均衡相关配置内容等,可以通过上图中“消费者”查看服务消费方调用服务的情况,如图所示:
dubbo-admin-consumers
也在管理控制台可以对消费方进行管理控制。

  • Dubbo监控中心

Dubbo监控中心是以Dubbo服务的形式发布到注册中心,和普通的服务时一样的。例如,我这里下载了Dubbo自带的简易监控中心文件dubbo-monitor-simple-2.5.3-assembly.tar.gz,可以解压缩以后,修改配置文件~/dubbo-monitor-simple-2.5.3/conf/dubbo.properties的内容,如下所示:

dubbo.container=log4j,spring,registry,jetty
dubbo.application.name=simple-monitor
dubbo.application.owner=
dubbo.registry.address=zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181
dubbo.protocol.port=7070
dubbo.jetty.port=8087
dubbo.jetty.directory=${user.home}/monitor
dubbo.charts.directory=${dubbo.jetty.directory}/charts
dubbo.statistics.directory=${user.home}/monitor/statistics
dubbo.log4j.file=logs/dubbo-monitor-simple.log
dubbo.log4j.level=WARN

然后启动简易监控中心,执行如下命令:

cd ~/dubbo-monitor-simple-2.5.3
bin/start.sh

这里使用了Jetty Web容器,访问地址http://10.10.4.130:8087/就可以查看监控中心,Applications选项卡页面包含了服务提供方和消费方的基本信息,如图所示:
dubbo-monitor-applications
上图主要列出了所有提供方发布的服务、消费方调用、服务依赖关系等内容。
接着,查看Services选项卡页面,包含了服务提供方提供的服务列表,如图所示:
dubbo-monitor-services
点击上图中Providers链接就能看到服务提供方的基本信息,包括服务地址等,如图所示:
dubbo-monitor-providers
点击上图中Consumers链接就能看到服务消费方的基本信息,包括服务地址等,如图所示:
dubbo-monitor-consumers
由于上面是Dubbo自带的一个简易监控中心,可能所展现的内容并不能满足我们的需要,所以可以根据需要开发自己的监控中心。Dubbo也提供了监控中心的扩展接口,如果想要实现自己的监控中心,可以实现接口com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorFactory和com.alibaba.dubbo.monitor.Monitor,其中MonitorFactory接口定义如下所示:

/**
* MonitorFactory. (SPI, Singleton, ThreadSafe)
*
* @author william.liangf
*/
@SPI("dubbo")
public interface MonitorFactory {
   
    /**
     * Create monitor.
     * @param url
     * @return monitor
     */
    @Adaptive("protocol")
    Monitor getMonitor(URL url);

}

Monitor接口定义如下所示:

/**
* Monitor. (SPI, Prototype, ThreadSafe)
*
* @see com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorFactory#getMonitor(com.alibaba.dubbo.common.URL)
* @author william.liangf
*/
public interface Monitor extends Node, MonitorService {

}

具体定义内容可以查看MonitorService接口,不再累述。

总结

Dubbo还提供了其他很多高级特性,如路由规则、参数回调、服务分组、服务降级等等,而且很多特性在给出内置实现的基础上,还给出了扩展的接口,我们可以给出自定义的实现,非常方便而且强大。更多可以参考Dubbo官网用户手册和开发手册。

附录:Dubbo使用Maven构建依赖配置

	<properties>
		<spring.version>3.2.8.RELEASE</spring.version>
		<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
	</properties>

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>dubbo</artifactId>
			<version>2.5.3</version>
			<exclusions>
				<exclusion>
					<groupId>org.springframework</groupId>
					<artifactId>spring</artifactId>
				</exclusion>
				<exclusion>
					<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
					<artifactId>zookeeper</artifactId>
				</exclusion>
				<exclusion>
					<groupId>org.jboss.netty</groupId>
					<artifactId>netty</artifactId>
				</exclusion>
			</exclusions>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-core</artifactId>
			<version>${spring.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-beans</artifactId>
			<version>${spring.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-context</artifactId>
			<version>${spring.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-context-support</artifactId>
			<version>${spring.version}</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework</groupId>
			<artifactId>spring-web</artifactId>
			<version>${spring.version}</version>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.slf4j</groupId>
			<artifactId>slf4j-api</artifactId>
			<version>1.6.2</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>log4j</groupId>
			<artifactId>log4j</artifactId>
			<version>1.2.16</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.javassist</groupId>
			<artifactId>javassist</artifactId>
			<version>3.15.0-GA</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>hessian-lite</artifactId>
			<version>3.2.1-fixed-2</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.alibaba</groupId>
			<artifactId>fastjson</artifactId>
			<version>1.1.8</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.jvnet.sorcerer</groupId>
			<artifactId>sorcerer-javac</artifactId>
			<version>0.8</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
			<artifactId>zookeeper</artifactId>
			<version>3.4.5</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>com.github.sgroschupf</groupId>
			<artifactId>zkclient</artifactId>
			<version>0.1</version>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>org.jboss.netty</groupId>
			<artifactId>netty</artifactId>
			<version>3.2.7.Final</version>
		</dependency>
	</dependencies>

参考链接

Creative Commons License

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评论(26): “基于Dubbo框架构建分布式服务

  1. hello, 我在用到这个dubbo admin 发现如果我手动把某一个provider的进程删了,但是dubbo- admin上不会有实时的响应, 还是展示出来有这个provider, 但是如果我把dubbo admin这个tomcat 重启一下 就看不到了, 我没看源代码, 是不是他的信息不是实时的?

