微服務(wù)架構(gòu)是互聯(lián)網(wǎng)很熱門的話題，是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。它提倡將單一應(yīng)用程序劃分成一組小的服務(wù)，服務(wù)之間互相協(xié)調(diào)、互相配合，為用戶提供最終價值。

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雖然微服務(wù)架構(gòu)沒有公認的技術(shù)標準和規(guī)范或者草案，但業(yè)界已經(jīng)有一些很有影響力的開源微服務(wù)架構(gòu)框架提供了微服務(wù)的關(guān)鍵思路，例如 Dubbo 和 Spring Cloud。

各大互聯(lián)網(wǎng)公司也有自研的微服務(wù)框架，但其模式都與這二者相差不大。

微服務(wù)主要的優(yōu)勢

降低復(fù)雜度

將原來耦合在一起的復(fù)雜業(yè)務(wù)拆分為單個服務(wù)，規(guī)避了原本復(fù)雜度無止境的積累。

每一個微服務(wù)專注于單一功能，并通過定義良好的接口清晰表述服務(wù)邊界；每個服務(wù)開發(fā)者只專注服務(wù)本身，通過使用緩存、DAL 等各種技術(shù)手段來提升系統(tǒng)的性能，而對于消費方來說完全透明。

可獨立部署

由于微服務(wù)具備獨立的運行進程，所以每個微服務(wù)可以獨立部署。當業(yè)務(wù)迭代時只需要發(fā)布相關(guān)服務(wù)的迭代即可，降低了測試的工作量同時也降低了服務(wù)發(fā)布的風險。

容錯

在微服務(wù)架構(gòu)下，當某一組件發(fā)生故障時，故障會被隔離在單個服務(wù)中。比如通過限流、熔斷等方式降低錯誤導(dǎo)致的危害，保障核心業(yè)務(wù)正常運行。

擴展

單塊架構(gòu)應(yīng)用也可以實現(xiàn)橫向擴展，就是將整個應(yīng)用完整的復(fù)制到不同的節(jié)點。

當應(yīng)用的不同組件在擴展需求上存在差異時，微服務(wù)架構(gòu)便體現(xiàn)出其靈活性，因為每個服務(wù)可以根據(jù)實際需求獨立進行擴展。

本文主要圍繞微服務(wù)的技術(shù)選型、通訊協(xié)議、服務(wù)依賴模式、開始模式、運行模式等幾方面來綜合比較 Dubbo 和 Spring Cloud 這 2 種開發(fā)框架。

架構(gòu)師可以根據(jù)公司的技術(shù)實力并結(jié)合項目的特點來選擇某個合適的微服務(wù)架構(gòu)平臺，以此穩(wěn)妥地實施項目的微服務(wù)化改造或開發(fā)進程。

核心部件

微服務(wù)的核心要素在于服務(wù)的發(fā)現(xiàn)、注冊、路由、熔斷、降級、分布式配置，基于上述幾種必要條件對 Dubbo 和 Spring Cloud 做出對比。

總體架構(gòu)

Dubbo 核心部件（如下圖）:

• Provider：暴露服務(wù)的提供方，可以通過 jar 或者容器的方式啟動服務(wù)。
• Consumer：調(diào)用遠程服務(wù)的服務(wù)消費方。
• Registry：服務(wù)注冊中心和發(fā)現(xiàn)中心。
• Monitor：統(tǒng)計服務(wù)和調(diào)用次數(shù)，調(diào)用時間監(jiān)控中心。（Dubbo 的控制臺頁面中可以顯示，目前只有一個簡單版本。）
• Container：服務(wù)運行的容器。

Dubbo 總體架構(gòu)

Spring Cloud總體架構(gòu)（如下圖）：

• Service Provider： 暴露服務(wù)的提供方。
• Service Consumer：調(diào)用遠程服務(wù)的服務(wù)消費方。
• EureKa Server： 服務(wù)注冊中心和服務(wù)發(fā)現(xiàn)中心。

Spring Cloud 總體架構(gòu)

點評：從整體架構(gòu)上來看，二者模式接近，都需要服務(wù)提供方，注冊中心，服務(wù)消費方。

微服務(wù)架構(gòu)核心要素

Dubbo 只是實現(xiàn)了服務(wù)治理，而 Spring Cloud 子項目分別覆蓋了微服務(wù)架構(gòu)下的眾多部件，服務(wù)治理只是其中的一個方面。

Dubbo 提供了各種 Filter，對于上述中“無”的要素，可以通過擴展 Filter 來完善。例如：

• 分布式配置：可以使用淘寶的 diamond、百度的 disconf 來實現(xiàn)分布式配置管理。
• 服務(wù)跟蹤：可以使用京東開源的 Hydra，或者擴展 Filter 用 Zippin 來做服務(wù)跟蹤。
• 批量任務(wù)：可以使用當當開源的 Elastic-Job、tbschedule。

點評：從核心要素來看，Spring Cloud 更勝一籌，在開發(fā)過程中只要整合 Spring Cloud 的子項目就可以順利的完成各種組件的融合，而 Dubbo 卻需要通過實現(xiàn)各種 Filter 來做定制，開發(fā)成本以及技術(shù)難度略高。

通訊協(xié)議

基于通訊協(xié)議層面對 2 種框架支持的協(xié)議類型以及運行效率方面進行比較。

支持協(xié)議

Dubbo

Dubbo 使用 RPC 通訊協(xié)議，提供序列化方式如下：

• Dubbo：Dubbo 缺省協(xié)議采用單一長連接和 NIO 異步通訊，適合于小數(shù)據(jù)量大并發(fā)的服務(wù)調(diào)用，以及服務(wù)消費者機器數(shù)遠大于服務(wù)提供者機器數(shù)的情況。
• RMI：RMI 協(xié)議采用 JDK 標準的 java.rmi.* 實現(xiàn)，采用阻塞式短連接和 JDK 標準序列化方式。
• Hessian：Hessian 協(xié)議用于集成 Hessian 的服務(wù)，Hessian 底層采用 HTTP 通訊，采用 Servlet 暴露服務(wù)，Dubbo 缺省內(nèi)嵌 Jetty 作為服務(wù)器實現(xiàn)。
• HTTP：采用 Spring 的 Http Invoker 實現(xiàn)。
• Webservice：基于 CXF 的 frontend-simple 和 transports-http 實現(xiàn)。

Spring Cloud

Spring Cloud 使用 HTTP 協(xié)議的 REST API。

性能比較

使用一個 Pojo 對象包含 10 個屬性，請求 10 萬次，Dubbo 和 Spring Cloud 在不同的線程數(shù)量下，每次請求耗時（ms）如下：

說明：客戶端和服務(wù)端配置均采用阿里云的 ECS 服務(wù)器，4 核 8G 配置，Dubbo 采用默認的 Dubbo 協(xié)議。

點評：Dubbo 支持各種通信協(xié)議，而且消費方和服務(wù)方使用長鏈接方式交互，通信速度上略勝 Spring Cloud，如果對于系統(tǒng)的響應(yīng)時間有嚴格要求，長鏈接更合適。

服務(wù)依賴方式

Dubbo

服務(wù)提供方與消費方通過接口的方式依賴，服務(wù)調(diào)用設(shè)計如下：

• Interface 層：服務(wù)接口層，定義了服務(wù)對外提供的所有接口。
• Molel 層：服務(wù)的 DTO 對象層。
• Business層：業(yè)務(wù)實現(xiàn)層，實現(xiàn) Interface 接口并且和 DB 交互。

因此需要為每個微服務(wù)定義各自的 Interface 接口，并通過持續(xù)集成發(fā)布到私有倉庫中。調(diào)用方應(yīng)用對微服務(wù)提供的抽象接口存在強依賴關(guān)系，開發(fā)、測試、集成環(huán)境都需要嚴格的管理版本依賴。

通過 maven 的 install & deploy 命令把 Interface 和 Model 層發(fā)布到倉庫中，服務(wù)調(diào)用方只需要依賴 Interface 和 Model 層即可。

在開發(fā)調(diào)試階段只發(fā)布 Snapshot 版本，等到服務(wù)調(diào)試完成再發(fā)布 Release 版本，通過版本號來區(qū)分每次迭代的版本。通過 xml 配置方式即可接入 Dubbo，對程序無入侵。

Dubbo 接口依賴方式

Spring Cloud

服務(wù)提供方和服務(wù)消費方通過 Json 方式交互，因此只需要定義好相關(guān) Json 字段即可，消費方和提供方無接口依賴。通過注解方式來實現(xiàn)服務(wù)配置，對于程序有一定入侵。

點評：Dubbo 服務(wù)依賴略重，需要有完善的版本管理機制，但是程序入侵少。

而 Spring Cloud 通過 Json 交互，省略了版本管理的問題，但是具體字段含義需要統(tǒng)一管理，自身 Rest API 方式交互，為跨平臺調(diào)用奠定了基礎(chǔ)。

組件運行流程

Dubbo

下圖中的每個組件都是需要部署在單獨的服務(wù)器上，Gateway 用來接受前端請求、聚合服務(wù)，并批量調(diào)用后臺原子服務(wù)。每個 Service 層和單獨的 DB 交互。

Dubbo 組件運行流程

Dubbo 組件運行：

• Gateway：前置網(wǎng)關(guān)，具體業(yè)務(wù)操作，Gateway 通過 Dubbo 提供的負載均衡機制自動完成。
• Service：原子服務(wù)，只提供該業(yè)務(wù)相關(guān)的原子服務(wù)。
• Zookeeper：原子服務(wù)注冊到 ZK 上。

Spring Cloud 組件運行

Spring Cloud

Spring Cloud組件運行：

• 所有請求都統(tǒng)一通過 API 網(wǎng)關(guān)（Zuul）來訪問內(nèi)部服務(wù)。
• 網(wǎng)關(guān)接收到請求后，從注冊中心（Eureka）獲取可用服務(wù)。
• 由 Ribbon 進行均衡負載后，分發(fā)到后端的具體實例。
• 微服務(wù)之間通過 Feign 進行通信處理業(yè)務(wù)。

點評：業(yè)務(wù)部署方式相同，都需要前置一個網(wǎng)關(guān)來隔絕外部直接調(diào)用原子服務(wù)的風險。

Dubbo 需要自己開發(fā)一套 API 網(wǎng)關(guān)，而 Spring Cloud 則可以通過 Zuul 配置即可完成網(wǎng)關(guān)定制。使用方式上 Spring Cloud 略勝一籌。

微服務(wù)架構(gòu)組成以及注意事項

到底使用是 Dubbo 還是 Spring Cloud 并不重要，重點在于如何合理的利用微服務(wù)。

下面是一張互聯(lián)網(wǎng)通用的架構(gòu)圖，其中每個環(huán)節(jié)都是微服務(wù)的核心部分。

架構(gòu)分解：

• 網(wǎng)關(guān)集群：數(shù)據(jù)的聚合、實現(xiàn)對接入客戶端的身份認證、防報文重放與防數(shù)據(jù)篡改、功能調(diào)用的業(yè)務(wù)鑒權(quán)、響應(yīng)數(shù)據(jù)的脫敏、流量與并發(fā)控制等。
• 業(yè)務(wù)集群：一般情況下移動端訪問和瀏覽器訪問的網(wǎng)關(guān)需要隔離，防止業(yè)務(wù)耦合。
• Local Cache：由于客戶端訪問業(yè)務(wù)可能需要調(diào)用多個服務(wù)聚合，所以本地緩存有效的降低了服務(wù)調(diào)用的頻次，同時也提示了訪問速度。本地緩存一般使用自動過期方式，業(yè)務(wù)場景中允許有一定的數(shù)據(jù)延時。
• 服務(wù)層：原子服務(wù)層，實現(xiàn)基礎(chǔ)的增刪改查功能，如果需要依賴其他服務(wù)需要在 Service 層主動調(diào)用。
• Remote Cache：訪問 DB 前置一層分布式緩存，減少 DB 交互次數(shù)，提升系統(tǒng)的TPS。
• DAL：數(shù)據(jù)訪問層，如果單表數(shù)據(jù)量過大則需要通過 DAL 層做數(shù)據(jù)的分庫分表處理。
• MQ：消息隊列用來解耦服務(wù)之間的依賴，異步調(diào)用可以通過 MQ 的方式來執(zhí)行。
• 數(shù)據(jù)庫主從：服務(wù)化過程中必經(jīng)的階段，用來提升系統(tǒng)的 TPS。

注意事項：

• 服務(wù)啟動方式建議使用jar方式啟動，啟動速度快，更容易監(jiān)控。
• 緩存、緩存、緩存，系統(tǒng)中能使用緩存的地方盡量使用緩存，通過合理的使用緩存可以有效的提高系統(tǒng)的TPS。
• 服務(wù)拆分要合理，盡量避免因服務(wù)拆分而導(dǎo)致的服務(wù)循環(huán)依賴。
• 合理的設(shè)置線程池，避免設(shè)置過大或者過小導(dǎo)致系統(tǒng)異常。

總結(jié)

Dubbo 出生于阿里系，是阿里巴巴服務(wù)化治理的核心框架，并被廣泛應(yīng)用于中國各互聯(lián)網(wǎng)公司；只需要通過 Spring 配置的方式即可完成服務(wù)化，對于應(yīng)用無入侵，設(shè)計的目的還是服務(wù)于自身的業(yè)務(wù)為主。

雖然阿里內(nèi)部原因 Dubbo 曾經(jīng)一度暫停維護版本，但是框架本身的成熟度以及文檔的完善程度，完全能滿足各大互聯(lián)網(wǎng)公司的業(yè)務(wù)需求。

如果我們使用配置中心、分布式跟蹤這些內(nèi)容都需要自己去集成，這樣無形中增加了使用 Dubbo 的難度。

Spring Cloud 是大名鼎鼎的 Spring 家族的產(chǎn)品， 專注于企業(yè)級開源框架的研發(fā)。

Spring Cloud 自從發(fā)布到現(xiàn)在，仍然在不斷的高速發(fā)展，幾乎考慮了服務(wù)治理的方方面面，開發(fā)起來非常的便利和簡單。

Dubbo 于 2017 年開始又重啟維護，發(fā)布了更新后的 2.5.7 版本，而 Spring Cloud 更新的非?？欤壳耙呀?jīng)更新到 Finchley.M2。

因此，企業(yè)需要根據(jù)自身的研發(fā)水平和所處階段選擇合適的架構(gòu)來解決業(yè)務(wù)問題，不管是 Dubbo 還是 Spring Cloud 都是實現(xiàn)微服務(wù)有效的工具。