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基于Dubbo框架构建分布式服务
 
作者:Yanjun 来源:简单之美   发布于 2015-8-17
  4114  次浏览      15
 

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方(Provider)服务所在的节点上,只选择最快一个返回响应的,然后将调用结果返回给服务消费方(Consumer),显然这种方式是以冗余服务为基础的,需要消耗更多的资源,但是能够满足高实时应用的需求。

有关Dubbo服务框架的简单使用,可以参考我的其他两篇文章(《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》,《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》,后面参考链接中已给出链接),这里主要围绕Dubbo分布式服务相关配置的使用来说明与实践。

Dubbo服务集群容错

假设我们使用的是单机模式的Dubbo服务,如果在服务提供方(Provider)发布服务以后,服务消费方(Consumer)发出一次调用请求,恰好这次由于网络问题调用失败,那么我们可以配置服务消费方重试策略,可能消费方第二次重试调用是成功的(重试策略只需要配置即可,重试过程是透明的);但是,如果服务提供方发布服务所在的节点发生故障,那么消费方再怎么重试调用都是失败的,所以我们需要采用集群容错模式,这样如果单个服务节点因故障无法提供服务,还可以根据配置的集群容错模式,调用其他可用的服务节点,这就提高了服务的可用性。

首先,根据Dubbo文档,我们引用文档提供的一个架构图以及各组件关系说明,如下所示:

上述各个组件之间的关系(引自Dubbo文档)说明如下:

这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象,Invoker封装了Provider地址及Service接口信息。

Directory代表多个Invoker,可以把它看成List,但与List不同的是,它的值可能是动态变化的,比如注册中心推送变更。

Cluster将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个。

Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等。

LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选。

我们也简单说明目前Dubbo支持的集群容错模式,每种模式适应特定的应用场景,可以根据实际需要进行选择。Dubbo内置支持如下6种集群模式:

Failover Cluster模式

配置值为failover。这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择,调用失败时,会自动切换,重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式,如读操作,因为每次调用的副作用是相同的,所以可以选择自动切换并重试调用,对调用者完全透明。可以看到,如果重试调用必然会带来响应端的延迟,如果出现大量的重试调用,可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题,如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时,等等,这就需要仔细检测排查了。

例如,可以这样显式指定Failover模式,或者不配置则默认开启Failover模式,配置示例如下:

<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
2
cluster="failover" retries="2" timeout="100" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
3
<dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" />
4
</dubbo:service>

上述配置使用Failover Cluster模式,如果调用失败一次,可以再次重试2次调用,服务级别调用超时时间为100ms,调用方法queryRoomUserCount的超时时间为80ms,允许重试2次,最坏情况调用花费时间160ms。如果该服务接口org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService还有其他的方法可供调用,则其他方法没有显式配置则会继承使用dubbo:service配置的属性值。

Failfast Cluster模式

配置值为failfast。这种模式称为快速失败模式,调用只执行一次,失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作,每次调用的副作用是不同的,如写操作,比如交易系统我们要下订单,如果一次失败就应该让它失败,通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求(另一个新的订单)。

Failsafe Cluster模式

配置值为failsafe。失败安全模式,如果调用失败, 则直接忽略失败的调用,而是要记录下失败的调用到日志文件,以便后续审计。

Failback Cluster模式

配置值为failback。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模式

配置值为forking。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。

Broadcast Cluster模式

配置值为broadcast。广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错(2.1.0开始支持)。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。

上面的6种模式都可以应用于生产环境,我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要,也可以定制实现自己的集群容错模式,因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口,只需要实现接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster即可,接口定义如下所示:

@SPI(FailoverCluster.NAME)
02
public interface Cluster {
03

04
/**
05
* Merge the directory invokers to a virtual invoker.
06
* @param <T>
07
* @param directory
08
* @return cluster invoker
09
* @throws RpcException
10
*/
11
@Adaptive
12
<T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException;
13

14
}

关于如何实现一个自定义的集群容错模式,可以参考Dubbo源码中内置支持的汲取你容错模式的实现,6种模式对应的实现类如下所示:

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverCluster
2
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailfastCluster
3
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailsafeCluster
4
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailbackCluster
5
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.ForkingCluster
6
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AvailableCluster