    • 正常可能会有一点点延迟吧,影响的原因有很多,比如ZK中没有立刻清除掉已经kill掉的znode,或者你的操作方式没有直接hit中调用registry服务的接口等等。
      不过你的在服务调用过程中这个自动切换是实时的,毕竟dubbo-admin只是一个管理的接口。

      • 感谢您的答复, 首先不是一点点延时, 而是一直都没有更新, 然后我又部署了Simple Monitor 就可以实时拿回ZK节点变更的信息了, 感觉得像是dubbo-admin没有监听ZK,所以ZK节点的变化的信息也没有拿到. 您是只部署了dubbo-admin?就已经可以实时监控zk节点的变化了?

  2. 你好,请问在一个容器中配置多个service怎么配置?我用了多个applicationContext.xml文件,但是一直 报Duplicate application configs: <dubb
    Caused by: java.lang.IllegalStateException: Duplicate application configs: and
    at com.alibaba.dubbo.config.spring.ServiceBean.afterPropertiesSet(ServiceBean.java:164)
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.invokeInitMethods(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1545)
    at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.initializeBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:1483)
    … 25 more

  3. 目前我们面临这样2个问题
    1,dubbo服务众多,运维管理起来比较麻烦,例如部署切换路由,不知你们如何简化服务运维的

    2,核心服务对外暴露6个左右接口, consumer众多,在做部署等切换路由的时候,notify通知要很久才能
    通知到consumer,并切换啊完成,不知你们是如何治理的

    • 你说的应该不是Dubbo层面的问题了吧,我们现在有几百个服务,基本通过Dubbo管理中心来管理的,而且,每个服务都是支持failover集群模式
      其实,我们也没有搞那么复杂,一个服务,基本会在2~3个节点上冗余部署,某个服务在需要进行升级时,我们目前是直接停掉其中一个节点上的服务,然后将升级后的服务部署上去,待这个升级后的服务正常后,再将该服务的其他冗余节点服务替换。

  4. 大神,dubbo的管理中心war包在哪里可以下载?官网提供的地址不能下载,是网站关闭了吗?
    然后 tomcat必须要用6.0 jdk用6吗
    github的版本现在都是2.5.4-SNAPSHOT 它有很多镜像好像在Google Group上 不翻墙编译不了
    折腾了一下午也搞出来,求大神帮忙解答一下疑问,多谢多谢

    • Tomcat和JDK版本6或7均可,我们用的Dubbo版本是2.5.3,建议使用该版本。你到这里来下载源码和相关releases:https://github.com/alibaba/dubbo

      • 已经发布成功了,一开始用的java8,没有办法启动tomcat容器
        阿里的github还是连接到这里http://dubbo.io/Download-zh.htm 下载页不可用啊 ,我还是百度网盘找到的war包
        多谢大神指点

    • 是的,我们主要是通过脚本启动,运行Java Application,使用默认的Spring ApplicationContext管理对象,不过也不是每个provider独享一个JVM实例,我们是把同一业务中具有类似特性的Provider打包到一起,运行在同一个JVM实例中,便于调优和控制。

      • 嗯,我们项目整体的架构也是这样的,再有就是你们的事务是怎么管理的呢?

  5. 最近公司在用duboo+spring开发项目,注册好服务以后普通的java项目context.getbean()可以获取到接口,然而放到了web项目中就获取不到了,这是什么原因造成的?

  6. 最近准备用dubbo来搭建公司的ESB,需要把ERP的接口集成进来,但是ERP的接口不是java的,请问如何将ERP的接口作为提供者注册并暴露给注册中心。

    • 你可以试试Dubbo提供的Thrift RPC服务,不过,想要通过注册中心管理你的ERP服务,必须以Java Provider的形式进行注册,你可以这么做:
      定义Thrift协议,ERP使用非Java语言实现服务,然后再通过Thrift协议接口实现Java Provider,这个Provider作为一个Proxy去调用ERP服务的真正实现,通过Dubbo注册中心暴露Proxy服务。

      • 意思就是用java把ERP的接口再封装一下,然后暴露给注册中心,对吗?

  7. 您好,请问我在一个容器中配置多个service,只配置了一个dubbo:application,成功发布了服务,但是为什么每个服务都会是两个提供者,从管理平台只看到这个值side=provider×tamp=*************************不一样,只配置单独的service的时候就是只会是一个提供者

  8. 您好 我想问一下 一个服务作为服务提供者 同时也调用其他服务提供者提供的服务,这样的话应该怎么配置呢?

    • 在你的服务提供方里面,引用其他服务,作为服务消费方即可。与引用当前服务提供方配置类似。

  9. 交流讨论一下:
    目前dubbo的cluster只能在dubbo:service层面配置,不可以在method层面配置,现实情况是每个service有个多个method,每个method的cluster模式需要不一样:有些事幂等的(可以配置为failover),有些不幂等(配置为failfast)。假如因为cluster的问题,把一些按照业务逻辑划分,需要在同一个service类的方法拆分到不同的类,有感觉别扭,不太符合面向对象的原则。请问你们是怎么做的?

  10. 我基于spring的 tx下 PlatformTransactionManager,结合dubbo框架实现了对dubbo的分布式事务支持。框架很好的兼容并可以区分本地和分布式事务,并且该框架可以兼容任何基于spring的db框架,例如mybaits hibernate等。在需要的地方只需要添加一个分布式事务注解就行。我提供了一个TxManager服务来管理所有业务模块的事务调度,本身TxManager也可以做集群化。我把框架开源放在了github上,详细见:https://github.com/1991wangliang/transaction,希望大家多提提意见,共同帮我维护好框架。

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