看一下“Dubbo 2.7”的三大新特性
2019-09-17 10:23:57来源:博客园 阅读 ()
看一下“Dubbo 2.7”的三大新特性
Dubbo 2.7.x 作为 Apache 的孵化版本,除了代码优化之外,还新增了许多重磅的新特性,本文将会介绍其中最典型的三个新特性:
- 一、异步化改造
- 二、三大中心改造
- 三、服务治理增强
一、异步支持优化
我们知道dubbo协议本身支持三种发送请求方式:
单向发送:执行方法不需要返回结果
同步发送:执行方法后,等待结果返回,否则一直阻塞.
异步发送:也就是当我发送调用后,我不阻塞等待结果,直接返回,将返回的future保存到上下文,方便后期使用。在异步发送中有两种方式分别是
future:当请求有响应后,通过future.get()来获得响应结果,但是future.get()会导致线程阻塞,future从RpcContext获取。
callback:设置一个回调线程,当接收到响应时,自动执行,不会对当前线程造成阻塞,自定义ResponseFuture支持callback。
2.6.x版本的异步方式提供了一些异步能力,包括Consumer端异步调用、参数回调、事件通知等。但当前的异步方式存在以下问题:
Future获取方式不够直接,只能在RpcContext中进行获取;
Future只支持阻塞式的get()接口获取结果。
Future接口无法实现自动回调,而自定义ResponseFuture虽支持callback回调但支持的异步场景有限,如不支持Future间的相互协调或组合等;
不支持Provider端异步
那么在2.7.x版本,由于JDK版本升级到了1.8,引入了JDK1.8 中的CompletableFuture接口,CompletableFuture支持 future 和 callback 两种调用方式。关于CompletableFuture怎么被运用到dubbo中我会在后续的文章介绍。引入该接口后,做了以下优化:
支持Provider端异步
支持直接定义返回CompletableFuture的服务接口。通过这种类型的接口,我们可以更自然的实现Consumer、Provider端的异步编程。
public interface AsyncService {
CompletableFuture<String> sayHello(String name);
}
如果你不想将接口的返回值定义为Future类型,或者存在定义好的同步类型接口,则可以额外定义一个异步接口并提供Future类型的方法。
public interface GreetingsService {
String sayHi(String name);
}
@AsyncFor(GreetingsService.class)
public interface GrettingServiceAsync extends GreetingsService {
CompletableFuture<String> sayHiAsync(String name);
}
如果你的原始接口定义不是Future类型的返回值,Provider端异步也提供了类似Servlet3.0里的Async Servlet的编程接口: RpcContext.startAsync()
public interface AsyncService {
String sayHello(String name);
}
public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {
public String sayHello(String name) {
final AsyncContext asyncContext = RpcContext.startAsync();
new Thread(() -> {
asyncContext.write("Hello " + name + ", response from provider.");
}).start();
return null;
}
}
异步过滤器链回调。
二、三大中心改造
三大中心指的:注册中心,元数据中心,配置中心。
在 2.7 之前的版本,Dubbo 只配备了注册中心,主流使用的注册中心为 zookeeper。新增加了元数据中心和配置中心,自然是为了解决对应的痛点,下面我们来详细阐释三大中心改造的原因。
元数据改造
元数据是什么?元数据定义为描述数据的数据,在服务治理中,例如服务接口名,重试次数,版本号等等都可以理解为元数据。在 2.7 之前,元数据一股脑丢在了注册中心之中,这造成了一系列的问题:
推送量大 -> 存储数据量大 -> 网络传输量大 -> 延迟严重
生产者端注册 30+ 参数,有接近一半是不需要作为注册中心进行传递;消费者端注册 25+ 参数,只有个别需要传递给注册中心。有了以上的理论分析,Dubbo 2.7 进行了大刀阔斧的改动,只将真正属于服务治理的数据发布到注册中心之中,大大降低了注册中心的负荷。
同时,将全量的元数据发布到另外的组件中:元数据中心。元数据中心目前支持 redis(推荐),zookeeper。这也为 Dubbo 2.7 全新的 Dubbo Admin 做了准备,关于新版的 Dubbo Admin,我将会后续准备一篇独立的文章进行介绍。
示例:使用 zookeeper 作为元数据中心
<dubbo:metadata-report address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
Dubbo 2.6 元数据
dubbo://30.5.120.185:20880/com.alibaba.dubbo.demo.DemoService?
