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[Java知识库]2021-Java后端工程师必会知识点-(分布式RPC框架Dubbo)

你用过dubbo嘛,知道他是干嘛的嘛?

Apache Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 Java 服务框架

提供了六大核心能力:面向接口代理的高性能RPC调用,智能容错和负载均衡,服务自动注册和发现,高度可扩展能力,运行期流量调度,可视化的服务治理与运维。其实Dubbo呢就是一个RPC框架。

那你说说什么是RPC

RPC(Remote Procedure Call)—远程过程调用,它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。比如两个不同的服务 A、B 部署在两台不同的机器上,那么服务 A 如果想要调用服务 B 中的某个方法该怎么办呢?使用 HTTP请求当然可以,但是可能会比较麻烦。RPC 的出现就是为了让你调用远程方法像调用本地方法一样简单。

其实就我而言RPC的范围还是挺广的,比如举几个简单生产的情况

  • 首先我觉得很少读者公司用的fegin其实也算一个简单的RPC吧?因为它也是屏蔽了底层的调用,让我们调用远程方法像调用本地方一样的方便。

  • 第二个就是我们说的dubbo,那他跟fegin的一个最大的区别,我觉得就是网络传输的方式不一样,但是他也是一个RPC框架,并且性能更好,但是他目前不支持跨语言调用。

  • 第三个thrift,小六六为啥提到它呢?当一个公司比较大的时候,比如说一个大的互联网公司,肯定不同的部门用的语言不一样,那么你就得上他了,我们这边就有这样的服务。。

小伙子可以,那你说说RPC的原理吧

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  • 服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;

  • 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;

  • client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;

  • server stub收到消息后进行解码;

  • server stub根据解码结果调用本地的服务;

  • 本地服务执行并将结果返回给server stub;

  • server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;

  • client stub接收到消息,并进行解码;

  • 服务消费方得到最终结果。

其实还是蛮简单的,你想清楚就知道是啥了,嘿嘿。大家可以理解记忆,一定要理解

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我们重新聊Dubbo,你对Dubbo的各个模块熟悉呢?知道每个模块的作用不

  • config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解析配置生成配置类

  • proxy 服务代理层:服务接口透明代理,生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton, 以 ServiceProxy 为中心,扩展接口为 ProxyFactory

  • registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现,以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService

  • cluster 路由层:封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以 Invoker 为中心,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance

  • monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService

  • protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter

  • exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer

  • transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec

  • serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool

说说Dubbo的架构吧

Dubbo 的架构图解

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  • Provider:暴露服务的服务提供方

  • Consumer:调用远程服务的服务消费方

  • Registry:服务注册与发现的注册中心(一般用的zk)

  • Monitor:统计服务的调用次数和调用时间的监控中心

  • Container:服务运行容器(Spring的容器)

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。

聊聊Dubbo的架构设计方法SPI

对于一个中间件的设计原则,插件化设计,任何的功能都可以设计。

  • 协议扩展

  • 调用拦截扩展

  • 引用监听扩展

  • 暴露监听扩展

  • 集群扩展

  • 路由扩展

  • 负载均衡扩展

  • 合并结果扩展

  • 注册中心扩展

  • 监控中心扩展

  • 扩展点加载扩展

  • 动态代理扩展

  • 编译器扩展

  • Dubbo 配置中心扩展

  • 消息派发扩展

  • 线程池扩展

  • 序列化扩展

  • 网络传输扩展

  • 信息交换扩展

  • 组网扩展

  • Telnet 命令扩展

  • 状态检查扩展

  • 容器扩展

  • 缓存扩展

  • 验证扩展

  • 日志适配扩展

其实小六六觉得这个才是一个代码的设计原则,但是其实很多时候,我们做业务也可以这样设计,高内聚,低耦合嘛。

小伙子不错,那你说说Dubbo的通信协议有哪些

dubbo 支持不同的通信协议

  • dubbo 协议 默认就是走 dubbo 协议,单一长连接,进行的是 NIO 异步通信,基于 hessian 作为序列化协议。使用的场景是:传输数据量小(每次请求在 100kb 以内),但是并发量很高。

为了要支持高并发场景,一般是服务提供者就几台机器,但是服务消费者有上百台,可能每天调用量达到上亿次!此时用长连接是最合适的,就是跟每个服务消费者维持一个长连接就可以,可能总共就 100 个连接。基于我们的selector模式

  • rmi 协议 走 Java 二进制序列化,多个短连接,适合消费者和提供者数量差不多的情况,适用于文件的传输,一般较少用。

  • hessian 协议 走 hessian 序列化协议,多个短连接,适用于提供者数量比消费者数量还多的情况,适用于文件的传输,一般较少用。

那你说说它的序列化协议有哪些

dubbo 支持 hession、Java 二进制序列化、json、SOAP 文本序列化多种序列化协议,probuffer。但是 hessian 是其默认的序列化协议,其中probuffer是最快的。

为啥probuffer最快

  • 它使用 proto 编译器,自动进行序列化和反序列化,速度非常快,应该比 XML 和 JSON 快上了 20~100 倍;

  • 它的数据压缩效果好,就是说它序列化后的数据量体积小。因为体积小,传输起来带宽和速度上会有优化。

说说Dubbo 提供的负载均衡策略

  • Random LoadBalance(默认,基于权重的随机负载均衡机制)->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->(不推荐,基于权重的轮询负载均衡机制)

  • 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。(如果你需要的不是随机负载均衡,是要一类请求都到一个节点,那就走这个一致性hash策略。),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。

自己设计一个RPC框架,需要考虑些什么

哈哈,其实这个也是考虑一个大局观,问的还是很大,基本上就是把duboo包里面的每个模块自己简单的实现下。一个Web后端框架的轮子从处理Http请求【基于Netty的请求级Web服务器】 到mvc【接口封装转发)】,再到ioc【依赖注入】,aop【切面】,再到 rpc【远程过程调用】最后到orm【数据库操作】全部自己撸一个(简易)的轮子。

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加:2021-07-17 11:46:11  更:2021-07-17 11:47:07 
 
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