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Dubbo——HTTP 协议 + JSON-RPC

Protocol 还有一个实现分支是 AbstractProxyProtocol，如下图所示：

从图中我们可以看到：gRPC、HTTP、WebService、Hessian、Thrift 等协议对应的 Protocol 实现，都是继承自 AbstractProxyProtocol 抽象类。

目前互联网的技术栈百花齐放，很多公司会使用 Node.js、Python、Rails、Go 等语言来开发 一些 Web 端应用，同时又有很多服务会使用 Java 技术栈实现，这就出现了大量的跨语言调用的需求。Dubbo 作为一个 RPC 框架，自然也希望能实现这种跨语言的调用，目前 Dubbo 中使用“HTTP 协议 + JSON-RPC”的方式来达到这一目的，其中 HTTP 协议和 JSON 都是天然跨语言的标准，在各种语言中都有成熟的类库。

下面就重点来分析 Dubbo 对 HTTP 协议的支持。首先，会介绍 JSON-RPC 的基础，并通过一个示例，快速入门，然后介绍 Dubbo 中 HttpProtocol 的具体实现，也就是如何将 HTTP 协议与 JSON-RPC 结合使用，实现跨语言调用的效果。

Dubbo 中支持的 HTTP 协议实际上使用的是 JSON-RPC 协议。

JSON-RPC 是基于 JSON 的跨语言远程调用协议。Dubbo 中的 dubbo-rpc-xml、dubbo-rpc-webservice 等模块支持的 XML-RPC、WebService 等协议与 JSON-RPC 一样，都是基于文本的协议，只不过 JSON 的格式比 XML、WebService 等格式更加简洁、紧凑。与 Dubbo 协议、Hessian 协议等二进制协议相比，JSON-RPC 更便于调试和实现，可见 JSON-RPC 协议还是一款非常优秀的远程调用协议。

在 Java 体系中，有很多成熟的 JSON-RPC 框架，例如 jsonrpc4j、jpoxy 等，其中，jsonrpc4j 本身体积小巧，使用方便，既可以独立使用，也可以与 Spring 无缝集合，非常适合基于 Spring 的项目。

下面先来看看 JSON-RPC 协议中请求的基本格式：

JSON-RPC请求中各个字段的含义如下：

在 JSON-RPC 的服务端收到调用请求之后，会查找到相应的方法并进行调用，然后将方法的返回值整理成如下格式，返回给客户端：

JSON-RPC响应中各个字段的含义如下：

Dubbo 使用 jsonrpc4j 库来实现 JSON-RPC 协议，下面使用 jsonrpc4j 编写一个简单的 JSON-RPC 服务端示例程序和客户端示例程序，并通过这两个示例程序说明 jsonrpc4j 最基本的使用方式。

首先，需要创建服务端和客户端都需要的 domain 类以及服务接口。先来创建一个 User 类，作为最基础的数据对象：

接下来创建一个 UserService 接口作为服务接口，其中定义了 5 个方法，分别用来创建 User、查询 User 以及相关信息、删除 User：

UserServiceImpl 是 UserService 接口的实现类，其中使用一个 ArrayList 集合管理 User 对象，具体实现如下：

整个用户管理业务的核心大致如此。下面我们来看服务端如何将 UserService 与 JSON-RPC 关联起来。

首先，创建 RpcServlet 类，它是 HttpServlet 的子类，并覆盖了 HttpServlet 的 service() 方法。我们知道，HttpServlet 在收到 GET 和 POST 请求的时候，最终会调用其 service() 方法进行处理；HttpServlet 还会将 HTTP 请求和响应封装成 HttpServletRequest 和 HttpServletResponse 传入 service() 方法之中。这里的 RpcServlet 实现之中会创建一个 JsonRpcServer，并在 service() 方法中将 HTTP 请求委托给 JsonRpcServer 进行处理：

最后，创建一个 JsonRpcServer 作为服务端的入口类，在其 main() 方法中会启动 Jetty 作为 Web 容器，具体实现如下：

这里使用到的 web.xml 配置文件如下：

完成服务端的编写之后，下面再继续编写 JSON-RPC 的客户端。在 JsonRpcClient 中会创建 JsonRpcHttpClient，并通过 JsonRpcHttpClient 请求服务端：

在 AbstractProxyProtocol 的 export() 方法中，首先会根据 URL 检查 exporterMap 缓存，如果查询失败，则会调用 ProxyFactory.getProxy() 方法将 Invoker 封装成业务接口的代理类，然后通过子类实现的 doExport() 方法启动底层的 ProxyProtocolServer，并初始化 serverMap 集合。具体实现如下：

在 HttpProtocol 的 doExport() 方法中，与前面介绍的 DubboProtocol 的实现类似，也要启动一个 RemotingServer。为了适配各种 HTTP 服务器，例如，Tomcat、Jetty 等，Dubbo 在 Transporter 层抽象出了一个 HttpServer 的接口。

dubbo-remoting-http 模块的入口是 HttpBinder 接口，它被 @SPI 注解修饰，是一个扩展接口，有三个扩展实现，默认使用的是 JettyHttpBinder 实现，如下图所示：

HttpBinder 接口中的 bind() 方法被 @Adaptive 注解修饰，会根据 URL 的 server 参数选择相应的 HttpBinder 扩展实现，不同 HttpBinder 实现返回相应的 HttpServer 实现。HttpServer 的继承关系如下图所示：

这里以 JettyHttpServer 为例简单介绍 HttpServer 的实现，在 JettyHttpServer 中会初始化 Jetty Server，其中会配置 Jetty Server 使用到的线程池以及处理请求 Handler：

可以看到 JettyHttpServer 收到的全部请求将委托给 DispatcherServlet 这个 HttpServlet 实现，而 DispatcherServlet 的 service() 方法会把请求委托给对应接端口的 HttpHandler 处理：

了解了 Dubbo 对 HttpServer 的抽象以及 JettyHttpServer 的核心之后，回到 HttpProtocol 中的 doExport() 方法继续分析。

在 HttpProtocol.doExport() 方法中会通过 HttpBinder 创建前面介绍的 HttpServer 对象，并记录到 serverMap 中用来接收 HTTP 请求。这里初始化 HttpServer 以及处理请求用到的 HttpHandler 是 HttpProtocol 中的内部类，在其他使用 HTTP 协议作为基础的 RPC 协议实现中也有类似的 HttpHandler 实现类，如下图所示：

在 HttpProtocol.InternalHandler 中的 handle() 实现中，会将请求委托给 skeletonMap 集合中记录的 JsonRpcServer 对象进行处理：

skeletonMap 集合中的 JsonRpcServer 是与 HttpServer 对象一同在 doExport() 方法中初始化的。最后，我们来看 HttpProtocol.doExport() 方法的实现：

介绍完 HttpProtocol 暴露服务的相关实现之后，下面再来看 HttpProtocol 中引用服务相关的方法实现，即 protocolBindinRefer() 方法实现。该方法首先通过 doRefer() 方法创建业务接口的代理，这里会使用到 jsonrpc4j 库中的 JsonProxyFactoryBean 与 Spring 进行集成，在其 afterPropertiesSet() 方法中会创建 JsonRpcHttpClient 对象：

下面来看 doRefer() 方法的具体实现：

在 AbstractProxyProtocol.protocolBindingRefer() 方法中，会通过 ProxyFactory.getInvoker() 方法将 doRefer() 方法返回的代理对象转换成 Invoker 对象，并记录到 Invokers 集合中，具体实现如下：

本文重点介绍了在 Dubbo 中如何通过“HTTP 协议 + JSON-RPC”的方案实现跨语言调用。首先介绍了 JSON-RPC 中请求和响应的基本格式，以及其实现库 jsonrpc4j 的基本使用；接下来我们还详细介绍了 Dubbo 中 AbstractProxyProtocol、HttpProtocol 等核心类，剖析了 Dubbo 中“HTTP 协议 + JSON-RPC”方案的落地实现。

相关问答

Q1: Go微服务--常见的微服务框架

近几年诞生了很多微服务框架go语言dubbo，比如JAVAgo语言dubbo的Spring Cloud、Dubbo;Golang的GoKit和GoMicro以及NodeJs的Seneca。几乎每种主流语言都有其对应的微服务框架。

Go在微服务框架中有其独特的优势go语言dubbo，至于优势在哪，自行google。

1、GoKit框架

这是一个工具包的集合，可以帮助攻城狮构建强大、可靠和可维护的微服务。提供了用于实现系统监控和弹性模式组件的库，例如日志、跟踪、限流、熔断等。

基于这个框架的应用程序架构由三个主要的部分组成go语言dubbo：

传输层：用于网络通信，服务通常使用HTTP或者gRPC等网络传输协议，或者使用NATS等发布订阅系统相互通信。

接口层：是服务器和客户端的基本构建块。每个对外提供的接口方法都会定义为一个Endpoint，一遍在服务器和客户端之间进行网络通信，每个端点使用传输层通过HTTP或gRPC等具体通信模式对外提供服务

服务成：具体的业务逻辑实现

2、GoMicro框架

这是一个基于Go语言实现的插件化RPC微服务框架。提供了服务发现、负载均衡、同步传输、异步通信以及事件驱动等机制，尝试简化分布式系统之间的通信，让开发者更专注于自身业务逻辑的开发。

GoMicro的设计哲学是可插拔的架构理念，提供了可快速构建系统的组件，并且可以根据自身的需求对GoMicro提供的默认实现进行定制。所有插件都可在仓库github.com/micro/go-plugins 中找到。

Q2: 微服务架构之服务注册与发现(一)

