Въведение в Dubbo

1. Въведение

Dubbo е RPC с отворен код и микросервисна рамка от Alibaba.

Наред с други неща, това спомага за подобряване на управлението на услугите и прави възможно традиционните монолитни приложения да бъдат реконструирани гладко до мащабируема разпределена архитектура.

В тази статия ще дадем въведение в Dubbo и най-важните му характеристики.

2. Архитектура

Дъбо разграничава няколко роли:

  1. Доставчик - когато услугата е изложена; доставчикът ще регистрира услугата си в регистъра
  2. Контейнер - където услугата се инициира, зарежда и изпълнява
  3. Потребител - който се позовава на отдалечени услуги; потребителят ще се абонира за услугата, необходима в регистъра
  4. Регистър - където услугата ще бъде регистрирана и открита
  5. Монитор - записва статистика за услуги, например честота на извикване на услуга в даден интервал от време

(източник: //dubbo.io/images/dubbo-architecture.png)

Връзките между доставчик, потребител и регистър са постоянни, така че когато доставчикът на услуги не работи, регистърът може да открие неизправността и да уведоми потребителите.

Регистърът и мониторът не са задължителни. Потребителите могат да се свържат директно с доставчици на услуги, но стабилността на цялата система ще бъде засегната.

3. Зависимост на Maven

Преди да се потопим, нека добавим следната зависимост към нашия pom.xml :

 com.alibaba dubbo 2.5.7 

Най-новата версия можете да намерите тук.

4. Бутстрапинг

Сега нека изпробваме основните характеристики на Dubbo.

Това е минимално инвазивна рамка и много от нейните функции зависят от външни конфигурации или анотации.

Официално се препоръчва да използваме XML конфигурационен файл, защото това зависи от Spring контейнер (в момента Spring 4.3.10).

Ще демонстрираме повечето от неговите функции, като използваме XML конфигурация.

4.1. Мултикаст регистър - доставчик на услуги

Като бърз старт ще ни трябват само доставчик на услуги, потребител и „невидим“ регистър. Регистърът е невидим, защото използваме мултикаст мрежа.

В следния пример доставчикът казва само „здравей“ на своите потребители:

public interface GreetingsService { String sayHi(String name); } public class GreetingsServiceImpl implements GreetingsService { @Override public String sayHi(String name) { return "hi, " + name; } }

За да осъществи повикване за отдалечена процедура, потребителят трябва да сподели общ интерфейс с доставчика на услуги, като по този начин интерфейсът GreetingsService трябва да бъде споделен с потребителя.

4.2. Многоадресен регистър - Регистрация на услугата

Нека сега регистрираме GreetingsService в регистъра. Много удобен начин е да се използва мултикаст регистър, ако и доставчиците, и потребителите са в една и съща локална мрежа:

С конфигурацията на зърната по-горе, току-що изложихме нашия GreetingsService на url под dubbo: //127.0.0.1: 20880 и регистрирахме услугата на мултикаст адрес, посочен в.

В конфигурацията на доставчика декларирахме и метаданните на нашето приложение, интерфейса, който трябва да публикуваме, и съответно неговото изпълнение , и .

Протоколът dubbo е един от многото протоколи, които рамката поддържа. Той е изграден върху функцията за блокиране на Java NIO и е използваният протокол по подразбиране.

Ще го обсъдим по-подробно по-късно в тази статия.

4.3. Регистър на многоадресни услуги - потребител на услуги

По принцип потребителят трябва да посочи интерфейса, който да извика, и адреса на отдалечената услуга и точно това е необходимо за потребителя:

Сега всичко е настроено, нека видим как работят в действие:

public class MulticastRegistryTest { @Before public void initRemote() { ClassPathXmlApplicationContext remoteContext = new ClassPathXmlApplicationContext("multicast/provider-app.xml"); remoteContext.start(); } @Test public void givenProvider_whenConsumerSaysHi_thenGotResponse(){ ClassPathXmlApplicationContext localContext = new ClassPathXmlApplicationContext("multicast/consumer-app.xml"); localContext.start(); GreetingsService greetingsService = (GreetingsService) localContext.getBean("greetingsService"); String hiMessage = greetingsService.sayHi("baeldung"); assertNotNull(hiMessage); assertEquals("hi, baeldung", hiMessage); } }

Когато remoteContext на доставчика стартира, Dubbo автоматично ще зареди GreetingsService и ще го регистрира в даден регистър. В този случай това е многоадресен регистър.

Потребителят се абонира за многоадресния регистър и създава прокси на GreetingsService в контекста. Когато нашият локален клиент извиква метода sayHi , той прозрачно извиква отдалечена услуга.