可能我们初次接触Dubbo时,不知道如何在实际开发过程中使用Dubbo的集群模式,后面我们会以Failover Cluster模式为例开发我们的分布式应用,再进行详细的介绍。

Dubbo服务负载均衡

Dubbo框架内置提供负载均衡的功能以及扩展接口,我们可以透明地扩展一个服务或服务集群,根据需要非常容易地增加/移除节点,提高服务的可伸缩性。Dubbo框架内置提供了4种负载均衡策略,如下所示:

Random LoadBalance:随机策略,配置值为random。可以设置权重,有利于充分利用服务器的资源,高配的可以设置权重大一些,低配的可以稍微小一些

RoundRobin LoadBalance:轮询策略,配置值为roundrobin。

LeastActive LoadBalance:配置值为leastactive。根据请求调用的次数计数,处理请求更慢的节点会受到更少的请求

ConsistentHash LoadBalance:一致性Hash策略,具体配置方法可以参考Dubbo文档。相同调用参数的请求会发送到同一个服务提供方节点上,如果某个节点发生故障无法提供服务,则会基于一致性Hash算法映射到虚拟节点上(其他服务提供方)

在实际使用中,只需要选择合适的负载均衡策略值,配置即可,下面是上述四种负载均衡策略配置的示例:

<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
2
cluster="failover" retries="2" timeout="100" loadbalance="random"
3
ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
4
<dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="80" retries="2" loadbalance="leastactive" />
5
</dubbo:service>

上述配置,也体现了Dubbo配置的继承性特点,也就是dubbo:service元素配置了loadbalance=”random”,则该元素的子元素dubbo:method如果没有指定负载均衡策略,则默认为loadbalance=”random”,否则如果dubbo:method指定了loadbalance=”leastactive”,则使用子元素配置的负载均衡策略覆盖了父元素指定的策略(这里调用queryRoomUserCount方法使用leastactive负载均衡策略)。

当然,Dubbo框架也提供了实现自定义负载均衡策略的接口,可以实现com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance接口,接口定义如下所示:

/**
02
* LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe)
03
*
04
* <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)">Load-Balancing</a>
05
*
06
* @see com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster#join(Directory)
07
* @author qian.lei
08
* @author william.liangf
09
*/
10
@SPI(RandomLoadBalance.NAME)
11
public interface LoadBalance {
12

13
/**
14
* select one invoker in list.
15
* @param invokers invokers.
16
* @param url refer url
17
* @param invocation invocation.
18
* @return selected invoker.
19
*/
20
@Adaptive("loadbalance")
21
<T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException;
22

23
}

如何实现一个自定义负载均衡策略,可以参考Dubbo框架内置的实现,如下所示的3个实现类:

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RandomLoadBalance
2
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RoundRobinLoadBalance
3
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.LeastActiveLoadBalance

Dubbo服务集群容错实践

手机应用是以聊天室为基础的,我们需要收集用户的操作行为,然后计算聊天室中在线人数,并实时在手机应用端显示人数,整个系统的架构如图所示:

上图中,主要包括了两大主要流程:日志收集并实时处理流程、调用读取实时计算结果流程,我们使用基于Dubbo框架开发的服务来提供实时计算结果读取聊天人数的功能。上图中,实际上业务接口服务器集群也可以基于Dubbo框架构建服务,就看我们想要构建什么样的系统来满足我们的需要。

如果不使用注册中心,服务消费方也能够直接调用服务提供方发布的服务,这样需要服务提供方将服务地址暴露给服务消费方,而且也无法使用监控中心的功能,这种方式成为直连。

如果我们使用注册中心,服务提供方将服务发布到注册中心,而服务消费方可以通过注册中心订阅服务,接收服务提供方服务变更通知,这种方式可以隐藏服务提供方的细节,包括服务器地址等敏感信息,而服务消费方只能通过注册中心来获取到已注册的提供方服务,而不能直接跨过注册中心与服务提供方直接连接。这种方式的好处是还可以使用监控中心服务,能够对服务的调用情况进行监控分析,还能使用Dubbo服务管理中心,方便管理服务,我们在这里使用的是这种方式,也推荐使用这种方式。使用注册中心的Dubbo分布式服务相关组件结构,如下图所示:

下面,开发部署我们的应用,通过如下4个步骤来完成:

服务接口定义

服务接口将服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)连接起来,服务提供方实现接口中定义的服务,即给出服务的实现,而服务消费方负责调用服务。我们接口中给出了2个方法,一个是实时查询获取当前聊天室内人数,另一个是查询一天中某个/某些聊天室中在线人数峰值,接口定义如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.api;
02

03
import java.util.List;
04

05
public interface ChatRoomOnlineUserCounterService {
06

07
String queryRoomUserCount(String rooms);
08

09
List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat);
10
}

接口是服务提供方和服务消费方公共遵守的协议,一般情况下是服务提供方将接口定义好后提供给服务消费方。

服务提供方

服务提供方实现接口中定义的服务,其实现和普通的服务没什么区别,我们的实现类为ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl,代码如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.provider.service;
02

03
import java.util.List;
04

05
import org.apache.commons.logging.Log;
06
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
07
import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
08
import org.shirdrn.dubbo.common.utils.DateTimeUtils;
09

10
import redis.clients.jedis.Jedis;
11
import redis.clients.jedis.JedisPool;
12

13
import com.alibaba.dubbo.common.utils.StringUtils;
14
import com.google.common.base.Strings;
15
import com.google.common.collect.Lists;
16

17
public class ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl implements ChatRoomOnlineUserCounterService {
18

19
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl.class);
20
private JedisPool jedisPool;
21
private static final String KEY_USER_COUNT = "chat::room::play::user::cnt";
22
private static final String KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX = "chat::room::max::user::cnt::";
23
private static final String DF_YYYYMMDD = "yyyyMMdd";
24

25
public String queryRoomUserCount(String rooms) {
26
LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms);
27
StringBuffer builder = new StringBuffer();
28
if(!Strings.isNullOrEmpty(rooms)) {
29
Jedis jedis = null;
30
try {
31
jedis = jedisPool.getResource();
32
String[] fields = rooms.split(",");
33
List<String> results = jedis.hmget(KEY_USER_COUNT, fields);
34
builder.append(StringUtils.join(results, ","));
35
} catch (Exception e) {
36
LOG.error("", e);
37
} finally {
38
if(jedis != null) {
39
jedis.close();
40
}
41
}
42
}
43
LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
44
return builder.toString();
45
}
46

47
@Override
48
public List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat) {
49
// HGETALL chat::room::max::user::cnt::20150326
50
LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms + ",date=" + date + ",dateFormat=" + dateFormat);
51
String whichDate = DateTimeUtils.format(date, dateFormat, DF_YYYYMMDD);
52
String key = KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX + whichDate;
53
StringBuffer builder = new StringBuffer();
54
if(rooms != null && !rooms.isEmpty()) {
55
Jedis jedis = null;
56
try {
57
jedis = jedisPool.getResource();
58
return jedis.hmget(key, rooms.toArray(new String[rooms.size()]));
59
} catch (Exception e) {
60
LOG.error("", e);
61
} finally {
62
if(jedis != null) {
63
jedis.close();
64
}
65
}
66
}
67
LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString());
68
return Lists.newArrayList();
69
}
70

71
public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) {
72
this.jedisPool = jedisPool;
73
}
74

75
}

代码中通过读取Redis中数据来完成调用,逻辑比较简单。对应的Maven POM依赖配置,如下所示:

<dependencies>
02
<dependency>
03
<groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
04
<artifactId>dubbo-api</artifactId>
05
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
06
</dependency>
07
<dependency>
08
<groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
09
<artifactId>dubbo-commons</artifactId>
10
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
11
</dependency>
12
<dependency>
13
<groupId>redis.clients</groupId>
14
<artifactId>jedis</artifactId>
15
<version>2.5.2</version>
16
</dependency>
17
<dependency>
18
<groupId>org.apache.commons</groupId>
19
<artifactId>commons-pool2</artifactId>
20
<version>2.2</version>
21
</dependency>
22
<dependency>
23
<groupId>org.jboss.netty</groupId>
24
<artifactId>netty</artifactId>
25
<version>3.2.7.Final</version>
26
</dependency>
27
</dependencies>

有关对Dubbo框架的一些依赖,我们单独放到一个通用的Maven Module中(详见后面“附录:Dubbo使用Maven构建依赖配置”),这里不再多说。服务提供方实现,最关键的就是服务的配置,因为Dubbo基于Spring来管理配置和实例,所以通过配置可以指定服务是否是分布式服务,以及通过配置增加很多其它特性。我们的配置文件为provider-cluster.xml,内容如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
02

03
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
04
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
05
xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p"
06
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
07
http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
08

09
<bean class="org.springframework.beans.factory.config.PropertyPlaceholderConfigurer">
10
<property name="systemPropertiesModeName" value="SYSTEM_PROPERTIES_MODE_OVERRIDE" />
11
<property name="ignoreResourceNotFound" value="true" />
12
<property name="locations">
13
<list>
14
<value>classpath*:jedis.properties</value>
15
</list>
16
</property>
17
</bean>
18

19
<dubbo:application name="chatroom-cluster-provider" />
20
<dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
21

22
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
23

24
<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0"
25
cluster="failover" retries="2" timeout="1000" loadbalance="random" actives="100" executes="200"
26
ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" >
27
<dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="500" retries="2" loadbalance="roundrobin" actives="50" />
28
</dubbo:service>
29

30
<bean id="chatRoomOnlineUserCounterService" class="org.shirdrn.dubbo.provider.service.ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl" >
31
<property name="jedisPool" ref="jedisPool" />
32
</bean>
33

34
<bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool" destroy-method="destroy">
35
<constructor-arg index="0">
36
<bean class="org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoolConfig">
37
<property name="maxTotal" value="${redis.pool.maxTotal}" />
38
<property name="maxIdle" value="${redis.pool.maxIdle}" />
39
<property name="minIdle" value="${redis.pool.minIdle}" />
40
<property name="maxWaitMillis" value="${redis.pool.maxWaitMillis}" />
41
<property name="testOnBorrow" value="${redis.pool.testOnBorrow}" />
42
<property name="testOnReturn" value="${redis.pool.testOnReturn}" />
43
<property name="testWhileIdle" value="true" />
44
</bean>
45
</constructor-arg>
46
<constructor-arg index="1" value="${redis.host}" />
47
<constructor-arg index="2" value="${redis.port}" />
48
<constructor-arg index="3" value="${redis.timeout}" />
49
</bean>
50

51
</beans>

上面配置中,使用dubbo协议,集群容错模式为failover,服务级别负载均衡策略为random,方法级别负载均衡策略为roundrobin(它覆盖了服务级别的配置内容),其他一些配置内容可以参考Dubbo文档。我们这里是从Redis读取数据,所以使用了Redis连接池。

启动服务示例代码如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.provider;
02

03
import org.shirdrn.dubbo.provider.common.DubboServer;
04

05
public class ChatRoomClusterServer {
06

07
public static void main(String[] args) throws Exception {
08
DubboServer.startServer("classpath:provider-cluster.xml");
09
}
10

11
}

上面调用了DubboServer类的静态方法startServer,如下所示:

	public static void startServer(String config) {
02
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(config);
03
try {
04
context.start();
05
System.in.read();
06
} catch (IOException e) {
07
e.printStackTrace();
08
} finally {
09
context.close();
10
}
11
}

方法中主要是初始化Spring IoC容器,全部对象都交由容器来管理。

服务消费方

服务消费方就容易了,只需要知道注册中心地址,并引用服务提供方提供的接口,消费方调用服务实现如下所示:

package org.shirdrn.dubbo.consumer;
02

03
import java.util.Arrays;
04
import java.util.List;
05

06
import org.apache.commons.logging.Log;
07
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
08
import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService;
09
import org.springframework.context.support.AbstractXmlApplicationContext;
10
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
11

12
public class ChatRoomDubboConsumer {
13

14
private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomDubboConsumer.class);
15

16
public static void main(String[] args) throws Exception {
17
AbstractXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:consumer.xml");
18
try {
19
context.start();
20
ChatRoomOnlineUserCounterService chatRoomOnlineUserCounterService = (ChatRoomOnlineUserCounterService) context.getBean("chatRoomOnlineUserCounterService");
21
getMaxOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);
22
getRealtimeOnlineUserCount(chatRoomOnlineUserCounterService);
23
System.in.read();
24
} finally {
25
context.close();
26
}
27

28
}
29

30
private static void getMaxOnlineUserCount (ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService) {
31
List<String> maxUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.getMaxOnlineUserCount(
32
Arrays.asList(new String[] {"1482178010" , "1408492761", "1430546839", "1412517075", "1435861734"}), "20150327", "yyyyMMdd");
33
LOG.info("After getMaxOnlineUserCount invoked: maxUserCounts= " + maxUserCounts);
34
}
35

36
private static void getRealtimeOnlineUserCount(ChatRoomOnlineUserCounterService liveRoomOnlineUserCountService)
37
throws InterruptedException {
38
String rooms = "1482178010,1408492761,1430546839,1412517075,1435861734";
39
String onlineUserCounts = liveRoomOnlineUserCountService.queryRoomUserCount(rooms);
40
LOG.info("After queryRoomUserCount invoked: onlineUserCounts= " + onlineUserCounts);
41
}
42
}

对应的配置文件为consumer.xml,内容如下所示:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
02

03
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
04
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo"
05
xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd
06
http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">
07

08
<dubbo:application name="chatroom-consumer" />
09
<dubbo:registry address="zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181" />
10

11
<dubbo:reference id="chatRoomOnlineUserCounterService" interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0">
12
<dubbo:method name="queryRoomUserCount" retries="2" />
13
</dubbo:reference>
14

15
</beans>

也可以根据需要配置dubbo:reference相关的属性值,也可以配置dubbo:method指定调用的方法的配置信息,详细配置属性可以参考Dubbo官方文档。

部署与验证
开发完成提供方服务后,在本地开发调试的时候可以怎么简单怎么做,如果是要部署到生产环境,则需要打包后进行部署,可以参考下面的Maven POM配置:

<build>
02
<plugins>
03
<plugin>
04
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
05
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
06
<version>1.4</version>
07
<configuration>
08
<createDependencyReducedPom>true</createDependencyReducedPom>
09
</configuration>
10
<executions>
11
<execution>
12
<phase>package</phase>
13
<goals>
14
<goal>shade</goal>
15
</goals>
16
<configuration>
17
<transformers>
18
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer" />
19
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
20
<mainClass>org.shirdrn.dubbo.provider.ChatRoomClusterServer</mainClass>
21
</transformer>
22
</transformers>
23
</configuration>
24
</execution>
25
</executions>
26
</plugin>
27
</plugins>
28
</build>

这里也给出Maven POM依赖的简单配置:

<dependencies>
2
<dependency>
3
<groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId>
4
<artifactId>dubbo-api</artifactId>
5
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
6
</dependency>
7
</dependencies>

我们开发的服务应该是分布式的,首先是通过配置内容来决定,例如设置集群模式、设置负载均衡模式等,然后在部署的时候,可以在多个节点上同一个服务,这样多个服务都会注册到Dubbo注册中心,如果某个节点上的服务不可用了,可以根据我们配置的策略来选择其他节点上的可用服务,后面通过Dubbo服务管理中心和监控中心就能更加清楚明了。

Dubbo服务管理与监控

我们需要在安装好管理中心和监控中心以后,再将上面的开发的提供方服务部署到物理节点上,然后就能够通过管理中心和监控中心来查看对应的详细情况。

Dubbo服务管理中心
安装Dubbo服务管理中心,需要选择一个Web容器,我们使用Tomcat服务器。首先下载Dubbo管理中心安装文件dubbo-admin-2.5.3.war,或者直接从源码构建得到该WAR文件。这里,我们已经构建好对应的WAR文件,然后进行安装,执行如下命令:

cd apache-tomcat-6.0.35
2
rm -rf webapps/ROOT
3
unzip ~/dubbo-admin-2.5.3.war -d webapps/ROOT

修改配置文件~/apache-tomcat-6.0.35/webapps/ROOT/WEB-INF/dubbo.properties,指定我们的注册中心地址以及登录密码,内容如下所示:

dubbo.registry.address=zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181
2
dubbo.admin.root.password=root
3
dubbo.admin.guest.password=guest

然后,根据需要修改~/apache-tomcat-6.0.35/conf/server.xml配置文件,主要是Tomcat HTTP 端口号(我这里使用8083端口),完成后可以直接启动Tomcat服务器:

cd ~/apache-tomcat-6.0.35/
2
bin/catalina.sh start

然后访问地址http://10.10.4.130:8083/即可,根据配置文件指定的root用户密码,就可以登录Dubbo管理控制台。
我们将上面开发的服务提供方服务,部署到2个独立的节点上(192.168.14.1和10.10.4.125),然后可以通过Dubbo管理中心查看对应服务的状况,如图所示:
dubbo-admin-providers
上图中可以看出,该服务有两个独立的节点可以提供,因为配置的集群模式为failover,如果某个节点的服务发生故障无法使用,则会自动透明地重试另一个节点上的服务,这样就不至于出现拒绝服务的情况。如果想要查看提供方某个节点上的服务详情,可以点击对应的IP:Port链接,示例如图所示:
dubbo-admin-providers-detail
上图可以看到服务地址:

dubbo://10.10.4.125:20880/org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService?actives=100
&anyhost=true&application=chatroom-cluster-provider&cluster=failover&dubbo=0.0.1-SNAPSHOT
&executes=200&interface=org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService&loadbalance=random
&methods=getMaxOnlineUserCount,queryRoomUserCount&pid=30942&queryRoomUserCount.actives=50
&queryRoomUserCount.loadbalance=leastactive&queryRoomUserCount.retries=2&queryRoomUserCount.timeout=500
&retries=2&revision=0.0.1-SNAPSHOT&side=provider&timeout=1000×tamp=1427793652814&version=1.0.0

如果我们直接暴露该地址也是可以的,不过这种直连的方式对服务消费方不是透明的,如果以后IP地址更换,也会影响调用方,所以最好是通过注册中心来隐蔽服务地址。同一个服务所部署在的多个节点上,也就对应对应着多个服务地址。另外,也可以对已经发布的服务进行控制,如修改访问控制、负载均衡相关配置内容等,可以通过上图中“消费者”查看服务消费方调用服务的情况,如图所示:
dubbo-admin-consumers
也在管理控制台可以对消费方进行管理控制。

Dubbo监控中心
Dubbo监控中心是以Dubbo服务的形式发布到注册中心,和普通的服务时一样的。例如,我这里下载了Dubbo自带的简易监控中心文件dubbo-monitor-simple-2.5.3-assembly.tar.gz,可以解压缩以后,修改配置文件~/dubbo-monitor-simple-2.5.3/conf/dubbo.properties的内容,如下所示:

dubbo.container=log4j,spring,registry,jetty
02
dubbo.application.name=simple-monitor
03
dubbo.application.owner=
04
dubbo.registry.address=zookeeper://zk1:2181?backup=zk2:2181,zk3:2181
05
dubbo.protocol.port=7070
06
dubbo.jetty.port=8087
07
dubbo.jetty.directory=${user.home}/monitor
08
dubbo.charts.directory=${dubbo.jetty.directory}/charts
09
dubbo.statistics.directory=${user.home}/monitor/statistics
10
dubbo.log4j.file=logs/dubbo-monitor-simple.log
11
dubbo.log4j.level=WARN

然后启动简易监控中心,执行如下命令:

cd ~/dubbo-monitor-simple-2.5.3
2
bin/start.sh

这里使用了Jetty Web容器,访问地址http://10.10.4.130:8087/就可以查看监控中心,Applications选项卡页面包含了服务提供方和消费方的基本信息,如图所示:
dubbo-monitor-applications
上图主要列出了所有提供方发布的服务、消费方调用、服务依赖关系等内容。
接着,查看Services选项卡页面,包含了服务提供方提供的服务列表,如图所示:
dubbo-monitor-services
点击上图中Providers链接就能看到服务提供方的基本信息,包括服务地址等,如图所示:
dubbo-monitor-providers
点击上图中Consumers链接就能看到服务消费方的基本信息,包括服务地址等,如图所示:
dubbo-monitor-consumers
由于上面是Dubbo自带的一个简易监控中心,可能所展现的内容并不能满足我们的需要,所以可以根据需要开发自己的监控中心。Dubbo也提供了监控中心的扩展接口,如果想要实现自己的监控中心,可以实现接口com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorFactory和com.alibaba.dubbo.monitor.Monitor,其中MonitorFactory接口定义如下所示:

/**
02
* MonitorFactory. (SPI, Singleton, ThreadSafe)
03
*
04
* @author william.liangf
05
*/
06
@SPI("dubbo")
07
public interface MonitorFactory {
08

09
/**
10
* Create monitor.
11
* @param url
12
* @return monitor
13
*/
14
@Adaptive("protocol")
15
Monitor getMonitor(URL url);
16

17
}

Monitor接口定义如下所示:

/**
2
* Monitor. (SPI, Prototype, ThreadSafe)
3
*
4
* @see com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorFactory#getMonitor(com.alibaba.dubbo.common.URL)
5
* @author william.liangf
6
*/
7
public interface Monitor extends Node, MonitorService {
8

9
}

具体定义内容可以查看MonitorService接口,不再累述。

总结

Dubbo还提供了其他很多高级特性,如路由规则、参数回调、服务分组、服务降级等等,而且很多特性在给出内置实现的基础上,还给出了扩展的接口,我们可以给出自定义的实现,非常方便而且强大。更多可以参考Dubbo官网用户手册和开发人员手册。

附录:Dubbo使用Maven构建依赖配置

<properties>
<spring.version>3.2.8.RELEASE</spring.version>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties>

<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>dubbo</artifactId>
<version>2.5.3</version>
<exclusions>
<exclusion>
13
<groupId>org.springframework</groupId>
14
<artifactId>spring</artifactId>
15
</exclusion>
16
<exclusion>
17
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
18
<artifactId>zookeeper</artifactId>
19
</exclusion>
20
<exclusion>
21
<groupId>org.jboss.netty</groupId>
22
<artifactId>netty</artifactId>
23
</exclusion>
24
</exclusions>
25
</dependency>
26
<dependency>
27
<groupId>org.springframework</groupId>
28
<artifactId>spring-core</artifactId>
29
<version>${spring.version}</version>
30
</dependency>
31
<dependency>
32
<groupId>org.springframework</groupId>
33
<artifactId>spring-beans</artifactId>
34
<version>${spring.version}</version>
35
</dependency>
36
<dependency>
37
<groupId>org.springframework</groupId>
38
<artifactId>spring-context</artifactId>
39
<version>${spring.version}</version>
40
</dependency>
41
<dependency>
42
<groupId>org.springframework</groupId>
43
<artifactId>spring-context-support</artifactId>
44
<version>${spring.version}</version>
45
</dependency>
46
<dependency>
47
<groupId>org.springframework</groupId>
48
<artifactId>spring-web</artifactId>
49
<version>${spring.version}</version>
</dependency>
<dependency>
53
<groupId>org.slf4j</groupId>
54
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
55
<version>1.6.2</version>
56
</dependency>
57
<dependency>
58
<groupId>log4j</groupId>
59
<artifactId>log4j</artifactId>
60
<version>1.2.16</version>
61
</dependency>
62
<dependency>
63
<groupId>org.javassist</groupId>
64
<artifactId>javassist</artifactId>
65
<version>3.15.0-GA</version>
66
</dependency>
67
<dependency>
68
<groupId>com.alibaba</groupId>
69
<artifactId>hessian-lite</artifactId>
70
<version>3.2.1-fixed-2</version>
71
</dependency>
72
<dependency>
73
<groupId>com.alibaba</groupId>
74
<artifactId>fastjson</artifactId>
75
<version>1.1.8</version>
76
</dependency>
77
<dependency>
78
<groupId>org.jvnet.sorcerer</groupId>
79
<artifactId>sorcerer-javac</artifactId>
80
<version>0.8</version>
81
</dependency>
82
<dependency>
83
<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
84
<artifactId>zookeeper</artifactId>
85
<version>3.4.5</version>
86
</dependency>
87
<dependency>
88
<groupId>com.github.sgroschupf</groupId>
89
<artifactId>zkclient</artifactId>
90
<version>0.1</version>
91
</dependency>
92
<dependency>
93
<groupId>org.jboss.netty</groupId>
94
<artifactId>netty</artifactId>
<version>3.2.7.Final</version>
</dependency> </dependencies>
   
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