anyhost=true&
application=demo-provider&
interface=com.alibaba.dubbo.demo.DemoService&
methods=sayHello&
bean.name=com.alibaba.dubbo.demo.DemoService&
dubbo=2.0.2&
executes=4500&
generic=false&
owner=kirito&
pid=84228&
retries=7&
side=provider&
timestamp=1552965771067
从本地的 zookeeper 中取出一条服务数据,通过解码之后,可以看出,的确有很多参数是不必要。
Dubbo 2.7 元数据
在 2.7 中,如果不进行额外的配置,zookeeper 中的数据格式仍然会和 Dubbo 2.6 保持一致,这主要是为了保证兼容性,让 Dubbo 2.6 的客户端可以调用 Dubbo 2.7 的服务端。如果整体迁移到 2.7,则可以为注册中心开启简化配置的参数:
<dubbo:registry address=“zookeeper://127.0.0.1:2181” simplified="true"/>
Dubbo 将会只上传那些必要的服务治理数据,一个简化过后的数据如下所示:
dubbo://30.5.120.185:20880/org.apache.dubbo.demo.api.DemoService?
application=demo-provider&
dubbo=2.0.2&
release=2.7.0&
timestamp=1552975501873
元数据中心的数据可以被用于服务测试,服务 MOCK 等功能。目前注册中心配置中 simplified 的默认值为 false,因为考虑到了迁移的兼容问题,在后续迭代中,默认值将会改为 true。
配置中心支持
衡量配置中心的必要性往往从三个角度出发:
- 分布式配置统一管理
- 动态变更推送
- 安全性
Spring Cloud Config, Apollo, Nacos 等分布式配置中心组件都对上述功能有不同程度的支持。在 2.7 之前的版本中,在 zookeeper 中设置了部分节点:configurators,routers,用于管理部分配置和路由信息,它们可以理解为 Dubbo 配置中心的雏形。在 2.7 中,Dubbo 正式支持了配置中心,目前支持的几种注册中心 Zookeeper,Apollo,Nacos(2.7.1-release 支持)。
在 Dubbo 中,配置中心主要承担了两个作用
- 外部化配置。启动配置的集中式存储
- 服务治理。服务治理规则的存储与通知
示例:使用 Zookeeper 作为配置中心
<dubbo:config-center address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
引入配置中心后,需要注意配置项的覆盖问题。
三、服务治理增强
如果我们把 Dubbo 当做一个服务治理框架,而不仅仅是一个 RPC 框架。在 2.7 中,Dubbo 对其服务治理能力进行了增强,增加了标签路由的能力,并抽象出了应用路由和服务路由的概念。在最后一个特性介绍中,着重对标签路由 TagRouter 进行探讨。
在服务治理中,路由层和负载均衡层的对比。区别 1,Router:m 选 n,LoadBalance:n 选 1;区别 2,路由往往是叠加使用的,负载均衡只能配置一种。
在很长的一段时间内,Dubbo 社区经常有人提的一个问题是:Dubbo 如何实现流量隔离和灰度发布,直到 2.7 提供了标签路由,用户可以使用这个功能,来实现上述的需求。
标签路由提供了这样一个能力,当调用链路为 A -> B -> C -> D 时,用户给请求打标,最典型的打标方式可以借助 attachment(他可以在分布式调用中传递下去),调用会优先请求那些匹配的服务端,如 A -> B,C -> D,由于集群中未部署 C 节点,则会降级到普通节点。
打标方式会收到集成系统差异的影响,从而导致很大的差异,所以 Dubbo 只提供了 RpcContext.getContext().setAttachment() 这样的基础接口,用户可以使用 SPI 扩展,或者 server filter 的扩展,对测试流量进行打标,引导进入隔离环境/灰度环境。新版的 Dubbo Admin 提供了标签路由的配置项,Dubbo 用户可以在自己系统的基础上对标签路由进行二次扩展,或者借鉴标签路由的设计,实现自己系统的流量隔离,灰度发布。
原文链接:https://www.cnblogs.com/sevencutekk/p/11503174.html
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