RPC框架:從原理到選型,一文帶你搞懂RPC
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RPC系列的文章是我去年寫的,當(dāng)時寫的比較散,現(xiàn)在重新進行整理。對于想學(xué)習(xí)RPC框架的同學(xué),通過這篇文章,讓你知其然并知其所以然,便于以后技術(shù)選型,下面是文章內(nèi)容目錄:
RPC
什么是RPC
RPC(Remote Procedure Call Protocol)遠程過程調(diào)用協(xié)議。一個通俗的描述是:客戶端在不知道調(diào)用細節(jié)的情況下,調(diào)用存在于遠程計算機上的某個對象,就像調(diào)用本地應(yīng)用程序中的對象一樣。
比較正式的描述是:一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠程計算機程序上請求服務(wù),而不需要了解底層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)議。
那么我們至少從這樣的描述中挖掘出幾個要點:
- RPC是協(xié)議:既然是協(xié)議就只是一套規(guī)范,那么就需要有人遵循這套規(guī)范來進行實現(xiàn)。目前典型的RPC實現(xiàn)包括:Dubbo、Thrift、GRPC、Hetty等。
- 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)IO模型對其透明:既然RPC的客戶端認(rèn)為自己是在調(diào)用本地對象。那么傳輸層使用的是TCP/UDP還是HTTP協(xié)議,又或者是一些其他的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議它就不需要關(guān)心了。
- 信息格式對其透明:我們知道在本地應(yīng)用程序中,對于某個對象的調(diào)用需要傳遞一些參數(shù),并且會返回一個調(diào)用結(jié)果。至于被調(diào)用的對象內(nèi)部是如何使用這些參數(shù),并計算出處理結(jié)果的,調(diào)用方是不需要關(guān)心的。那么對于遠程調(diào)用來說,這些參數(shù)會以某種信息格式傳遞給網(wǎng)絡(luò)上的另外一臺計算機,這個信息格式是怎樣構(gòu)成的,調(diào)用方是不需要關(guān)心的。
- 應(yīng)該有跨語言能力:為什么這樣說呢?因為調(diào)用方實際上也不清楚遠程服務(wù)器的應(yīng)用程序是使用什么語言運行的。那么對于調(diào)用方來說,無論服務(wù)器方使用的是什么語言,本次調(diào)用都應(yīng)該成功,并且返回值也應(yīng)該按照調(diào)用方程序語言所能理解的形式進行描述。
為什么要用RPC
其實這是應(yīng)用開發(fā)到一定的階段的強烈需求驅(qū)動的。如果我們開發(fā)簡單的單一應(yīng)用,邏輯簡單、用戶不多、流量不大,那我們用不著。當(dāng)我們的系統(tǒng)訪問量增大、業(yè)務(wù)增多時,我們會發(fā)現(xiàn)一臺單機運行此系統(tǒng)已經(jīng)無法承受。此時,我們可以將業(yè)務(wù)拆分成幾個互不關(guān)聯(lián)的應(yīng)用,分別部署在各自機器上,以劃清邏輯并減小壓力。此時,我們也可以不需要RPC,因為應(yīng)用之間是互不關(guān)聯(lián)的。
當(dāng)我們的業(yè)務(wù)越來越多、應(yīng)用也越來越多時,自然的,我們會發(fā)現(xiàn)有些功能已經(jīng)不能簡單劃分開來或者劃分不出來。此時,可以將公共業(yè)務(wù)邏輯抽離出來,將之組成獨立的服務(wù)Service應(yīng)用 。而原有的、新增的應(yīng)用都可以與那些獨立的Service應(yīng)用 交互,以此來完成完整的業(yè)務(wù)功能。
所以此時,我們急需一種高效的應(yīng)用程序之間的通訊手段來完成這種需求,所以你看,RPC大顯身手的時候來了!
