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microserver-dubbo-learning's Introduction

microserver-dubbo-learning

本文将以原理+实战的方式,首先对“微服务”相关的概念进行知识点扫盲,然后开始手把手教你搭建这一整套的微服务系统。

微服务

微服务一次近几年相当火,成为程序猿饭前便后装逼热门词汇,你不对它有所了解如何在程序猿装逼圈子里混?下面我用最为通俗易懂的语言介绍它。

要讲清楚微服务,我先要从一个系统架构的演进过程讲起。

单机结构

我想大家最最最熟悉的就是单机结构,一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了,然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单机结构。 那么,单机结构有啥缺点呢?我想缺点是显而易见的,单机的处理能力毕竟是有限的,当你的业务增长到一定程度的时候,单机的硬件资源将无法满足你的业务需求。此时便出现了集群模式,往下接着看。

集群结构

集群模式在程序猿界由各种装逼解释,有的让你根本无法理解,其实就是一个很简单的玩意儿,且听我一一道来。

单机处理到达瓶颈的时候,你就把单机复制几份,这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”,所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务,那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍(有几个节点就相当于提升了这么多倍)。

但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢?最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理,这样使得每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能,就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色,用户的所有请求都先交给它,然后它根据当前所有节点的负载情况,决定将这个请求交给哪个节点处理。这个“调度者”有个牛逼了名字——负载均衡服务器。

集群结构的好处就是系统扩展非常容易。如果随着你们系统业务的发展,当前的系统又支撑不住了,那么给这个集群再增加节点就行了。但是,当你的业务发展到一定程度的时候,你会发现一个问题——无论怎么增加节点,貌似整个集群性能的提升效果并不明显了。这时候,你就需要使用微服务结构了。

微服务结构

先来对前面的知识点做个总结。 从单机结构到集群结构,你的代码基本无需要作任何修改,你要做的仅仅是多部署几台服务器,没太服务器上运行相同的代码就行了。但是,当你要从集群结构演进到微服务结构的时候,之前的那套代码就需要发生较大的改动了。所以对于新系统我们建议,系统设计之初就采用微服务架构,这样后期运维的成本更低。但如果一套老系统需要升级成微服务结构的话,那就得对代码大动干戈了。所以,对于老系统而言,究竟是继续保持集群模式,还是升级成微服务架构,这需要你们的架构师深思熟虑、权衡投入产出比。

OK,下面开始介绍所谓的微服务。 微服务就是将一个完整的系统,按照业务功能,拆分成一个个独立的子系统,在微服务结构中,每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中,它们之间通过RPC方式通信。

举个例子,假设需要开发一个在线商城。按照微服务的**,我们需要按照功能模块拆分成多个独立的服务,如:用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。这一个个服务都是一个个独立的项目,可以独立运行。如果服务之间有依赖关系,那么通过RPC方式调用。

这样的好处有很多:

  1. 系统之间的耦合度大大降低,可以独立开发、独立部署、独立测试,系统与系统之间的边界非常明确,排错也变得相当容易,开发效率大大提升。
  2. 系统之间的耦合度降低,从而系统更易于扩展。我们可以针对性地扩展某些服务。假设这个商城要搞一次大促,下单量可能会大大提升,因此我们可以针对性地提升订单系统、产品系统的节点数量,而对于后台管理系统、数据分析系统而言,节点数量维持原有水平即可。
  3. 服务的复用性更高。比如,当我们将用户系统作为单独的服务后,该公司所有的产品都可以使用该系统作为用户系统,无需重复开发。

那么问题来了,当采用微服务结构后,一个完整的系统可能有很多独立的子系统组成,当业务量渐渐发展起来之后,而这些子系统之间的关系将错综复杂,而且为了能够针对性地增加某些服务的处理能力,某些服务的背后可能是一个集群模式,由多个节点构成,这无疑大大增加了运维的难度。微服务的想法好是好,但开发、运维的复杂度实在是太高。为了解决这些问题,阿里巴巴的Dubbo就横空出世了。

Dubbo

Dubbo是一套微服务系统的协调者,在它这套体系中,一共有三种角色,分别是:服务提供者(下面简称提供者)、服务消费者(下面简称消费者)、注册中心。

你在使用的时候需要将Dubbo的jar包引入到你的项目中,也就是每个服务都要引入Dubbo的jar包。然后当这些服务初始化的时候,Dubbo就会将当前系统需要发布的服务、以及当前系统的IP和端口号发送给注册中心,注册中心便会将其记录下来。这就是服务发布的过程。与此同时,也是在系统初始化的时候,Dubbo还会扫描一下当前系统所需要引用的服务,然后向注册中心请求这些服务所在的IP和端口号。接下来系统就可以正常运行了。当系统A需要调用系统B的服务的时候,A就会与B建立起一条RPC信道,然后再调用B系统上相应的服务。

这,就是Dubbo的作用。

创建项目的组织结构

  • 创建一个Maven Project,命名为 microserver-dubbo-learning, 这个Project由多个Module构成,每个Module对应着“微服务”的一个子系统,可独立运行,是一个独立的项目。 这也是目前主流的项目组织形式,即多模块项目。
  • 在这个项目下创建各个子模块, 每个子模块都是一个独立的SpringBoot项目:
    • micro-user 用户服务
    • micro-order 订单服务
    • micro-product 商品服务
    • micro-analysis 数据分析服务
    • micro-controller 本系统的控制层,和以往三层结构中的Controller层的作用一样,都是用作请求调度,只不过在微服务架构中,我们将它抽象成一个单独的系统,可以独立运行。
    • micro-common 它处于本系统的最底层,被所有模块依赖,一些公用的类库都放在这里。
    • micro-api 接口服务,
    • micro-redis 我们将Redis封装成一个单独的服务,运行在独立的容器中,当哪一个模块需要使用Redis的时候,仅需要引入该服务即可,就免去了各种繁琐的、重复的配置。而这些配置均在micro-redis系统中完成了。 image.png

下面我们开始动手创建项目

1,new 一个 Project

groupId:cn.haoxy.micro.server.dubbo artifactId:microserver-dubbo-learning version:v1.0.0

image.png

2,创建Model,在Project上创建model

image.png

依次创建好所有的model,如图所示:

image.png

3,构建模块之间的依赖关系:

目前为止,模块之间没有任何联系,下面我们要通过pom文件来指定它们之间的依赖关系,依赖关系如下图所示:

image.png

micro-user、micro-analysis、micro-product、micro-order这四个系统相当于以往三层结构的Service层,提供系统的业务逻辑,只不过在微服务结构中,Service层的各个模块都被抽象成一个个单独的子系统,它们提供RPC接口供上面的micro-controller调用。它们之间的调用由Dubbo来完成,所以它们的pom文件中并不需要作任何配置。而这些模块和micro-common之间是本地调用,因此需要将micro-common打成jar包,并让这些模块依赖这个jar,因此就需要在所有模块的pom中配置和micro-common的依赖关系。

此外,为了简化各个模块的配置,我们将所有模块的通用依赖放在Project的pom文件中,然后让所有模块作为Project的子模块。这样子模块就可以从父模块中继承所有的依赖,而不需要自己再配置了。

  • 首先将micro-common的打包方式设成jar,当打包这个模块的时候,Maven会将它打包成jar,并安装在本地仓库中。这样其他模块打包的时候就可以引用这个jar。
<dependency>
    <artifactId>micro-common</artifactId>
    <groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo.common</groupId>
    <version>v1.0.0</version>
    <packaging>jar</packaging>
</dependency>
  • 将其他模块的打包方式设为war,除了micro-common外,其他模块都是一个个可独立运行的子系统,需要在web容器中运行,所以我们需要将这些模块的打包方式设成war
    <artifactId>micro-user</artifactId>
    <groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo.user</groupId>
    <version>v1.0.0</version>
    <packaging>war</packaging>
  • 在总pom中指定子模块modules标签指定了当前模块的子模块是谁,但是仅在父模块的pom文件中指定子模块还不够,还需要在子模块的pom文件中指定父模块是谁。
<modules>
  <module>micro-user</module>
  <module>micro-order</module>
  <module>micro-product</module>
  <module>micro-api</module>
  <module>micro-controller</module>
  <module>micro-analysis</module>
  <module>micro-common</module>
  <module>micro-redis</module>
</modules>
  • 在子模块中指定父模块

例如在 micro-user子模块中的 pom.xml中指定父模块

<parent>
   <artifactId>microserver-dubbo-learning</artifactId>
   <groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo</groupId>
   <version>v1.0.0</version>
</parent>

到此为止,模块的依赖关系配置完毕!但要注意模块打包的顺序。由于所有模块都依赖于micro-common模块,因此在构建模块时,首先需要编译、打包、安装micro-common,将它打包进本地仓库中,这样上层模块才能引用到。当该模块安装完毕后,再构建上层模块。否则在构建上层模块的时候会出现找不到micro-common中类库的问题。

4,在父模块的pom中添加所有子模块公用的依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <artifactId>micro-common</artifactId>
            <groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo.common</groupId>
            <version>v1.0.0</version>
        </dependency>
        <!--Spring MVC-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!--Test-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!-- MyBatis -->
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.3.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.0.11</version>
        </dependency>

        <!-- AOP -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>

        <!-- guava -->
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>23.3-jre</version>
        </dependency>

        <!--fastjson-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.31</version>
        </dependency>
    </dependencies>

当父模块的pom中配置了公用依赖后,子模块的pom文件将非常简洁,如下所示:

<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
  <artifactId>microserver-dubbo-learning</artifactId>
  <groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo</groupId>
  <version>v1.0.0</version>
</parent>


<artifactId>micro-user</artifactId>
<groupId>cn.haoxy.micro.server.dubbo.user</groupId>
<version>v1.0.0</version>

5,整合dubbo

Dubbo一共定义了三种角色,分别是:服务提供者、服务消费者、注册中心。注册中心是服务提供者和服务消费者的桥梁,服务提供者会在初始化的时候将自己的IP和端口号发送给注册中心,而服务消费者通过注册中心知道服务提供者的IP和端口号。

在Dubbo中,注册中心有多种选择,Dubbo最为推荐的即为ZooKeeper,本文采用ZooKeepeer作为Dubbo的注册中心。

dubbo官网

  • 父pom文件中引入dubbo依赖
<dependency>
   <groupId>com.alibaba.boot</groupId>
   <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
   <version>0.2.0</version>
</dependency>
  • 发布服务

假设,我们需要将micro-user项目中的UserService发布成一项RPC服务,供其他系统远程调用,那么我们究竟该如何借助Dubbo来实现这一功能呢?

在micro-common中定义UserService的接口,由于服务的发布和引用都依赖于接口,但服务的发布方和引用方在微服务架构中往往不在同一个系统中,所以需要将需要发布和引用的接口放在公共类库中,从而双方都能够引用。接口如下所示:

public interface UserService {


    UserEntity login(LoginReq loginReq);

}

在micro-user中定义接口的实现,在实现类上需要加上Dubbo的@Service注解,从而Dubbo会在项目启动的时候扫描到该注解,将它发布成一项RPC服务。

@Service(version = "v1.0.0")
@org.springframework.stereotype.Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    UserDAO userDAO;
    @Override
    public UserEntity login(LoginReq loginReq) {
        // do something ....

    }
}

配置服务提供者(micro-user、micro-analysis、micro-product、micro-order)

## Dubbo 服务提供者配置
dubbo.application.name=user-provider # 本服务的名称
dubbo.registry.address=127.0.0.1:2181 # ZooKeeper所在服务器的IP和端口号
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.protocol.name=dubbo  # RPC通信所采用的协议
dubbo.protocol.port=20880  # 本服务对外暴露的端口号
dubbo.scan.base-packages=cn.haoxy.micro.server.dubbo.user.service  # 服务实现类所在的路径

按照上面配置完成后,当micro-user系统初始化的时候,就会扫描dubbo.scan.base-packages所指定的路径下的@Service注解,该注解标识了需要发布成RPC服务的类。Dubbo会将这些类的接口信息+本服务器的IP+dubbo.protocol.port所指定的端口号发送给Zookeeper,Zookeeper会将这些信息存储起来。 这就是服务发布的过程,下面来看如何引用一项RPC服务。

  • 引用服务

假设,micro-controller需要调用micro-user 提供的登录功能,此时它就需要引用UserService这项远程服务。下面来介绍服务引用的方法。

声明需要引用的服务,引用服务非常简单,你只需要在引用的类中声明一项服务,然后用@Reference标识,如下所示:

@RestController
public class UserControllerImpl implements UserController {


    @Reference(version = "v1.0.0")
    UserService userService;

    @PostMapping(value = "login")
    @Override
    public Result login(@RequestBody LoginReq loginReq, HttpServletResponse httpRsp) {
        UserEntity userEntity = userService.login(loginReq);
        return Result.newSuccessResult(userEntity);
    }
}

注意: @Reference(version = "v1.0.0")和@Service(version = "v1.0.0")的version的值一定要一致;

配置服务消费者(micro-controller)

## Dubbo 服务消费者配置
dubbo.application.name=controller-consumer # 本服务的名称
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181  # zookeeper所在服务器的IP和端口号
dubbo.scan.base-packages=cn.haoxy.micro.server.dubbo  # 引用服务的路径

上述操作完成后,当micro-controller初始化的时候,Dubbo就会扫描dubbo.scan.base-packages所指定的路径,并找到所有被@Reference修饰的成员变量;然后向Zookeeper请求该服务所在的IP和端口号。当调用userService.login()的时候,Dubbo就会向micro-user发起请求,完成调用的过程。这个调用过程是一次RPC调用,但作为程序猿来说,这和调用一个本地函数没有任何区别,远程调用的一切都由Dubbo来帮你完成。这就是Dubbo的作用。

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