分布式系统架构-侵入式服务治理方案

一、Dubbo

Dubbo在前面作为一个RPC框架曾经提过,是阿里2012年开源的分布式服务框架。


在这里插入图片描述

经历了从单体到垂直应用架构、分布式服务架构,SOA(弹性计算)的几个重要的阶段的发展,性能出色,稳定性好极累了大量国内用户,经过停更及重新开启,目前已捐献给Apache开源基金会。

1.Dubbo将服务分为提供者和消费者。通过注册中心实现服务发现,它支持ZooKpeer,Redis,Multi和Simple几种类型的注册中心,后面两种由于本身的限制,无法达到生产级别要求。ZooKpeer,Redis相比较来说,ZooKpeer在可靠性上面比 Redis更强, Redis更适合用于缓存的场景。但这里要说的是ZooKpeer,Redis都不是阿里内部的实现方案,是开源的桥接实现方案。

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下面是使用ZooKpeer作为注册中心时Dubbo的存储结构,可以看到Dubbo运行时所有信息都统一存入名称为Dubbo的根节点。每个服务会以类全名创建一个节点,下面分别创建providers和consumers子节点,用于存储服务提供者和服务消费者信息,每个提供者和消费者都会在相应节点创建一个临时节点,该临时节点以URL存储服务提供者或消费者的IP,端口,调用方法等原数据,以及传输协议,最大承载连接数,路由策略配置等,另外还有configurators和routers存储全局配置和路由。服务提供者启动时注册完信息后,消费者启动也会注册信息同时监听providers节点的变化。当有新节点加入或服务下线,消费者可以自动感知变化。

Duboo 支持多注册中心同时服务,以分组方式来做隔离。前面讲ZooKpeer时,讲到常用的客户端有zkClient和Curator

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2.Dubbo提供负载均衡及灵活的负载均衡策略。主要支持随机,轮询,最少活跃调用数和一致性哈四种策略。

默认时随机策略,调用量越大随机效果越好;轮询时绝对平均,要求服务节点能力基本持平,否则会导致大量请求阻塞在服务能力弱的节点上;最少活跃数可以让能力强的多干,能力弱的就少干;一致性哈希主要是在分布式缓存方案中,对于有状态的服务使用。

Dubbo为负载均衡提供了可配置的权重。具体配置代码参考

<dubbo:reference interface="…" loadbalance=“roundrobin” />

<duboo:reference interface="…">

​ <dubbo:method name="…" loadbalance=“roundrobin” />

</ dubbo:reference>

3.Dubbo作为RPC框架,其远程通信在之前分布式系统通信已经详细讲过。

通常口中的Dubbo是框架,而实际上其默认的通信协议也叫dubbo,当然还有RMI,HTTP,WebService,Thrift等。每个协议序列号协议,线程模型,消息派发方式都有很大区别。

dubbo通信协议,采用NIO实现多路复用,对于每个消费者,dubbo协议的服务提供者都会创建固定数量的长连接来处理,Dubbo使用线程池处理请求增强并发效率,不适合传输大文件/视频/高清图等,适合高并发的互联网小请求。其实现并没有使用java原生NIO包,而是采用Netty框架(可以通过配置切换为Mina或Grizzly)

支持多种序列化协议,可以通过配置修改,默认使用Hessian,除此之外还有JSON,Java原生序列化及Dubbo本身序列化协议。

4.Dubbo支持限流 ,可以在服务端配置也可以在通信协议上进行全局配置。

5.Dubbo的治理和监控这块,Dubbo本身有一个Dubbo-admin的治理中心为服务提供了分组查询,配置修改,加权/降权,禁用启用,权限控制等,便于运维工程师查询和调整运行时状态。监控这块的 dubbo-monitor主要是统计和分析调用,倾向于示例程序。

6.DubboX 是当当网对Dubbo的扩展和补充的开源 主要弥补了Dubbo不支持Restful风格的远程调用。

二、Spring Cloud

Spring Cloud是基于Spring Boot的侵入式服务治理框架,使统一的编程模型,为配置管理,服务发现,负载均衡,网关,断路器,控制总线,链路追踪等架构需求提供了完整方便的实现方案。最新版本是Spring Cloud Finchley.

1.开发脚手架Spring.io,

2,服务发现Eureka,Zookpeer,Consul

3.负载均衡 Ribbon

4.熔断 Hystrix

5.远程通信Feign

Feign是NetFlix提供的一个声明式的web服务客户端,支持JAX-RS及Spring MVC两种元注解,它整合了Ribbon和Hystrix让它同时具备负载均衡和熔断的能力,而Ribbon可以自动整合Eureka,因此通过Feign可以非常方便的把上面所列的服务实现一站式整合。

但是我们也可以看到,这种方便的同时给业务系统带来了很大的侵入性,要求全部掌握相关技术组件,开发框架成本还是比较高的。因此在选择时,不可以唯技术论。

三、服务链路追踪

在微服务的可观察性理论中,日志,指标,追踪时是三个紧密相关的概念。

追踪+日志 ------》分布式追踪

日志+指标 ------》 业务日志分析

追踪+指标 ------》应用监控 APM

这里主要关注 分布式追踪,理论支撑来自google 2010发表的论文Dapper,a lagre-scale distributed systems tracing infrastructure.

核心实现方法就是在请求上下文中加入 span id和parent id.

阿里的鹰眼系统时比较早实现方案。


常见的开源方案有

1.Apache ZipKin。

2.OpenTracing 作为接口协议,目前发展来看,还不能成为跟踪领域的API标准。

3.Google卡元的OpenCensus 发展正猛。

国内在这一领域的代表时SkyWalking目前也是从个人项目转为Apache 基金项目,功能非常强大,且支持ServiceMesh Istio,有丰富的UI,基本可以实现开箱即用。

由于内容太多不再作讨论。

具体可以到https://github.com/apache/skywalking/tree/master/docs 详解阅读。

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