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大数据学习:分布式服务Dubbo架构解析

作者:张老师 浏览次数: 2021-02-26 17:42
分布式和微服务,是大数据当中的重要技术理念,而基于分布式,也衍生出不同的产品,解决不同环节的技术问题。比如说开源的分布式服务框架Dubbo,在框架层面也是值得学习和掌握。今天的大数据学习分享,我们来讲讲分布式服务框架Dubbo的架构。

Dubbo框架,最大的特点是按照分层的方式来架构,使用这种方式可以使各个层之间解耦合(或者最大限度地松耦合)。

大数据学习:分布式服务Dubbo架构解析

从服务模型的角度来看,Dubbo采用的是一种非常简单的模型,要么是提供方提供服务,要么是消费方消费服务,所以基于这一点可以抽象出服务提供方(Provider)和服务消费方(Consumer)两个角色。

Dubbo总体架构

Dubbo的总体架构,如图所示:

大数据学习:分布式服务Dubbo架构解析

Dubbo框架设计一共划分了10个层,而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。图中左边为服务消费方使用的接口,右边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。

服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。

配置层(Config):对外配置接口,以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心,可以直接new配置类,也可以通过spring解析配置生成配置类。

服务代理层(Proxy):服务接口透明代理,生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton,以ServiceProxy为中心,扩展接口为ProxyFactory。

服务注册层(Registry):封装服务地址的注册与发现,以服务URL为中心,扩展接口为RegistryFactory、Registry和RegistryService。可能没有服务注册中心,此时服务提供方直接暴露服务。

集群层(Cluster):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,扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方,实现对服务消费方来透明,只需要与一个服务提供方进行交互。

监控层(Monitor):RPC调用次数和调用时间监控,以Statistics为中心,扩展接口为MonitorFactory、Monitor和MonitorService。

远程调用层(Protocol):封将RPC调用,以Invocation和Result为中心,扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。Protocol是服务域,它是Invoker暴露和引用的主功能入口,它负责Invoker的生命周期管理。Invoker是实体域,它是Dubbo的核心模型,其它模型都向它靠扰,或转换成它,它代表一个可执行体,可向它发起invoke调用,它有可能是一个本地的实现,也可能是一个远程的实现,也可能一个集群实现。

信息交换层(Exchange):封装请求响应模式,同步转异步,以Request和Response为中心,扩展接口为Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient和ExchangeServer。

网络传输层(Transport):抽象mina和netty为统一接口,以Message为中心,扩展接口为Channel、Transporter、Client、Server和Codec。

数据序列化层(Serialize):可复用的一些工具,扩展接口为Serialization、ObjectInput、ObjectOutput和ThreadPool。

从上图可以看出,Dubbo对于服务提供方和服务消费方,从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口,构建整个服务生态系统(服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的)。

关于大数据学习,分布式服务Dubbo架构,以上就为大家做了一个简单的介绍了。在分布式服务搭建中,Dubbo框架有其优势所在,出身阿里,也使得其在市场上占有一定地位。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据开发,数据分析挖掘,零基础班本月正在招生中,大纲及学习视频,可联系客服领取!
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