Споменахме, че регистърът не е задължителен, което означава, че потребителят може да се свърже директно с доставчика чрез открития порт:

По принцип процедурата е подобна на традиционната уеб услуга, но Dubbo просто я прави ясна, проста и лека.

4.4. Прост регистър

Обърнете внимание, че когато се използва „невидим“ многоадресен регистър, услугата на регистъра не е самостоятелна. Това обаче е приложимо само за ограничена локална мрежа.

За да създадем изрично управляем регистър, можем да използваме SimpleRegistryService .

След зареждането на следната конфигурация на зърна в контекста на Spring се стартира проста услуга на системния регистър:

Обърнете внимание, че класът SimpleRegistryService не се съдържа в артефакта, затова копирахме изходния код директно от хранилището на Github.

Then we shall adjust the registry configuration of the provider and consumer:

SimpleRegistryService can be used as a standalone registry when testing, but it is not advised to be used in production environment.

4.5. Java Configuration

Configuration via Java API, property file, and annotations are also supported. However, property file and annotations are only applicable if our architecture isn't very complex.

Let's see how our previous XML configurations for multicast registry can be translated into API configuration. First, the provider is set up as follows:

ApplicationConfig application = new ApplicationConfig(); application.setName("demo-provider"); application.setVersion("1.0"); RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig(); registryConfig.setAddress("multicast://224.1.1.1:9090"); ServiceConfig service = new ServiceConfig(); service.setApplication(application); service.setRegistry(registryConfig); service.setInterface(GreetingsService.class); service.setRef(new GreetingsServiceImpl()); service.export();

Now that the service is already exposed via the multicast registry, let's consume it in a local client:

ApplicationConfig application = new ApplicationConfig(); application.setName("demo-consumer"); application.setVersion("1.0"); RegistryConfig registryConfig = new RegistryConfig(); registryConfig.setAddress("multicast://224.1.1.1:9090"); ReferenceConfig reference = new ReferenceConfig(); reference.setApplication(application); reference.setRegistry(registryConfig); reference.setInterface(GreetingsService.class); GreetingsService greetingsService = reference.get(); String hiMessage = greetingsService.sayHi("baeldung");

Though the snippet above works like a charm as the previous XML configuration example, it is a little more trivial. For the time being, XML configuration should be the first choice if we intend to make full use of Dubbo.

5. Protocol Support

The framework supports multiple protocols, including dubbo, RMI, hessian, HTTP, web service, thrift, memcached and redis. Most of the protocols looks familiar, except for dubbo. Let's see what's new in this protocol.

The dubbo protocol keeps a persistent connection between providers and consumers. The long connection and NIO non-blocking network communication result in a fairly great performance while transmitting small-scale data packets (<100K).

There are several configurable properties, such as port, number of connections per consumer, maximum accepted connections, etc.

Dubbo also supports exposing services via different protocols all at once:

And yes, we can expose different services using different protocols, as shown in the snippet above. The underlying transporters, serialization implementations and other common properties relating to networking are configurable as well.

6. Result Caching

Natively remote result caching is supported to speed up access to hot data. It's as simple as adding a cache attribute to the bean reference:

Here we configured a least-recently-used cache. To verify the caching behavior, we'll change a bit in the previous standard implementation (let's call it “special implementation”):

public class GreetingsServiceSpecialImpl implements GreetingsService { @Override public String sayHi(String name) { try { SECONDS.sleep(5); } catch (Exception ignored) { } return "hi, " + name; } }

After starting up provider, we can verify on the consumer's side, that the result is cached when invoking more than once:

@Test public void givenProvider_whenConsumerSaysHi_thenGotResponse() { ClassPathXmlApplicationContext localContext = new ClassPathXmlApplicationContext("multicast/consumer-app.xml"); localContext.start(); GreetingsService greetingsService = (GreetingsService) localContext.getBean("greetingsService"); long before = System.currentTimeMillis(); String hiMessage = greetingsService.sayHi("baeldung"); long timeElapsed = System.currentTimeMillis() - before; assertTrue(timeElapsed > 5000); assertNotNull(hiMessage); assertEquals("hi, baeldung", hiMessage); before = System.currentTimeMillis(); hiMessage = greetingsService.sayHi("baeldung"); timeElapsed = System.currentTimeMillis() - before; assertTrue(timeElapsed < 1000); assertNotNull(hiMessage); assertEquals("hi, baeldung", hiMessage); }

Here the consumer is invoking the special service implementation, so it took more than 5 seconds for the invocation to complete the first time. When we invoke again, the sayHi method completes almost immediately, as the result is returned from the cache.

Note that thread-local cache and JCache are also supported.