其實描述的場景也是服務(wù)化 、微服務(wù)和分布式系統(tǒng)架構(gòu)的基礎(chǔ)場景。即RPC框架就是實現(xiàn)以上結(jié)構(gòu)的有力方式。
常用的RPC框架
- Thrift:thrift是一個軟件框架,用來進行可擴展且跨語言的服務(wù)的開發(fā)。它結(jié)合了功能強大的軟件堆棧和代碼生成引擎,以構(gòu)建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml 這些編程語言間無縫結(jié)合的、高效的服務(wù)。
- gRPC:一開始由 google 開發(fā),是一款語言中立、平臺中立、開源的遠程過程調(diào)用(RPC)系統(tǒng)。
- Dubbo:Dubbo是一個分布式服務(wù)框架,以及SOA治理方案。其功能主要包括:高性能NIO通訊及多協(xié)議集成,服務(wù)動態(tài)尋址與路由,軟負載均衡與容錯,依賴分析與降級等。Dubbo是阿里巴巴內(nèi)部的SOA服務(wù)化治理方案的核心框架,Dubbo自2011年開源后,已被許多非阿里系公司使用。
- Spring Cloud:Spring Cloud由眾多子項目組成,如Spring Cloud Config、Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul 等,提供了搭建分布式系統(tǒng)及微服務(wù)常用的工具,如配置管理、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、斷路器、智能路由、微代理、控制總線、一次性token、全局鎖、選主、分布式會話和集群狀態(tài)等,滿足了構(gòu)建微服務(wù)所需的所有解決方案。Spring Cloud基于Spring Boot, 使得開發(fā)部署極其簡單。
RPC原理
RPC調(diào)用流程
要讓網(wǎng)絡(luò)通信細節(jié)對使用者透明,我們需要對通信細節(jié)進行封裝,我們先看下一個RPC調(diào)用的流程涉及到哪些通信細節(jié):
- 服務(wù)消費方(client)調(diào)用以本地調(diào)用方式調(diào)用服務(wù);
- client stub接收到調(diào)用后負責(zé)將方法、參數(shù)等組裝成能夠進行網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南Ⅲw;
- client stub找到服務(wù)地址,并將消息發(fā)送到服務(wù)端;
- server stub收到消息后進行解碼;
- server stub根據(jù)解碼結(jié)果調(diào)用本地的服務(wù);
- 本地服務(wù)執(zhí)行并將結(jié)果返回給server stub;
- server stub將返回結(jié)果打包成消息并發(fā)送至消費方;
- client stub接收到消息,并進行解碼;
- 服務(wù)消費方得到最終結(jié)果。
RPC的目標(biāo)就是要2~8這些步驟都封裝起來,讓用戶對這些細節(jié)透明。
下面是網(wǎng)上的另外一幅圖,感覺一目了然:
如何做到透明化遠程服務(wù)調(diào)用
怎么封裝通信細節(jié)才能讓用戶像以本地調(diào)用方式調(diào)用遠程服務(wù)呢?對java來說就是使用代理!java代理有兩種方式:1) jdk 動態(tài)代理;2)字節(jié)碼生成。盡管字節(jié)碼生成方式實現(xiàn)的代理更為強大和高效,但代碼維護不易,大部分公司實現(xiàn)RPC框架時還是選擇動態(tài)代理方式。
下面簡單介紹下動態(tài)代理怎么實現(xiàn)我們的需求。我們需要實現(xiàn)RPCProxyClient代理類,代理類的invoke方法中封裝了與遠端服務(wù)通信的細節(jié),消費方首先從RPCProxyClient獲得服務(wù)提供方的接口,當(dāng)執(zhí)行helloWorldService.sayHello("test")方法時就會調(diào)用invoke方法。
public class RPCProxyClient implements java.lang.reflect.InvocationHandler{
private Object obj;
public RPCProxyClient(Object obj){
this.obj=obj;
}
/**
* 得到被代理對象;
*/
public static Object getProxy(Object obj){
return java.lang.reflect.Proxy.newProxyInstance(obj.getClass().getClassLoader(),
obj.getClass().getInterfaces(), new RPCProxyClient(obj));
}
/**
* 調(diào)用此方法執(zhí)行
*/
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args)
throws Throwable {
//結(jié)果參數(shù);
Object result = new Object();
// ...執(zhí)行通信相關(guān)邏輯
// ...
