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ZooKeeper分布式专题(六)-- Dubbo入门到重构服务

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。按照微服务的思想，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：

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。
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。
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。

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

2,创建Model,在Project上创建model

依次创建好所有的model,如图所示:

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：

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>
复制代码

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>
复制代码

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>
复制代码

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>
复制代码

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>
复制代码

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>

复制代码

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，服务消费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>
复制代码

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);

}

复制代码

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 ....

    }
}
复制代码

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
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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);
    }
}

复制代码

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
复制代码

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。

原文 https://juejin.im/post/5d52e66a6fb9a06b065c69c4

正文到此结束