2020-06-13
吉林快3论坛 Dubbo 迈出云原生重要一步 行使级服务发现解析

原标题:Dubbo 迈出云原生重要一步 行使级服务发现解析

作者 | 刘军(陆龟) Apache Dubbo PMC

概述

社区版本 Dubbo 从 2.7.5 版本最先,新引入了一栽基于实例(行使)粒度的服务发现机制,这是吾们为 Dubbo 适配云原生基础设施的一步重要追求。版本发布到现在已有近半年时间,经过这段时间的追求与总结,吾们对这套机制的可走性与安详性有了更周详、深入的意识;同时在 Dubbo 3.0 的规划也在周详进走中,如何让行使级服务发现成为异日下一代服务框架 Dubbo 3.0 的基础服务模型,解决云原生、周围化微服务集群扩容与可伸缩性题目,也已经成为吾们现在做事的重点。

既然这套新机制如此重要,那它到底是怎么做事的呢?今天吾们就来详细解读一下。在最最先的社区版本,吾们给这个机制取了一个奥秘的名字 - 服务自省,下文将进一步注释这个名字的由来,并引用服务自省代指这套行使级服务发现机制。

熟识 Dubbo 开发者答该都清新,不息以来都是面向 RPC 手段去定义服务的,并且这也是 Dubbo 开发友谊性、治理功能强的基础。既然如此,那吾们为什么还要定义个行使粒度的服务发现机制呢?这个机制到底是怎么做事的?它与现在机制的区别是什么?它能给吾们带来哪些益处那?对适配云原生、性能升迁又有哪些协助?

带着所有的这些题目,吾们最先本文的讲解。

服务自省是什么?

最先,吾们先来注释文章开篇挑到的题目:

行使粒度服务发现是到底是一栽怎样的模型,它与现在的 Dubbo 服务发现模型的区别是什么? 吾们为什么叫它服务自省?

所谓“行使/实例粒度” 或者“RPC 服务粒度”强调的是一栽地址发现的数据构造格式。

以 Dubbo 现在的地址发现数据格式为例,它是“RPC 服务粒度”的,它是以 RPC 服务行为 key,以实例列外行为 value 来构造数据的:

"RPC Service1": [

{"name":"instance1", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":1000}},

{"name":"instance2", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":2000}},

{"name":"instance3", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":3000}},

]

"RPC Service2": [Instance list of RPC Service2],

"RPC ServiceN": [Instance list of RPC ServiceN]

而吾们新引入的“行使粒度的服务发现”,它以行使名(Application)行为 key,以这个行使安放的一组实例(Instance)列外行为 value。这带来两点分歧:

数据映射有关变了,从 RPC Service -> Instance 变为 Application -> Instance; 数据变少了,注册中央异国了 RPC Service 及其有关配相新闻。

"application1": [

{"name":"instance1", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}},

{"name":"instance2", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}},

{"name":"instanceN", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}}

]

要进一步理解新模型带来的转折,吾们看一下行使与 RPC 服务间的有关,显而易见的,1 个行使内能够会定义 n 个 RPC Service。因此 Dubbo 之前的服务发现粒度更细,在注册中央产生的数据条现在也会更多(与 RPC 服务成正比),同时也存在肯定的数据冗余。

浅易理解了行使级服务发现的基本机制,接着注释它为什么会被叫做“服务自省”?

其实这照样得从它的做事原理说首,上面吾们挑到,行使粒度服务发现的数据模型有几个以下清晰转折:数据中央的数据量少了,RPC 服务有关的数据在注册中央异国了,现在只有 application - instance 这两个层级的数据。为了保证这片面欠缺的 RPC 服务数据照样能被 Consumer 端正确的感知,吾们在 Consumer 和 Provider 间竖立了一条单独的通信通道:Consumer 和 Provider 两两之间经历特定端口交换新闻,吾们把这栽 Provider 本身主动袒露自身新闻的走为认为是一栽内省机制,因此从这个角度起程,吾们把整个机制命名为:服务自省。

为什么必要服务自省?

上面讲服务自省的也许原理的时候也挑到了它给注册中央带来的几点分歧,这几点分歧表现在 Dubbo 框架侧(甚至整个微服务体系中)吉林快3论坛,有以下上风:

与业界主流微服务模型对齐,比如 SpringCloud、Kubernetes Native Service 等; 升迁性能与可伸缩性。注册中央数据的重新构造(缩短),能最大幅度的减轻注册中央的存储、推送压力,进而缩短 Dubbo Consumer 侧的地址计算压力;集群周围也最先变得可展望、可评估(与 RPC 接口数目无关,只与实例安放周围有关)。

1. 对齐主流微服务模型

主动、透明的实例地址发现(负载平衡)是所有微服务框架必要解决的事情,这能让后端的安放结构对上游微服务透明,上游服务只必要从收到的地址列外中选取一个,发首调用就能够了。要实现以上现在的,涉及两个关键点的主动同步:

实例地址,服务消耗方必要清新地址以竖立链接; RPC 手段定义,服务消耗方必要清新 RPC 服务的详细定义,岂论服务类型是 rest 或 rmi 等。

对于 RPC 实例间借助注册中央的数据同步,REST 定义了一套特意有有趣的成熟度模型,感有趣的友人能够参考这边的链接 :

https://www.martinfowler.com/articles/richardsonMaturityModel.html

遵命文章中的 4 级成熟度定义,Dubbo 现在基于接口粒度的模型能够对答到 L4 级别。

接下来,吾们看看 Dubbo、SpringCloud 以及 Kubernetes 别离是怎么围绕主动化的实例地址发现这个现在的设计的。

2. Spring Cloud

Spring Cloud 经历注册中央只同步了行使与实例地址,消耗方能够基于实例地址与服务挑供方竖立链接,但是消耗方对于如何发首 HTTP 调用(SpringCloud 基于 rest 通信)一无所知,比如对方有哪些 HTTP endpoint,必要传入哪些参数等。

RPC 服务这片面新闻现在都是经历线下约定或离线的管理编制来商议的。这栽架构的优弱点总结如下:

上风:安放结构清亮、地址推送量幼; 弱点:地址订阅必要指定行使名, provider 行使变更(拆分)需消耗端感知;RPC 调用无法全主动同步。

3. Dubbo

Dubbo 经历注册中央同时同步了实例地址和 RPC 手段,因此其能实现 RPC 过程的主动同步,面向 RPC 编程、面向 RPC 治理,对后端行使的拆分消耗端无感知,其弱点则是地址推送数目变大,和 RPC 手段成正比。

4. Dubbo Kubernetes

Dubbo 要声援 Kubernetes native service,相比之前自建注册中央的服务发现体系来说,在做事机制上重要有两点转折:

服务注册由平台接管,provider 不再必要关压服务注册; consumer 端服务发现将是 Dubbo 关注的重点,经历对接平台层的 API-Server、DNS 等,Dubbo client 能够经历一个 Service Name(清淡对答到 Application Name)查询到一组 Endpoints(一组运走 provider 的 pod),经历将 Endpoints 映射到 Dubbo 内部地址列外,以驱动 Dubbo 内置的负载平衡机制做事。

Kubernetes Service 行为一个抽象概念,怎么映射到 Dubbo 是一个值得商议的点

Service Name - > Application Name,Dubbo 行使和 Kubernetes 服务逐一对答,对于微服务运维和建设环节透明,与开发阶段解耦。

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: provider-app-name

spec:

selector:

app: provider-app-name

ports:

- protocol: TCP

port:

targetPort: 9376

Service Name - > Dubbo RPC Service,Kubernetes 要维护调度的服务与行使内建 RPC 服务绑定,维护的服务数目变多。

---

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: rpc-service-1

spec:

selector:

app: provider-app-name

ports: ##

---

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: rpc-service-2

spec:

selector:

app: provider-app-name

ports: ##

---

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: rpc-service-N

spec:

selector:

app: provider-app-name

ports: ##

结相符以上几栽分歧微服务框架模型的分析,吾们能够发现,Dubbo 与 SpringCloud、Kubernetes 平分歧产品在微服务的抽象定义上照样存在很大分歧的。SpringCloud 和 Kubernetes 在微服务的模型抽象上照样比较挨近的,两者基本都只关心实例地址的同步,倘若吾们去关心其他的一些服务框架产品,会发现它们绝大无数也是这么设计的;

即 REST 成熟度模型中的 L3 级别。

对比首来 Dubbo 则相对是比较稀奇的存在,更多的是从 RPC 服务的粒度去设计的。

对答 REST 成熟度模型中的 L4 级别。

如吾们上面针对每栽模型做了详细的分析,每栽模型都有其上风和不能。而吾们最初决定 Dubbo 要做出转折,去其他的微服务发现模型上的对齐,是吾们最早在确定 Dubbo 的云原生方案时,吾们发现要让 Dubbo 去声援 Kubernetes Native Service,模型对齐是一个基础条件;另一点是来自用户侧对 Dubbo 场景化的一些工程实践的需求,得好于 Dubbo 对多注册、多制定能力的声援,使得 Dubbo 联通分歧的微服务体系成为能够,而服务发现模型的纷歧致成为其中的一个窒碍,这片面的场景描述请参见这边。

5. 更大周围的微服务集群 - 解决性能瓶颈

这片面涉及到和注册中央、配置中央的交互,关于分歧模型下注册中央数据的转折,之前原理片面吾们浅易分析过。为更直不都雅的对比服务模型变更带来的推送效果升迁,吾们来经历一个示例看一下分歧模型注册中央的对比:

图中左边是微服务框架的一个典型做事流程,Provider 和 Consumer 经历注册中央实现主动化的地址知照照顾。其中,Provider 实例的新闻如图中外格所示:

行使 DEMO 包含三个接口 DemoService 1 2 3,现在实例的 ip 地址为 10.210.134.30。

对于 Spring Cloud 和 Kubernetes 模型,注册中央只会存储一条 DEMO - 10.210.134.30 metadata 的数据; 对于老的 Dubbo 模型,注册中央存储了三条接口粒度的数据,别离对答三个接口 DemoService 1 2 3,并且许多的址数据都是重复的。

能够总结出,基于行使粒度的模型所存储和推送的数据量是和行使、实例数成正比的,只有当吾们的行使数添多或行使的实例数添长时,地址推送压力才会上涨。

而对于基于接口粒度的模型,数据量是和接口数目正有关的,鉴于一个行使清淡发布多个接口的近况,这个数目级本身比行使粒度是要乘以倍数的;另外一个关键点在于,接口粒度导致的集群周围评估的不透明,相对于实i例、行使添长都清淡是在运维侧的规划之中,接口的定义更多的是营业侧的内部走为,往往能够绕过评估给集群带来压力。

以 Consumer 端服务订阅举例,根据吾对社区片面 Dubbo 中大周围头部用户的不详统计,根据受统计公司的实际场景,一个 Consumer 行使要消耗(订阅)的 Provier 行使数目往往要超过 10 个,而详细到其要消耗(订阅)的的接口数目则清淡要达到 30 个,平均情况下 Consumer 订阅的 3 个接口来自联相符个 Provider 行使,如此计算下来,倘若以行使粒度为地址知照照顾和选址基本单位,则平均地址推送和计算量将消极 60% 还要多。

而在极端情况下,也就是当 Consumer 端消耗的接口更多的来自联相符个行使时,这个地址推送与内存消耗的占用将会进一步得到降矮,甚至能够超过 80% 以上。

一个典型的几段场景即是 Dubbo 体系中的网关型行使,有些网关行使消耗(订阅)达 100 行使,而消耗(订阅)的服务有 1000 ,平均有 10 个接口来自联相符个行使,倘若吾们把地址推送和计算的粒度改为行使,则地址推送量从正本的 n 1000 变为 n 100,地址数目降矮可达近 90%。

做事原理

1. 设计原则

上面一节吾们从服务模型及撑持大周围集群的角度别离给出了 Dubbo 去行使级服务发现围拢的益处或因为,但这么做的同时接口粒度的服务治理能力照样要不息保留,这是 Dubbo 框架编程模型易用性、服务治理能力上风的基础。

以下是吾认为吾们做服务模型迁移仍要坚持的设计原则:

新的服务发现模型要实现对原有 Dubbo 消耗端开发者的无感知迁移,即 Dubbo 不息面向 RPC 服务编程、面向 RPC 服务治理,做到对用户侧十足无感知; 竖立 Consumer 与 Provider 间的主动化 RPC 服务元数据调解机制,解决传统微服务模型无法同步 RPC 级接口配置的弱点。

2. 基本原理详解

行使级服务发现行为一栽新的服务发现机制,和以前 Dubbo 基于 RPC 服务粒度的服务发现在中央流程上基本上是相反的:即服务挑供者去注册中央注册地址新闻,服务消耗者从注册中央拉取&订阅地址新闻。

这边重要的分歧有以下两点:

注册中央数据以“行使 - 实例列外”格式构造,不再包含 RPC 服务新闻;

以下是每个 Instance metadata 的示例数据,总的原则是 metadata 只包含现在 instance 节点有关的新闻,不涉及 RPC 服务粒度的新闻。

总体新闻概括如下:实例地址、实例各栽环境标、metadata service 元数据、其他幼批必要属性。

{

"name": "provider-app-name",

"id": "192.168.0.102:20880",

"address": "192.168.0.102",

"port": 20880,

"sslPort": null,

"payload": {

"id": null,

"name": "provider-app-name",

"metadata": {

"metadataService": "{\"dubbo\":{\"version\":\"1.0.0\",\"dubbo\":\"2.0.2\",\"release\":\"2.7.5\",\"port\":\"20881\"}}",

"endpoints": "[{\"port\":20880,\"protocol\":\"dubbo\"}]",

"storage-type": "local",

"revision": "6785535733750099598",

}

},

"registrationTimeUTC": 1583461240877,

"serviceType": "DYNAMIC",

"uriSpec": null

}

Client – Server 自走商议 RPC 手段新闻。

在注册中央不再同步 RPC 服务新闻后,服务自省在服务消耗端和挑供端之间竖立了一条内置的 RPC 服务新闻商议机制,这也是“服务自省”这个名字的由来。服务端实例会袒露一个预定义的 MetadataService RPC 服务,消耗端经历调用 MetadataService 获取每个实例 RPC 手段有关的配相新闻。

现在 MetadataService 返回的数据格式如下:

[

"dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.DemoService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314",

"dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.HelloService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314",

"dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.WorldService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314"

]

熟识 Dubbo 基于 RPC 服务粒度的服务发现模型的开发者答该能看出来,服务自省机制机制将以前注册中央传递的 URL 一拆为二: 一片面和实例有关的数据不息保留在注册中央,如 ip、port、机器标识等; 另一片面和 RPC 手段有关的数据从注册中央移除,转而经历 MetadataService 袒露给消耗端。 理想情况下是能达到数据遵命实例、RPC 服务厉格区睁开来,但清晰能够看到以上实现版本还存在一些数据冗余,有些也数据还未相符理划分。尤其是 MetadataService 片面,其返回的数据还只是浅易的 URL 列外拼装,这些 URL其实是包含了全量的数据。

以下是服务自省的一个完善做事流程图,详细描述了服务注册、服务发现、MetadataService、RPC 调用间的组相符流程。

服务挑供者启动,最先解析行使定义的“清淡服务”并挨次注册为 RPC 服务,紧接着注册内建的 MetadataService 服务,末了掀开 TCP 监听端口; 启动完善后,将实例新闻注册到注册中央(仅限 ip、port 等实例有关数据),挑供者启动完善; 服务消耗者启动,最先依据其要“消耗的 provider 行使名”到注册中央查询地址列外,并完善订阅(以实现后续地址变更主动知照照顾); 消耗端拿到地址列外后,紧接着对 MetadataService 发首调用,返回最后中包含了所有行使定义的“清淡服务”及其有关配相新闻; 至此,消耗者能够授与外部流量,并对挑供者发首 Dubbo RPC 调用。 在以上流程中,吾们只考虑了全部顺当的情况,但在更详细的设计或编码实现中,吾们还必要厉格约定一些变态场景下的框架走为。比如,倘若消耗者 MetadataService 调用战败,则在重试清新成功之前,消耗者将不能够授与外部流量。 服务自省中的关键机制

1. 元数据同步机制

Client 与 Server 间在收到地址推送后的配置同步是服务自省的关键环节,现在针对元数据同步有两栽详细的可选方案,别离是:内建 MetadataService;自力的元数据中央,经历中细化的元数据集群调解数据。

内建 MetadataService:MetadataService 经历标准的 Dubbo 制定袒露,根据查询条件,会将内存中相符条件的“清淡服务”配置返回给消耗者。这一步发生在消耗端选址和调用前; 元数据中央:复用 2.7 版本中引入的元数据中央,provider 实例启动后,会尝试将内部的 RPC 服务构造成元数据的格式到元数据中央,而 consumer 则在每次收到注册中央推送更新后,主动查询元数据中央。 着重 consumer 端查询元数据中央的时机,是等到注册中央的地址更新知照照顾之后。也就是经历注册中央下发的数据,吾们能清晰的清新何时某个实例的元数据被更新了,此时才必要去查元数据中央。

2. RPC 服务 < - > 行使映射有关

回顾上文讲到的注册中央关于“行使 - 实例列外”结构的数据构造形态,这个转折现在对开发者并不是十足透明的,营业开发侧会感知到查询/订阅地址列外的机制的转折。详细来说,相比以去吾们基于 RPC 服务来检索地址,现在 consumer 必要经历指定 provider 行使名才能实现地址查询或订阅。

老的 Consumer 开发与配置示例:

<!-- 框架直接经历 RPC Service 1/2/N 去注册中央查询或订阅地址列外 -->

<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>

<dubbo:reference interface="RPC Service 1" />

<dubbo:reference interface="RPC Service 2" />

<dubbo:reference interface="RPC Service N" />

新的 Consumer 开发与配置示例:

<!-- 框架必要经历额外的 provided-by="provider-app-x" 才能在注册中央查询或订阅到地址列外 -->

<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181?registry-type=service"/>

<dubbo:reference interface="RPC Service 1" provided-by="provider-app-x"/>

<dubbo:reference interface="RPC Service 2" provided-by="provider-app-x" />

<dubbo:reference interface="RPC Service N" provided-by="provider-app-y" />

以上指定 provider 行使名的手段是 Spring Cloud 现在的做法,必要 consumer 端的开发者表现指定其要消耗的 provider 行使。

以上题目的根源在于注册中央不清新任何 RPC 服务有关的新闻,因此只能经历行使名来查询。

为了使整个开发流程对老的 Dubbo 用户更透明,同时避免指定 provider 对可扩展性带来的影响(参见下方表明),吾们设计了一套 RPC 服务到行使名的映射有关,以尝试在 consumer 主动完善 RPC 服务到 provider 行使名的转换。

Dubbo 之因此选择竖立一套“接口-行使”的映射有关,重要是考虑到 service - app 映射有关的不确定性。一个典型的场景即是行使/服务拆分,如上面挑到的配置 ,PC Service 2 是定义于 provider-app-x 中的一个服务,异日它随时能够会被开发者分拆到另外一个新的行使如 provider-app-x-1 中,这个拆分要被所有的 PC Service 2 消耗方感知到,并对行使进走修改升级,如改为 ,云云的升级成本不能否认照样挺高的。 到底是 Dubbo 框架协助开发者透明的解决这个题目,照样交由开发者本身去解决,自然这只是个策略选择题目,并且 Dubbo 2.7.5 版本现在是都挑供了的。其实吾幼我更倾向于交由营业开发者经历构造上的收敛来做,云云也可进一步降矮 Dubbo 框架的复杂度,升迁运走态的安详性。 总结与展看

行使级服务发现机制是 Dubbo 面向云原生走出的重要一步,它帮 Dubbo 打通了与其他微服务体系之间在地址发现层面的鸿沟,也成为 Dubbo 适配 Kubernetes Native Service 等基础设施的基础。

吾们憧憬 Dubbo 在新模型基础上,能不息保留在编程易用性、服务治理能力等方面富强的上风。但是吾们也答该看到行使粒度的模型一方面带来了新的复杂性,必要吾们不息去优化与添强;另一方面,除了地址存储与推送之外,行使粒度在协助 Dubbo 选址层面也有进一步发掘的潜力。

作者简介

刘军,Github 账号 Chickenlj,Apache Dubbo PMC,项现在中央开发,见证了Dubbo从重启开源到Apache卒业的整个流程。现任职阿里云云原生行使平台团队,参与服务框架、微服务有关做事,现在重要在推动 Dubbo 3.0 - Dubbo 云原生。

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