return result;
}
}
public class Test {
public static void main(String[] args) {
HelloWorldService helloWorldService = (HelloWorldService)RPCProxyClient.getProxy(HelloWorldService.class);
helloWorldService.sayHello("test");
}
}
其實就是通過動態(tài)代理模式,在執(zhí)行該方法的前后對數(shù)據(jù)進行封裝和解碼等,讓用于感覺就像是直接調(diào)用該方法一樣,殊不知,我們對方法前后都經(jīng)過了復(fù)雜的處理。
如何對消息進行編碼和解碼
確定消息數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
客戶端的請求消息結(jié)構(gòu)一般需要包括以下內(nèi)容:
- 接口名稱:在我們的例子里接口名是“HelloWorldService”,如果不傳,服務(wù)端就不知道調(diào)用哪個接口了;
- 方法名:一個接口內(nèi)可能有很多方法,如果不傳方法名服務(wù)端也就不知道調(diào)用哪個方法;
- 參數(shù)類型&參數(shù)值:參數(shù)類型有很多,比如有bool、int、long、double、string、map、list,甚至如struct等,以及相應(yīng)的參數(shù)值;
- 超時時間 + requestID(標(biāo)識唯一請求id)
服務(wù)端返回的消息結(jié)構(gòu)一般包括以下內(nèi)容:
- 狀態(tài)code + 返回值
- requestID
序列化
一旦確定了消息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后,下一步就是要考慮序列化與反序列化了。
什么是序列化?序列化就是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)ο筠D(zhuǎn)換成二進制串的過程,也就是編碼的過程。
什么是反序列化?將在序列化過程中所生成的二進制串轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對象的過程。
為什么需要序列化?轉(zhuǎn)換為二進制串后才好進行網(wǎng)絡(luò)傳輸嘛!
為什么需要反序列化?將二進制轉(zhuǎn)換為對象才好進行后續(xù)處理!
現(xiàn)如今序列化的方案越來越多,每種序列化方案都有優(yōu)點和缺點,它們在設(shè)計之初有自己獨特的應(yīng)用場景,那到底選擇哪種呢?從RPC的角度上看,主要看三點:
- 通用性:比如是否能支持Map等復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu);
- 性能:包括時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,由于RPC框架將會被公司幾乎所有服務(wù)使用,如果序列化上能節(jié)約一點時間,對整個公司的收益都將非常可觀,同理如果序列化上能節(jié)約一點內(nèi)存,網(wǎng)絡(luò)帶寬也能省下不少;
- 可擴展性:對互聯(lián)網(wǎng)公司而言,業(yè)務(wù)變化飛快,如果序列化協(xié)議具有良好的可擴展性,支持自動增加新的業(yè)務(wù)字段,而不影響老的服務(wù),這將大大提供系統(tǒng)的靈活度。
目前互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用Protobuf、Thrift、Avro等成熟的序列化解決方案來搭建RPC框架,這些都是久經(jīng)考驗的解決方案。
消息里為什么要有requestID?這個問題很簡單,就不說明了,你能回答出來么?
如何發(fā)布自己的服務(wù)
這個我前面的很多文章都提到過,Java常用zookeeper,Go常用ETCD,服務(wù)端進行注冊和心跳,客戶端獲取機器列表,沒啥高深的,比如zookeeper:
gRPC & Thrift
gRPC
gRPC 簡介
gRPC是一個高性能、通用的開源RPC框架,其由Google 2015年主要面向移動應(yīng)用開發(fā)并基于HTTP/2協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)而設(shè)計,基于ProtoBuf序列化協(xié)議開發(fā),且支持眾多開發(fā)語言。
由于是開源框架,通信的雙方可以進行二次開發(fā),所以客戶端和服務(wù)器端之間的通信會更加專注于業(yè)務(wù)層面的內(nèi)容,減少了對由gRPC框架實現(xiàn)的底層通信的關(guān)注。
如下圖,DATA部分即業(yè)務(wù)層面內(nèi)容,下面所有的信息都由gRPC進行封裝。
gRPC 特點
- 語言中立,支持多種語言;
- 基于 IDL 文件定義服務(wù),通過 proto3 工具生成指定語言的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、服務(wù)端接口以及客戶端 Stub;
- 通信協(xié)議基于標(biāo)準(zhǔn)的 HTTP/2 設(shè)計,支持雙向流、消息頭壓縮、單 TCP 的多路復(fù)用、服務(wù)端推送等特性,這些特性使得 gRPC 在移動端設(shè)備上更加省電和節(jié)省網(wǎng)絡(luò)流量;
- 序列化支持 PB(Protocol Buffer)和 JSON,PB 是一種語言無關(guān)的高性能序列化框架,基于 HTTP/2 + PB, 保障了 RPC 調(diào)用的高性能。
gRPC 交互過程
- 交換機在開啟gRPC功能后充當(dāng)gRPC客戶端的角色,采集服務(wù)器充當(dāng)gRPC服務(wù)器角色;
- 交換機會根據(jù)訂閱的事件構(gòu)建對應(yīng)數(shù)據(jù)的格式(GPB/JSON),通過Protocol Buffers進行編寫proto文件,交換機與服務(wù)器建立gRPC通道,通過gRPC協(xié)議向服務(wù)器發(fā)送請求消息;
- 服務(wù)器收到請求消息后,服務(wù)器會通過Protocol Buffers解譯proto文件,還原出最先定義好格式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),進行業(yè)務(wù)處理;
- 數(shù)據(jù)處理完后,服務(wù)器需要使用Protocol Buffers重編譯應(yīng)答數(shù)據(jù),通過gRPC協(xié)議向交換機發(fā)送應(yīng)答消息;
- 交換機收到應(yīng)答消息后,結(jié)束本次的gRPC交互。
簡單地說,gRPC就是在客戶端和服務(wù)器端開啟gRPC功能后建立連接,將設(shè)備上配置的訂閱數(shù)據(jù)推送給服務(wù)器端。我們可以看到整個過程是需要用到Protocol Buffers將所需要處理數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在proto文件中進行定義。
什么是Protocol Buffers?
你可以理解ProtoBuf是一種更加靈活、高效的數(shù)據(jù)格式,與XML、JSON類似,在一些高性能且對響應(yīng)速度有要求的數(shù)據(jù)傳輸場景非常適用。ProtoBuf在gRPC的框架中主要有三個作用:
- 定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 定義服務(wù)接口
- 通過序列化和反序列化,提升傳輸效率
為什么ProtoBuf會提高傳輸效率呢?
我們知道使用XML、JSON進行數(shù)據(jù)編譯時,數(shù)據(jù)文本格式更容易閱讀,但進行數(shù)據(jù)交換時,設(shè)備就需要耗費大量的CPU在I/O動作上,自然會影響整個傳輸速率。Protocol Buffers不像前者,它會將字符串進行序列化后再進行傳輸,即二進制數(shù)據(jù)。
可以看到其實兩者內(nèi)容相差不大,并且內(nèi)容非常直觀,但是Protocol Buffers編碼的內(nèi)容只是提供給操作者閱讀的,實際上傳輸?shù)牟⒉粫赃@種文本形式,而是序列化后的二進制數(shù)據(jù)。字節(jié)數(shù)會比JSON、XML的字節(jié)數(shù)少很多,速率更快。
如何支撐跨平臺,多語言呢?
Protocol Buffers自帶一個編譯器也是一個優(yōu)勢點。前面提到的proto文件就是通過編譯器進行編譯的,proto文件需要編譯生成一個類似庫文件,基于庫文件才能真正開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用。具體用什么編程語言編譯生成這個庫文件呢?由于現(xiàn)網(wǎng)中負責(zé)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器設(shè)備的運維人員往往不是同一組人,運維人員可能會習(xí)慣使用不同的編程語言進行運維開發(fā),那么Protocol Buffers其中一個優(yōu)勢就能發(fā)揮出來——跨語言。
從上面的介紹,我們得出在編碼方面Protocol Buffers對比JSON、XML的優(yōu)點:
- 簡單,體積小,數(shù)據(jù)描述文件大小只有1/10至1/3;
- 傳輸和解析的速率快,相比XML等,解析速度提升20倍甚至更高;
- 可編譯性強。
基于HTTP 2.0標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計
除了Protocol Buffers之外,從交互圖中和分層框架可以看到, gRPC還有另外一個優(yōu)勢——它是基于HTTP 2.0協(xié)議的。
由于gRPC基于HTTP 2.0標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計,帶來了更多強大功能,如多路復(fù)用、二進制幀、頭部壓縮、推送機制。這些功能給設(shè)備帶來重大益處,如節(jié)省帶寬、降低TCP連接次數(shù)、節(jié)省CPU使用等。gRPC既能夠在客戶端應(yīng)用,也能夠在服務(wù)器端應(yīng)用,從而以透明的方式實現(xiàn)兩端的通信和簡化通信系統(tǒng)的構(gòu)建。
HTTP 版本分為HTTP 1.X、 HTTP 2.0,其中HTTP 1.X是當(dāng)前使用最廣泛的HTTP協(xié)議,HTTP 2.0稱為超文本傳輸協(xié)議第二代。HTTP 1.X定義了四種與服務(wù)器交互的方式,分別為:GET、POST、PUT、DELETE,這些在HTTP 2.0中均保留。HTTP 2.0的新特性:
- 雙向流、多路復(fù)用
- 二進制幀
- 頭部壓縮
Thrift
Thrift 簡介
thrift是一種可伸縮的跨語言服務(wù)的RPC軟件框架。它結(jié)合了功能強大的軟件堆棧的代碼生成引擎,以建設(shè)服務(wù),高效、無縫地在多種語言間結(jié)合使用。2007年由facebook貢獻到apache基金,是apache下的頂級項目,具備如下特點:
- 支持多語言:C、C++ 、C# 、D 、Delphi 、Erlang 、Go 、Haxe 、Haskell 、Java 、JavaScript、node.js 、OCaml 、Perl 、PHP 、Python 、Ruby 、SmallTalk
- 消息定義文件支持注釋,數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與傳輸表現(xiàn)的分離,支持多種消息格式
- 包含完整的客戶端/服務(wù)端堆棧,可快速實現(xiàn)RPC,支持同步和異步通信
Thrift框架結(jié)構(gòu)
Thrift是一套包含序列化功能和支持服務(wù)通信的RPC(遠程服務(wù)調(diào)用)框架,也是一種微服務(wù)框架。其主要特點是可以跨語言使用,這也是這個框架最吸引人的地方。
圖中code是用戶實現(xiàn)的業(yè)務(wù)邏輯,接下來的 Service.Client和 write()/read()是thrift根據(jù)IDL生成的客戶端和服務(wù)端的代碼,對應(yīng)于RPC中Client stub和Server stub。TProtocol 用來對數(shù)據(jù)進行序列化與反序列化,具體方法包括二進制,JSON 或者 Apache Thrift 定義的格式。TTransport 提供數(shù)據(jù)傳輸功能,使用 Apache Thrift 可以方便地定義一個服務(wù)并選擇不同的傳輸協(xié)議。
Thrift網(wǎng)絡(luò)棧結(jié)構(gòu)
thirft使用socket進行數(shù)據(jù)傳輸,數(shù)據(jù)以特定的格式發(fā)送,接收方進行解析。我們定義好thrift的IDL文件后,就可以使用thrift的編譯器來生成雙方語言的接口、model,在生成的model以及接口代碼中會有解碼編碼的代碼。thrift網(wǎng)絡(luò)棧結(jié)構(gòu)如下:
Transport層
代表Thrift的數(shù)據(jù)傳輸方式,Thrift定義了如下幾種常用數(shù)據(jù)傳輸方式:
- TSocket: 阻塞式socket;
- TFramedTransport: 以frame為單位進行傳輸,非阻塞式服務(wù)中使用;
- TFileTransport: 以文件形式進行傳輸。
TProtocol層
代表thrift客戶端和服務(wù)端之間傳輸數(shù)據(jù)的協(xié)議,通俗來講就是客戶端和服務(wù)端之間傳輸數(shù)據(jù)的格式(例如json等),thrift定義了如下幾種常見的格式:
- TBinaryProtocol: 二進制格式;
- TCompactProtocol: 壓縮格式;
- TJSONProtocol: JSON格式;
- TSimpleJSONProtocol: 提供只寫的JSON協(xié)議。
Server模型
- TSimpleServer: 簡單的單線程服務(wù)模型,常用于測試;
- TThreadPoolServer: 多線程服務(wù)模型,使用標(biāo)準(zhǔn)的阻塞式IO;
- TNonBlockingServer: 多線程服務(wù)模型,使用非阻塞式IO(需要使用TFramedTransport數(shù)據(jù)傳輸方式);
- THsHaServer: THsHa引入了線程池去處理,其模型讀寫任務(wù)放到線程池去處理,Half-sync/Half-async處理模式,Half-async是在處理IO事件上(accept/read/write io),Half-sync用于handler對rpc的同步處理;
gRPC VS Thrift
功能比較
直接貼上網(wǎng)上的兩幅截圖:

性能比較
也是基于網(wǎng)上測試的結(jié)果,僅供參考:
- 整體上看,長連接性能優(yōu)于短連接,性能差距在兩倍以上;
- 對比Go語言的兩個RPC框架,Thrift性能明顯優(yōu)于gRPC,性能差距也在兩倍以上;
- 對比Thrift框架下的的兩種語言,長連接下Go 與C++的RPC性能基本在同一個量級,在短連接下,Go性能大概是C++的二倍;
- 對比Thrift&C++下的TSimpleServer與TNonblockingServer,在單進程客戶端長連接的場景下,TNonblockingServer因為存在線程管理開銷,性能較TSimpleServer差一些;但在短連接時,主要開銷在連接建立上,線程池管理開銷可忽略;
- 兩套RPC框架,以及兩大語言運行都非常穩(wěn)定,5w次請求耗時約是1w次的5倍;
如何選型
什么時候應(yīng)該選擇gRPC而不是Thrift:
- 需要良好的文檔、示例
- 喜歡、習(xí)慣HTTP/2、ProtoBuf
- 對網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬敏感
什么時候應(yīng)該選擇Thrift而不是gRPC:
- 需要在非常多的語言間進行數(shù)據(jù)交換
- 對CPU敏感
- 協(xié)議層、傳輸層有多種控制要求
- 需要穩(wěn)定的版本
- 不需要良好的文檔和示例
小節(jié)
上面詳細介紹gRPC和Thrift的特點和區(qū)別,小節(jié)如下:
- GRPC主要就是搞了個ProtoBuf,然后采用HTTP協(xié)議,所以協(xié)議部分沒有重復(fù)造輪子,重點就在ProtoBuf上。
- Thrift的數(shù)據(jù)格式是用的現(xiàn)成的,沒有單獨搞一套,但是它在傳輸層和服務(wù)端全部是自己造輪子,所以可以對協(xié)議層、傳輸層有多種控制要求。
gRPC示例
除了理論,我們還需注重實踐,gPRC的使用姿勢看這篇文章 ??【RPC基礎(chǔ)系列3】gRPC簡單示例??
Dubbo & Spring Cloud
Dubbo
Dubbo 是一個分布式服務(wù)框架,致力于提供高性能和透明化的 RPC 遠程服務(wù)調(diào)用方案,以及 SOA 服務(wù)治理方案。簡單的說,Dubbo 就是個服務(wù)框架,說白了就是個遠程服務(wù)調(diào)用的分布式框架。
Dubbo 總體架構(gòu):
Dubbo特點:
- 遠程通訊: 提供對多種基于長連接的 NIO 框架抽象封裝(非阻塞 I/O 的通信方式,Mina/Netty/Grizzly),包括多種線程模型,序列化(Hessian2/ProtoBuf),以及“請求-響應(yīng)”模式的信息交換方式。
- 集群容錯: 提供基于接口方法的透明遠程過程調(diào)用(RPC),包括多協(xié)議支持(自定義 RPC 協(xié)議),以及軟負載均衡(Random/RoundRobin),失敗容錯(Failover/Failback),地址路由,動態(tài)配置等集群支持。
- 自動發(fā)現(xiàn): 基于注冊中心目錄服務(wù),使服務(wù)消費方能動態(tài)的查找服務(wù)提供方,使地址透明,使服務(wù)提供方可以平滑增加或減少機器。
Spring Cloud
Spring Cloud 基于 Spring Boot,為微服務(wù)體系開發(fā)中的架構(gòu)問題,提供了一整套的解決方案——服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn),服務(wù)消費,服務(wù)保護與熔斷,網(wǎng)關(guān),分布式調(diào)用追蹤,分布式配置管理等。
Dubbo vs Spring Cloud
使用 Dubbo 構(gòu)建的微服務(wù)架構(gòu)就像組裝電腦,各環(huán)節(jié)我們的選擇自由度很高,但是最終結(jié)果很有可能因為一條內(nèi)存質(zhì)量不行就點不亮了,總是讓人不怎么放心,但是如果你是一名高手,那這些都不是問題;而 Spring Cloud 就像品牌機,在 Spring Source 的整合下,做了大量的兼容性測試,保證了機器擁有更高的穩(wěn)定性,但是如果要在使用非原裝組件外的東西,就需要對其基礎(chǔ)有足夠的了解。
關(guān)于 Dubbo 和 Spring Cloud 的相關(guān)概念和對比,我個人比較傾向于 Spring Cloud,原因就是真正的微服務(wù)框架、提供整套的組件支持、使用簡單方便、強大的社區(qū)支持等等,另外,因為考慮到 .NET/.NET Core 的兼容處理,RPC 并不能很好的實現(xiàn)跨語言(需要借助跨語言庫,比如 gRPC、Thrift,但因為 Dubbo 本身就是“gRPC”,在 Dubbo 之上再包一層 gRPC,有點重復(fù)封裝了),而 HTTP REST 本身就是支持跨語言實現(xiàn),所以,Spring Cloud 這一點還是非常好的(Dubbox 也支持,但性能相比要差一些)。
但凡事無絕對,每件事物有好的地方也有不好的地方,總的來說,Dubbo 和 Spring Cloud 的主要不同體現(xiàn)在兩個方面:服務(wù)調(diào)用方式不同和專注點不同(生態(tài)不同)。