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简而言之,Dubbo确实类似于Spring Cloud的一个子集,Dubbo功能和文档完善,在国内有很多的成熟用户,然而鉴于Dubbo的社区现状(曾经长期停止维护,2017年7月31日团队又宣布重点维护),使用起来还是有一定的门槛。
Dubbo具有调度、发现、监控、治理等功能, 支持相当丰富的服务治理能力 。Dubbo架构下,注册中心对等集群,并会缓存服务列表已被数据库失效时继续提供发现功能,本身的服务发现结构有很强的 可用性与健壮性 ,足够支持高访问量的网站。
虽然Dubbo 支持短连接大数据量的服务提供模式,但绝大多数情况下都是使用长连接小数据量的模式提供服务使用的。所以, 对于类似于电商等同步调用场景多并且能支撑搭建Dubbo 这套比较复杂环境的成本的产品而言,Dubbo 确实是一个可以考虑的选择 。但如果产品业务中由于后台业务逻辑复杂、时间长而导致异步逻辑比较多的话,可能Dubbo 并不合适。同时,对于人手不足的初创产品而言,这么重的架构维护起来也不是很方便。
Spring Cloud由众多子项目组成,如Spring Cloud Config、Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul 等,提供了搭建分布式系统及微服务常用的工具,如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性token、全局锁、选主、分布式会话和集群状态等, 满足了构建微服务所需的所有解决方案 。比如使用Spring Cloud Config 可以实现统一配置中心,对配置进行统一管理;使用Spring Cloud Netflix 可以实现Netflix 组件的功能 - 服务发现(Eureka)、智能路由(Zuul)、客户端负载均衡(Ribbon)。
但它并没有重复造轮子,而是选用目前各家公司开发的比较成熟的、 经得住实践考验 的服务框架(我们需要特别感谢Netflix ,这家很早就成功实践微服务的公司,几年前把自家几乎整个微服务框架栈贡献给了社区,Spring Cloud主要是对Netflix开源组件的进一步封装),通过Spring Boot 进行封装集成并简化其使用方式。基于Spring Boot,意味着其使用方式如Spring Boot 简单易用 ;能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data 等其他Spring 项目完美融合,意味着 能从Spring获得巨大的便利 ,意味着 能减少已有项目的迁移成本 。
其实, 从社区活跃度和功能完整度,再对照业务需求和团队状况,基本可以确定如何选型 。这里分享网易考拉海购实践以及团队选型的心声:
当前开源上可选用的微服务框架主要有Dubbo、Spring Cloud等,鉴于Dubbo完备的功能和文档且在国内被众多大型互联网公司选用,考拉自然也选择了Dubbo作为服务化的基础框架。其实相比于Dubbo,Spring Cloud可以说是一个更完备的微服务解决方案,它从功能性上是Dubbo的一个超集,个人认为从选型上对于一些中小型企业Spring Cloud可能是一个更好的选择。提起Spring Cloud,一些开发的第一印象是http+JSON的rest通信,性能上难堪重用,其实这也是一种误读。
微服务选型要评估以下几点:内部是否存在异构系统集成的问题;备选框架功能特性是否满足需求;http协议的通信对于应用的负载量会否真正成为瓶颈点(Spring Cloud也并不是和http+JSON强制绑定的,如有必要Thrift、protobuf等高效的RPC、序列化协议同样可以作为替代方案);社区活跃度、团队技术储备等。作为已经没有团队持续维护的开源项目,选择Dubbo框架内部就必须要组建一个维护团队,先不论你要准备要集成多少功能做多少改造,作为一个支撑所有工程正常运转的基础组件,问题的及时响应与解答、重大缺陷的及时修复能力就已足够重要。
---------------------2017.9.8补充---------------
鉴于服务发现对服务化架构的重要性,再补充一点:Dubbo 实践通常以ZooKeeper 为注册中心(Dubbo 原生支持的Redis 方案需要服务器时间同步,且性能消耗过大)。针对分布式领域著名的CAP理论(C——数据一致性,A——服务可用性,P——服务对网络分区故障的容错性), Zookeeper 保证的是CP ,但对于服务发现而言,可用性比数据一致性更加重要 ,而 Eureka 设计则遵循AP原则 。
本文部分摘自 网易数帆基础服务 架构团队著《 云原生应用架构实践 》。
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