准备工作」Dubbo 概览

本文介绍了ApacheDubbo,一个高性能的JavaRPC框架,其核心能力包括RPC调用、智能容错、服务注册与发现等。Dubbo在分布式和微服务场景中有广泛应用,尤其在解决服务调用、负载均衡和监控等方面发挥重要作用。基于微内核架构设计,Dubbo具有高度扩展性和灵活性。

什么是 Dubbo?

Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源 Java RPC 框架。

根据 Dubbo 官方文档的介绍,Dubbo 提供了六大核心能力

1面向接口代理的高性能RPC调用。
2智能容错和负载均衡。
3服务自动注册和发现。
4高度可扩展能力。
5运行期流量调度。
6可视化的服务治理与运维。

简单来说就是: Dubbo 不光可以帮助我们调用远程服务,还提供了一些其他开箱即用的功能比如智能负载均衡。

Dubbo 目前已经有接近 34.4 k 的 Star 。

2020 年度 OSC 中国开源项目 评选活动中,Dubbo 位列开发框架和基础组件类项目的第7名。想比几年前来说,热度和排名有所下降。

Dubbo 是由阿里开源,后来加入了 Apache 。正式由于 Dubbo 的出现,才使得越来越多的公司开始使用以及接受分布式架构。

为什么要用 Dubbo?

随着互联网的发展,网站的规模越来越大,用户数量越来越多。单一应用架构 、垂直应用架构无法满足我们的需求,这个时候分布式服务架构就诞生了。

分布式服务架构下,系统被拆分成不同的服务比如短信服务、安全服务,每个服务独立提供系统的某个核心服务。

我们可以使用 Java RMI(Java Remote Method Invocation)、Hessian这种支持远程调用的框架来简单地暴露和引用远程服务。但是!当服务越来越多之后,服务调用关系越来越复杂。当应用访问压力越来越大后,负载均衡以及服务监控的需求也迫在眉睫。我们可以用 F5 这类硬件来做负载均衡,但这样增加了成本,并且存在单点故障的风险。

不过,Dubbo 的出现让上述问题得到了解决。Dubbo 帮助我们解决了什么问题呢?

1负载均衡 : 同一个服务部署在不同的机器时该调用那一台机器上的服务。
2服务调用链路生成 : 随着系统的发展,服务越来越多,服务间依赖关系变得错踪复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动,架构师都不能完整的描述应用的架构关系。Dubbo 可以为我们解决服务之间互相是如何调用的。
3服务访问压力以及时长统计、资源调度和治理 :基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。
4…

另外,Dubbo 除了能够应用在分布式系统中,也可以应用在现在比较火的微服务系统中。不过,由于 Spring Cloud 在微服务中应用更加广泛,所以,我觉得一般我们提 Dubbo 的话,大部分是分布式系统的情况。

Dubbo 的架构设计

官方文档中的框架设计章节 已经介绍的非常详细了,我这里把两个比较重要的点再提一下。

核心角色

上述节点简单介绍以及他们之间的关系:

Container: 服务运行容器,负责加载、运行服务提供者。必须。
Provider: 暴露服务的服务提供方,会向注册中心注册自己提供的服务。必须。
Consumer: 调用远程服务的服务消费方,会向注册中心订阅自己所需的服务。必须。
Registry: 服务注册与发现的注册中心。注册中心会返回服务提供者地址列表给消费者。非必须。
Monitor: 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。服务消费者和提供者会定时发送统计数据到监控中心。 非必须。

一些用于自测的小问题(面试中可能会遇到):

注册中心的作用? 注册中心负责服务地址的注册与查找,相当于目录服务,服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互。
监控中心的作用? 监控中心负责统计各服务调用次数,调用时间等。
服务提供者宕机后,注册中心会做什么? 注册中心会立即推送事件通知消费者。
注册中心和监控中心都宕机的话,服务都会挂掉吗? 不会。两者都宕机也不影响已运行的提供者和消费者,消费者在本地缓存了提供者列表。注册中心和监控中心都是可选的,服务消费者可以直连服务提供者。

整体设计

下图是 Dubbo 的整体设计,从下至上分为十层,各层均为单向依赖。

左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口,右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口,位于中轴线上的为双方都用到的接口。

config 配置层:Dubbo相关的配置。支持代码配置,同时也支持基于 Spring 来做配置,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心
proxy 服务代理层:调用远程方法像调用本地的方法一样简单的一个关键,真实调用过程依赖代理类,以 ServiceProxy 为中心。
registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现。
cluster 路由层:封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以 Invoker 为中心。
monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心。
protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心。
exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心。
transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心。
serialize 数据序列化层 :对需要在网络传输的数据进行序列化。

基本设计原则

微内核架构

Dubbo 采用微内核(Microkernel) + 插件(Plugin) 模式,简单来说就是微内核架构。微内核只负责组装插件。

何为微内核架构呢? 《软件架构模式》 这本书是这样介绍的:

微内核架构模式(有时被称为插件架构模式)是实现基于产品应用程序的一种自然模式。基于产品的应用程序是已经打包好并且拥有不同版本,可作为第三方插件下载的。然后,很多公司也在开发、发布自己内部商业应用像有版本号、说明及可加载插件式的应用软件(这也是这种模式的特征)。微内核系统可让用户添加额外的应用如插件,到核心应用,继而提供了可扩展性和功能分离的用法。

微内核架构包含两类组件:核心系统(core system)插件模块(plug-in modules)

核心系统提供系统所需核心能力,插件模块可以扩展系统的功能。因此, 基于微内核架构的系统,非常易于扩展功能。

我们常见的一些IDE,都可以看作是基于微内核架构设计的。绝大多数 IDE比如IDEA、VSCode都提供了插件来丰富自己的功能。

正是因为Dubbo基于微内核架构,才使得我们可以随心所欲替换Dubbo的功能点。比如你觉得Dubbo 的序列化模块实现的不满足自己要求,没关系啊!你自己实现一个序列化模块就好了啊!

通常情况下,微核心都会采用 Factory、IoC、OSGi 等方式管理插件生命周期。Dubbo 不想依赖 Spring 等 IoC 容器,也不想自已造一个小的 IoC 容器(过度设计),因此采用了一种最简单的 Factory 方式管理插件 :JDK 标准的 SPI 扩展机制 (java.util.ServiceLoader)。

URL 传递配置信息

采用 URL 作为配置信息的统一格式,所有扩展点都通过传递 URL 携带配置信息。有什么好处呢? 形成规范,提升代码可读性,降低代码理解成本。

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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