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《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。
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
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
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。
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。
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两个核心模块:通讯,序列化。
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:
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
1、下载zookeeper网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/ |
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2、解压zookeeper解压运行zkServer.cmd ,初次运行会报错,没有zoo.cfg配置文件 |
3、修改zoo.cfg配置文件将conf下的zoo_sample.cfg复制一份改名为zoo.cfg即可。注意几个重要位置:dataDir=./ 临时数据存储的目录(可写相对路径)clientPort=2181 zookeeper的端口号修改完成后再次启动zookeeper |
4、使用zkCli.cmd测试ls /:列出zookeeper根下保存的所有节点create –e /atguigu 123:创建一个atguigu节点,值为123get /atguigu:获取/atguigu节点的值 |
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。
1、下载dubbo-adminhttps://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
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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-adminmvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、运行dubbo-adminjava -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、下载jdkhttp://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html |
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2、上传到服务器并解压 |
3、设置环境变量/usr/local/java/jdk1.8.0_171 |
4、使环境变量生效&测试JDK |
1、下载zookeeper网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz |
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2、解压 |
3、移动到指定位置并改名为zookeeper |
| 1)-复制如下脚本#!/bin/bash#chkconfig:2345 20 90#description:zookeeper#processname:zookeeperZK_PATH=/usr/local/zookeeperexport JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171case $1 instart) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh start;;stop) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh stop;;status) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh status;;restart) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh restart;;*) echo "require start|stop|status|restart" ;;esac
1、初始化zookeeper配置文件拷贝/usr/local/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg到同一个目录下改个名字叫zoo.cfg |
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2、启动zookeeper |
1、下载Tomcat8并解压https://tomcat.apache.org/download-80.cgiwget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.32/bin/apache-tomcat-8.5.32.tar.gz |
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2、解压移动到指定位置 |
3、开机启动tomcat8 |
4、注册服务&添加权限 |
5、启动服务&访问tomcat测试 |
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。
1、下载dubbo-adminhttps://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
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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-adminmvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、运行dubbo-adminjava -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar默认使用root/root 登陆 |
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 |
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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。
根据 dubbo《服务化最佳实践》
建议将服务接口,服务模型,服务异常等均放在 API 包中,因为服务模型及异常也是 API 的一部分,同时,这样做也符合分包原则:重用发布等价原则(REP),共同重用原则(CRP)。
如果需要,也可以考虑在 API 包中放置一份 spring 的引用配置,这样使用方,只需在 spring 加载过程中引用此配置即可,配置建议放在模块的包目录下,以免冲突,如:com/alibaba/china/xxx/dubbo-reference.xml。
服务接口尽可能大粒度,每个服务方法应代表一个功能,而不是某功能的一个步骤,否则将面临分布式事务问题,Dubbo 暂未提供分布式事务支持。
服务接口建议以业务场景为单位划分,并对相近业务做抽象,防止接口数量爆炸。
不建议使用过于抽象的通用接口,如:Map query(Map),这样的接口没有明确语义,会给后期维护带来不便。
作用:定义公共接口,也可以导入公共依赖 |
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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UserServicepublic List getUserAddressList(String userId) |
1、pom.xmlcom.atguigu.dubbogmall-interface0.0.1-SNAPSHOT |
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2、Servicepublic class UserServiceImpl implements UserService {@Overridepublic List getUserAddressList(String userId) {// TODO Auto-generated method stubreturn userAddressDao.getUserAddressById(userId);}} |
1、pom.xmlcom.atguigu.dubbogmall-interface0.0.1-SNAPSHOT |
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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 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。
1、引入dubbocom.alibabadubbo2.6.2com.101teczkclient0.10org.apache.curatorcurator-framework2.12.0 |
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2、配置提供者<dubbo:application name= *"gmall-user"* ><dubbo:registry address= *"zookeeper://118.24.44.169:2181"* /><dubbo:protocol name= *"dubbo"* port= *"20880"* /><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();} |
1、引入dubbocom.alibabadubbo2.6.2com.101teczkclient0.10org.apache.curatorcurator-framework2.12.0 |
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2、配置消费者信息<dubbo:application name= *"gmall-order-web"* ><dubbo:registry address= *"zookeeper://118.24.44.169:2181"* /><dubbo:reference id= *"userService"* interface= *"com.atguigu.gmall.service.UserService"* > |
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;
1、服务提供方<dubbo:application name= "gmall-user"* ><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 {@AutowiredUserAddressMapper userAddressMapper; |
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2、服务消费方<dubbo:application name= "* gmall -order-web" ><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; |
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
简单的监控中心;
1、下载 dubbo-opshttps://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
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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-simplemvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、解压 tar.gz 文件,并运行start.bat |
5、启动访问8080 |
所有服务配置连接监控中心,进行监控统计<dubbo:monitor protocol= *"registry"* > |
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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、引入spring-boot-starter以及dubbo和curator的依赖com.alibaba.bootdubbo-spring-boot-starter0.2.0注意starter版本适配: |
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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=dubboapplication.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】 |
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。
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" /> |
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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。
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" /> |
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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" /> |
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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 |
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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)
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="*" /> |
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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
高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间;
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" /> |
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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")); |
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其中:
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<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />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" /> |
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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
spring boot官方提供了对hystrix的集成,直接在pom.xml里加入依赖:
org.springframework.cloudspring-cloud-starter-netflix-hystrix1.4.4.RELEASE |
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然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter:
@SpringBootApplication@EnableHystrixpublic class ProviderApplication { |
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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") })@Overridepublic String sayHello(String name) {// System.out.println("async provider received: " + name);// return "annotation: hello, " + name;throw new RuntimeException("Exception to show hystrix enabled.");}} |
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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";} |
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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。 |
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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)
NIO (Non-Blocking 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: