Dubbo下一站：Apache頂級項目

摘要：            導讀：   近日，在Apache Dubbo開發者沙龍杭州站的活動中，阿里巴巴中間件技術專家曹勝利(展圖)向開發者們分享了Dubbo2.7版本的規劃。   本文將為你探秘 Dubbo 2.7背后的思考和實現方式。

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導讀：

近日，在Apache Dubbo開發者沙龍杭州站的活動中，阿里巴巴中間件技術專家曹勝利(展圖)向開發者們分享了Dubbo2.7版本的規劃。

本文將為你探秘 Dubbo 2.7背后的思考和實現方式。

作者：(按姓氏拼音排序，排名不分先后)

曹勝利(展圖)：Apache Dubbo Committer。

劉軍(陸龜)：Apache Dubbo Committer。

Dubbo 2.7 將圍繞 異步支持優化、元數據改造，引入JDK8的特性、Netty4.0的特性以及MetricsAPI 5個方面提升服務調用和服務治理的效率，以及可擴展性，同時將修復社區提出的若干問題。

據悉，2.7.x會作為Dubbo在Apache社區的畢業版本，Dubbo將有機會成為繼RocketMQ后，來自阿里巴巴的又一個Apache頂級項目(TLP)。

優化對異步的支持

基于Dubbo實現全異步編程，是在2.7.0版本中對現有異步方式增強后新引入的功能。之前的版本對異步支持用起來不是很友好，存在若干問題，2.7版本將基于JDK8 中的CompletableFuture做出一些針對性的增強，同時新增了@Dubboasync的注解，通過這個注解可以生成異步化相關的代碼。

? 2.6.x版本之前的異步方式

在2.6.x及之前的版本提供了一定的異步編程能力，包括Consumer端異步調用、參數回調、事件通知等。但當前的異步方式存在以下問題：

Future獲取方式不夠直接；

Future接口無法實現自動回調，而自定義ResponseFuture雖支持回調但支持的異步場景有限，如不支持Future間的相互協調或組合等；

不支持Provider端異步

以Consumer端異步使用方式為例：

1、定義一個普通的同步接口并聲明支持異步調用

public interface FooService {String findFoo(String name);}
<dubbo:reference id="fooService" interface="com.alibaba.foo.FooService">
  <dubbo:method name="findFoo" async="true" /> </dubbo:reference>

2、通過RpcContext獲取Future

// 此調用會立即返回nullfooService.findFoo(fooId);// 拿到調用的Future引用，當結果返回后，會被通知和設置到此FutureFuture<Foo> fooFuture = RpcContext.getContext().getFuture();fooFuture.get();

或

// 此調用會立即返回nullfooService.findFoo(fooId);// 拿到Dubbo內置的ResponseFuture并設置回調ResponseFuture future = ((FutureAdapter)RpcContext.getContext().getFuture()).getFuture();future.setCallback(new ResponseCallback() {@Overridepublic void done(Object response) {
    System.out.print(response);
}@Overridepublic void caught(Throwable exception) {
    exception.printStackTrace();
}});

從這個簡單的示例我們可以體會到一些使用中的不便之處：

• findFoo的同步接口，不能直接返回代表異步結果的Future，通過RpcContext進一步獲取。

• Future只支持阻塞式的get()接口獲取結果。

• 通過獲取內置的ResponseFuture接口，可以設置回調。但獲取ResponseFuture的API使用不便，且僅支持設置回調其他異步場景均不支持，如多個Future協同工作的場景等。

? 2.7.0基于CompletableFuture的增強

了解Java中Future演進歷史的同學應該知道，Dubbo 2.6.x及之前版本中使用的Future是在Java 5中引入的，所以存在以上一些功能設計上的問題，而在Java 8中引入的CompletableFuture進一步豐富了Future接口，很好的解決了這些問題。

Dubbo在2.7.0版本已經升級了對Java 8的支持，同時基于CompletableFuture對當前的異步功能進行了增強。

1、支持直接定義返回CompletableFuture的服務接口。通過這種類型的接口，我們可以更自然的實現Consumer、Provider端的異步編程。

public interface AsyncService {CompletableFuture<String> sayHello(String name);}

2、如果你不想將接口的返回值定義為Future類型，或者存在定義好的同步類型接口，則可以額外定義一個異步接口并提供Future類型的方法。

public interface GreetingsService {String sayHi(String name);}@AsyncFor(GreetingsService.class)public interface GrettingServiceAsync extends GreetingsService {CompletableFuture<String> sayHiAsync(String name);}

這樣，Provider可以只實現sayHi方法；而Consumer通過直接調用sayHiAsync可以拿到一個Future實例，Dubbo框架在Provider端會自動轉換為對sayHi方法的調用。為每個同步方法提供一個異步方法定義會比較麻煩，更進一步的，利用Dubbo生態中的AnnotationProcessor實現，可以自動幫我們自動生成異步方法定義。

3、同樣的，如果你的原始接口定義不是Future類型的返回值，Provider端異步也提供了類似Servlet3.0里的Async Servlet的編程接口:  RpcContext.startAsync()。

public interface AsyncService {String sayHello(String name);}public class AsyncServiceImpl implements AsyncService {public String sayHello(String name) {    final AsyncContext asyncContext = RpcContext.startAsync();    new Thread(() -> {
        asyncContext.write("Hello " + name + ", response from provider.");
    }).start();    return null;
}}

在方法體的開始RpcContext.startAsync()啟動異步，并開啟新線程異步的執行業務邏輯，在耗時操作完成后通過asyncContext.write將結果寫回。

4、RpcContext直接返回CompletableFuture

CompletableFuture<String> f = RpcContext.getContext().getCompletableFuture();

以上所有的增強，是在兼容已有異步編程的基礎上進行的，因此基于2.6.x版本編寫的異步程序不用做任何改造即可順利運行。

元數據改造

元數據的改造主要是從適配微服務注冊中心、配置中心分離的模型、減輕注冊中心壓力、提高服務治理能力和效率的角度來執行的。目前版本的Dubbo在注冊中心的URL有數十個key/value的鍵值對，包含了一個服務的所有元數據。在大規模實踐的基礎上，我們逐漸發現這樣組織的元數據存在一些問題：

• 注冊中心存儲的URL過長：

導致存儲壓力驟增，變更事件的推送效率明顯下降；同時給訂閱方帶來了額外的計算壓力，尤其是大規模場景下的內存，增長顯著。

• 注冊中心承擔了過多服務治理配置的功能：

負責初始配置的同步，同時負責存儲各種運行期配置規則。這一方面加劇了注冊中心的壓力，另一方面配置規則的靈活性也受到了一定的限制，同時也無法利用一些更專業的微服務配置中心帶來的強大功能。

• 屬性的功能定位不清晰：

methods, pid, owner看起來都是為服務查詢服務而注冊的屬性，但當我們實際開發或操作服務管控系統時，卻發現這樣簡陋的信息是很難滿足查詢治理需求的。我們更多的屬性，需要更豐富的注冊數據。以methods為例，雖然方法列表的內容已經很長了，但當我們要在OPS開發服務測試/mock功能時，卻發現需要的方法簽名等數據還是無法獲取。

概括以上問題，我們將URL中的元數據劃分了三個部分：

• 元數據信息

接口的完整定義：包含接口名，接口所含的方法，以及方法所含的出入參信息。對于服務測試和服務mock有非常重要的作用。

• 執行鏈路上數據

需要將參數從provider端傳遞給消費者端，讓消費者端感知到的。如token，timeout等。

• 服務自持有配置&Ops需求

只有在provider端或者消費者端需要使用的，如executes, document等。

支持配置中心

配置中心是dubbo.properties的動態版本，支持的粒度包括全局的、應用級別的和服務級別的等維度。通過上面的元數據改造，配置中心支持，再加上原有的注冊中心，Dubbo體系里就會存在：

• 注冊中心：

理想情況下，注冊中心將只用于關鍵服務信息（核心鏈路）的同步，進一步減輕注冊中心的存儲壓力，提高地址同步效率，同時緩解當前由于URL冗余在大規模推送時造成的Consumer端內存計算壓力。

• 配置中心：

解決當前配置和地址信息耦合的問題，通過抽象動態配置層，讓開發者可以對接微服務場景下更常用的、更專業的配置中心，如Nacos, Apollo, Consul, Etcd等；提供更靈活的、更豐富的配置規則，包括服務、應用不同粒度的配置，更豐富的路由規則，集中式管理的動態參數規則等。

• 服務查詢治理中心（含元數據）

對于純粹的服務查詢相關的數據，包括Consumer的服務訂閱數據，往往都是注冊后不可變的并且不需要節點間的同步，如當前URL可以看到的methods、owner等key以及所有的Consumer端URL。

因此我們在2.7.0中引入了存儲模塊，專門用來存放這部分數據，這部分將會和新版本的Dubbo-ops密切整合，作為豐富的服務查詢、測試等功能的數據基礎，因此這部分的數據將會得到進一步的豐富。總體來說否開啟此功能對用戶將是可選的，并且實現上也將是可擴展的，如我們計劃支持Redis, Zookeeper等。

• 路由規則

Dubbo 提供了具有一定擴展性的路由規則，其中具有代表性的是條件路由和腳本路由。2.6.x及以下版本存在的問題：

1. 路由規則存儲在注冊中心

2. 只支持服務粒度的路由，應用級別無法定義路由規則

3. 支持路由緩存，但基本不具有擴展性

4. 一個服務或應用允許定義多條路由規則，服務治理無法管控

5. 實現上，每條規則生成一個Router實例并動態加載

從問題出發我們重新設計，將原來的路由配置從注冊中心遷往配置中心。明確了配置和服務發現的邊界。新增了RouterChain，用于重構路由規則邏輯，新增應用級別路由，Tag路由優化等。針對服務級別的路由，精確到單個服務，避免了無法明確路由規則的問題。

我們簡單概括下各個類的協作關系。

• RegistryDirectory，包含完整的地址列表，直接對接注冊中心，并動態接收注冊中心地址變更。

• RouterChain，由Router組裝成的列表，是路由動作的入口，接收傳入的地址列表并將過濾后的地址列表返回給調用方，而具體的過濾動作則委托給Router執行

• Router，接收并解析路由規則，接收地址列表，根據路由規則完成過濾動作，并返回過濾后的地址列表。其本身也是一個ConfigurationListener，隨時接收路由規則更新。

• ConfigurationListener，動態配置變更的回調接口

• DynamicConfiguration，動態配置SPI，支持的擴展實現包括Zookeeper、Apollo、Nacos等

Dubbo 將在近期正式發布2.7.0版本，恰值Dubbo宣布重啟一周年。這一年，Dubbo 共發布了13個版本，社區共有24位PPMC/Committer，144位Contributor，在北京、上海、深圳、成都和杭州舉辦了5場開發者沙龍，但技術開源的道路并沒有止境，我們歡迎更多的開發者們可以參與進來，并到Dubbo meetup來進行分享，一起建設Dubbo生態。