7. Cluster Support

Dubbo helps us scale up our services freely with its ability of load balancing and several fault tolerance strategies. Here, let's assume we have Zookeeper as our registry to manage services in a cluster. Providers can register their services in Zookeeper like this:

Note that we need these additional dependencies in the POM:

 org.apache.zookeeper zookeeper 3.4.11   com.101tec zkclient 0.10 

The latest versions of zookeeper dependency and zkclient can be found here and here.

7.1. Load Balancing

Currently, the framework supports a few load-balancing strategies:

  • random
  • round-robin
  • least-active
  • consistent-hash.

In the following example, we have two service implementations as providers in a cluster. The requests are routed using the round-robin approach.

First, let's set up service providers:

@Before public void initRemote() { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); executorService.submit(() -> { ClassPathXmlApplicationContext remoteContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/provider-app-default.xml"); remoteContext.start(); }); executorService.submit(() -> { ClassPathXmlApplicationContext backupRemoteContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/provider-app-special.xml"); backupRemoteContext.start(); }); }

Now we have a standard “fast provider” that responds immediately, and a special “slow provider” who sleeps for 5 seconds on every request.

After running 6 times with the round-robin strategy, we expect the average response time to be at least 2.5 seconds:

@Test public void givenProviderCluster_whenConsumerSaysHi_thenResponseBalanced() { ClassPathXmlApplicationContext localContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/consumer-app-lb.xml"); localContext.start(); GreetingsService greetingsService = (GreetingsService) localContext.getBean("greetingsService"); List elapseList = new ArrayList(6); for (int i = 0; i  e) .average(); assertTrue(avgElapse.isPresent()); assertTrue(avgElapse.getAsDouble() > 2500.0); }

Moreover, dynamic load balancing is adopted. The next example demonstrates that, with round-robin strategy, the consumer automatically chooses the new service provider as a candidate when the new provider comes online.

The “slow provider” is registered 2 seconds later after the system starts:

@Before public void initRemote() { ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(2); executorService.submit(() -> { ClassPathXmlApplicationContext remoteContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/provider-app-default.xml"); remoteContext.start(); }); executorService.submit(() -> { SECONDS.sleep(2); ClassPathXmlApplicationContext backupRemoteContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/provider-app-special.xml"); backupRemoteContext.start(); return null; }); }

The consumer invokes the remote service once per second. After running 6 times, we expect the average response time to be greater than 1.6 seconds:

@Test public void givenProviderCluster_whenConsumerSaysHi_thenResponseBalanced() throws InterruptedException { ClassPathXmlApplicationContext localContext = new ClassPathXmlApplicationContext("cluster/consumer-app-lb.xml"); localContext.start(); GreetingsService greetingsService = (GreetingsService) localContext.getBean("greetingsService"); List elapseList = new ArrayList(6); for (int i = 0; i  e) .average(); assertTrue(avgElapse.isPresent()); assertTrue(avgElapse.getAsDouble() > 1666.0); }

Note that the load balancer can be configured both on the consumer's side and on the provider's side. Here's an example of consumer-side configuration:

7.2. Fault Tolerance

Several fault tolerance strategies are supported in Dubbo, including:

  • fail-over
  • fail-safe
  • fail-fast
  • fail-back
  • forking.

In the case of fail-over, when one provider fails, the consumer can try with some other service providers in the cluster.

The fault tolerance strategies are configured like the following for service providers:

To demonstrate service fail-over in action, let's create a fail-over implementation of GreetingsService:

public class GreetingsFailoverServiceImpl implements GreetingsService { @Override public String sayHi(String name) { return "hi, failover " + name; } }

We can recall that our special service implementation GreetingsServiceSpecialImpl sleeps 5 seconds for each request.

When any response that takes more than 2 seconds is seen as a request failure for the consumer, we have a fail-over scenario:

After starting two providers, we can verify the fail-over behavior with the following snippet:

@Test public void whenConsumerSaysHi_thenGotFailoverResponse() { ClassPathXmlApplicationContext localContext = new ClassPathXmlApplicationContext( "cluster/consumer-app-failtest.xml"); localContext.start(); GreetingsService greetingsService = (GreetingsService) localContext.getBean("greetingsService"); String hiMessage = greetingsService.sayHi("baeldung"); assertNotNull(hiMessage); assertEquals("hi, failover baeldung", hiMessage); }

8. Summary

В този урок взехме малка хапка Дъбо. Повечето потребители са привлечени от неговата простота и богати и мощни функции.

Освен това, което въведохме в тази статия, рамката има редица функции, които тепърва ще бъдат проучени, като валидиране на параметри, уведомяване и обратно извикване, обобщена реализация и справка, дистанционно групиране и обединяване на резултати, надстройка на услугата и обратна съвместимост, за да назовем само няколко.

Както винаги, пълното внедряване може да бъде намерено в Github.