Spring Cloud Alibaba详解(史上最全组件文档教程)

Spring Cloud Alibaba详解(史上最全组件文档教程)-mikechen

Spring Cloud Alibaba定义

Spring Cloud Alibaba致力于提供微服务开发的一站式解决方案,是微服务Spring Cloud的第二代实现。

 

Spring Cloud Alibaba功能

1.服务限流降级

默认支持 Servlet、Feign、RestTemplate、Dubbo 和 RocketMQ 限流降级功能的接入,还支持查看限流降级 Metrics 监控。

2.服务注册与发现

适配 SpringCloud 服务注册与发现标准(默认集成了 Ribbon的支持)。

3.分布式配置管理

基于Nacos实现分布式系统中的外部化配置。

4.分布式事务

基于Seata实现分布式事务解决方案。

5.消息驱动能力

基于 SpringCloudStream 为微服务应用构建消息驱动能力。

6.分布式任务调度

提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时任务调度服务。

 

Spring Cloud Alibaba组件

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Sentinel

Sentinel从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。

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1.流量控制

我们的机器不可能无限制的接受和处理客户端的请求,如果不加以限制,当发生高并发情况时,系统资源将很快被耗尽。为了避免这种情况,我们就可以添加流量控制

Sentinel 作为一个调配器,可以根据需要把随机的请求调整成合适的形状,如下图所示:

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流量控制有以下几个角度:

  • 资源的调用关系:例如资源的调用链路,资源和资源之间的关系;
  • 运行指标:例如 QPS、线程池、系统负载等;
  • 控制的效果:例如直接限流、冷启动、排队等;

2.限流

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Sentinel提供了两种流量统计方式:

一种是统计并发线程数;

另外一种则是统计 QPS;

当并发线程数超出某个设定的阈值,新的请求会被立即拒绝,当QPS超出某个设定的阈值,系统可以拒绝等方式来应对,从而起流量控制的作用。

3.熔断降级

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接触过Spring Cloud的同学,都知道熔断降级的概念。

服务之间会有相互依赖关系,例如:服务A做到了1秒上万个QPS,但这时候服务B并无法满足1秒上万个QPS,那么如何保证服务A在高频调用服务B时,服务B仍能正常工作呢?

一种比较常见的情况是:服务A调用服务B时,服务B因无法满足高频调用出现响应时间过长的情况,导致服务A也出现响应过长的情况,进而产生连锁反应影响整个依赖链上的所有应用。

这时候就需要熔断和降级的方法,Sentinel 熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时,进行限制,避免影响到其它的资源而导致级联错误。

在Sentinel中判断资源是否处于稳定状态的指标或者纬度:

  • 慢调用比例(SLOW_REQUEST_RATIO)
  • 异常比例(ERROR_RATIO)
  • 异常数(ERROR_COUNT)

 

Nacos

Nacos是一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台,你可以用Nacos代替Eureka和Apollo两个组件。

Nacos主要的功能有:注册中心和配置中心。

1.注册中心

服务注册是在服务治理框架中,都会构建一个注册中心,每个服务单元向注册中心登记自己提供服务的详细信息。

Nacos的注册中心,架构如下图所示:

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2.配置中心

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Nacos 客户端会循环请求服务端变更的数据,并且超时时间设置为30s,当配置发生变化时,请求的响应会立即返回。

 

RocketMQ

消息队列在工作中你或多或少都会接触到,有用Kafka的,也有用RabbitMQ的,在Spring CloudAlibaba体系中,推荐使用RocketMQ了。

使用消息队列可以让服务之间更加解耦,可以进行流量消峰,还有一个场景就是利用事务消息来实现分布式事务

RocketMQ主要由NameServer、Broker、Producer以及Consumer四部分构成。

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1)NameServer:主要负责对于源数据的管理,包括了对于Topic和路由信息的管理。

NameServer是一个功能齐全的服务器,其角色类似Dubbo中的Zookeeper,但NameServer与Zookeeper相比更轻量。主要是因为每个NameServer节点互相之间是独立的,没有任何信息交互。

备注:下面的消息类型有Topic的介绍。

2) Producer

消息生产者,负责产生消息,一般由业务系统负责产生消息。

  •  Producer由用户进行分布式部署,消息由Producer通过多种负载均衡模式发送到Broker集群,发送低延时,支持快速失败。

3 )Broker

消息中转角色,负责存储消息,转发消息。

  •  Broker是具体提供业务的服务器,单个Broker节点与所有的NameServer节点保持长连接及心跳,并会定时将Topic信息注册到NameServer,顺带一提底层的通信和连接都是基于Netty实现的。
  •  Broker负责消息存储,以Topic为纬度支持轻量级的队列,单机可以支撑上万队列规模,支持消息推拉模型。
  •  官网上有数据显示:具有上亿级消息堆积能力,同时可严格保证消息的有序性。

4)Consumer

消息消费者,负责消费消息,一般是后台系统负责异步消费。

  •  Consumer也由用户部署,支持PUSH和PULL两种消费模式,支持集群消费和广播消息,提供实时的消息订阅机制。

 

Seata

Seata是阿里巴巴开源的高性能微服务分布式事务解决方案。

Seata事务管理中有三个重要的组件角色,如下图所示:

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三个组件相互协作,TC 以 Server 形式独立部署,TM和RM集成在应用中启动。

1.TC (Transaction Coordinator) 事务协调者

TC:维护全局和分支事务的状态,协调全局事务提交或回滚。

2.TM (Transaction Manager) 事务管理器

TM:定义全局事务的范围、开始全局事务、提交或回滚全局事务。

3.RM (Resource Manager) -资源管理器

RM:管理分支事务处理的资源,与TC交谈以注册分支事务和报告分支事务的状态,并驱动分支事务提交或回滚。

一个典型的seata分布式事务的流程如下:

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Alibaba Cloud OSS: 阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称 OSS),是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。您可以在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。

Alibaba Cloud SchedulerX: 阿里中间件团队开发的一款分布式任务调度产品,提供秒级、精准、高可靠、高可用的定时(基于 Cron 表达式)任务调度服务。

Alibaba Cloud SMS: 覆盖全球的短信服务,友好、高效、智能的互联化通讯能力,帮助企业迅速搭建客户触达通道。

 

Dubbo

Dubbo是一款Java RPC框架,致力于提供高性能的RPC远程服务调用方案。

Dubbo主要包含如下几个核心组件:

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Dubbo工作原理

Dubbo的调用流程,大致如下图所示:

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对照上面的整体架构图,大致分为以下8大步骤:

1、服务提供者启动,开启Netty服务,创建Zookeeper客户端,向注册中心注册服务;

2、服务消费者启动,通过Zookeeper向注册中心获取服务提供者列表,与服务提供者通过Netty建立长连接;

3、服务消费者通过接口开始远程调用服务,ProxyFactory通过初始化Proxy对象,Proxy通过创建动态代理对象;

4、动态代理对象通过invoke方法,层层包装生成一个Invoker对象,该对象包含了代理对象;

5、Invoker通过路由,负载均衡选择了一个最合适的服务提供者,在通过加入各种过滤器,协议层包装生成一个新的DubboInvoker对象;

6、再通过交换成将DubboInvoker对象包装成一个Reuqest对象,该对象通过序列化通过NettyClient传输到服务提供者的NettyServer端;

7、到了服务提供者这边,再通过反序列化、协议解密等操作生成一个DubboExporter对象,再层层传递处理,会生成一个服务提供端的Invoker对象;

8、这个Invoker对象会调用本地服务,获得结果再通过层层回调返回到服务消费者,服务消费者拿到结果后,再解析获得最终结果。

 

Spring Cloud Alibaba应用场景

Spring Cloud Alibaba 的典型应用场景如下:

  • 大型复杂的系统,例如:大型电商系统,大型的直播系统,大型网站系统等;
  • 高并发系统,例如:阿里双11为代表的商品秒杀系统,以及亿级高并发的系统;

 

Spring Cloud Alibaba总结

总结使用Spring Cloud来构建微服务架构时我们可以使用哪些框架,为大家做技术选型提供一个参考。

  • 服务注册与发现:Nacos;
  • 服务熔断限流:Sentinel;
  • 服务通信调用:Feign;
  • 配置中心:Nacos;
  • 服务网关:Spring Cloud Gateway;
  • 分布式事务:Seata;
  • 消息队列:RocketMQ;
  • 调用链监控:Sleuth+Zipkin;
  • 分布式任务调度:XXL-JOB;

作者简介

陈睿|mikechen,10年+大厂架构经验,BAT资深面试官,就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

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