一、服务注册中心的由来

假如没有服务注册中心，我们会干些什么事情呢？

在传统行业的项目架构中以下的方案最为常见了：

这种架构开发、部署都是最简单的，一般适用于中小企业访问量并不是太多的情况下，各个系统服务一台机器就搞定了。系统之间的调用也是拿到对方的IP+PORT直接连接。

接下来可能因为应用B开始访问量大了，单台机器已经不能满足我们的需求，于是一些反向代理工具应运而出，其中比较常见的有Apache、Nigix，架构演变为：

相比之前的应用B的单台机器访问，这种nginx代理的方式减轻了服务器的压力，但是可能会出现Nginx挂了，那么整个服务也不可用，于是又来了这么一套架构：

这样看方案算是完美了吧。然后事情并不是想象的那么一帆风顺，这还只是应用A调用一个应用B，如果应用A调用的可能是应用B、C、D、E...，这种完全就不知道他后面到底还想干嘛，这种架构看似可以，但是绝对会累死运维的（nginx的配置将会非常混乱，直接导致运维不干了）。

服务注册中心干些什么事情呢？

上面提到的那种靠人力（主要是运维干的事情）比较繁琐，还不好维护，有这么几点不方便：应用服务的地址变了、双十一搞活动服务器新增等等。那么我们可以有这么的一种架构：

    服务注册中心主要是维护各个应用服务的ip+port列表，并保持与各应用服务的通讯，在一定时间间隔内进行心跳检测，如果心跳不能到达则对服务IP列表进行剔除，并同时通知给其它应用服务进行更新。同样要是有新增的服务进来，应用服务会向注册中心进行注册，服务注册中心将通知给其它应用进行更新。每个应用都有需要调用对应应用服务的地址列表，这样在进行调用时只要处理客户负载杂均衡即可。

二、微服务注册中心

1.Zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

上面的话直接摘抄百度百科的内容，国内很多公司做分布式开发最初的选型大部分都是采用dubbo框架。dubbo框架注册中心主要使用zookeeper。zookeeper服务端与客户端的底层通讯为netty。zookeeper采用CAP理论中的CP，一般集群部署最少需要3台机器。

2.Euraka

先来看一下euraka的架构图：

Register：服务注册

当Eureka客户端向Eureka Server注册时，它提供自身的元数据，比如IP地址、端口，运行状况指示符URL，主页等。

Renew：服务续约

Eureka客户会每隔30秒发送一次心跳来续约。 通过续约来告知Eureka Server该Eureka客户仍然存在，没有出现问题。 正常情况下，如果Eureka Server在90秒没有收到Eureka客户的续约，它会将实例从其注册表中删除。 建议不要更改续约间隔。

Fetch Registries：获取注册列表信息

Eureka客户端从服务器获取注册表信息，并将其缓存在本地。客户端会使用该信息查找其他服务，从而进行远程调用。该注册列表信息定期（每30秒钟）更新一次。每次返回注册列表信息可能与Eureka客户端的缓存信息不同， Eureka客户端自动处理。如果由于某种原因导致注册列表信息不能及时匹配，Eureka客户端则会重新获取整个注册表信息。 Eureka服务器缓存注册列表信息，整个注册表以及每个应用程序的信息进行了压缩，压缩内容和没有压缩的内容完全相同。Eureka客户端和Eureka 服务器可以使用JSON / XML格式进行通讯。在默认的情况下Eureka客户端使用压缩JSON格式来获取注册列表的信息。

Cancel：服务下线

Eureka客户端在程序关闭时向Eureka服务器发送取消请求。 发送请求后，该客户端实例信息将从服务器的实例注册表中删除。该下线请求不会自动完成，它需要调用以下内容：

DiscoveryManager.getInstance().shutdownComponent()；

Eviction 服务剔除

在默认的情况下，当Eureka客户端连续90秒没有向Eureka服务器发送服务续约，即心跳，Eureka服务器会将该服务实例从服务注册列表删除，即服务剔除。

自我保护机制：

既然Eureka Server会定时剔除超时没有续约的服务，那就有可能出现一种场景，网络一段时间内发生了 异常，所有的服务都没能够进行续约，Eureka Server就把所有的服务都剔除了，这样显然不太合理。所以，就有了 自我保护机制，当短时间内，统计续约失败的比例，如果达到一定阈值，则会触发自我保护的机制，在该机制下， Eureka Server不会剔除任何的微服务，等到正常后，再退出自我保护机制。自我保护开关(eureka.server.enableself-preservation: false)

3.Consul

consul推荐的架构图：

Consul不像Euraka的部署那么简单，他是go语言开发的，需要运维单独部署，有提供java的客户端连接，采用的是CAP的CP。

4.Nacos

    Euraka是Spring Cloud Netflix早期版本中推荐使用的，后来euraka1.0版本不再维护，euraka2.0已经闭源，导致很多新项目基于Spring Cloud Netflix 开发的选型变迁为Consul.

Nacos是阿里开源的服务注册中心，它可以与spring cloud aliaba集成使用。

Nacos的官方介绍：

    Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您实现动态服务发现、服务配置管理、服务及流量管理。

    Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。 Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构(例如微服务范式、云原生范式)的服务基础设施。

Nacos 地图

Nacos 生态图

如 Nacos 全景图所示，Nacos 无缝支持一些主流的开源生态，例如

Spring Cloud

Apache Dubbo and Dubbo Mesh TODO

Kubernetes and CNCF TODO

三、服务注册与发现技术选型

以下是来自网上的一个分享：

除了上述的几种以外，笔者更推荐使用Nacos作为服务注册中心。

推荐理由：

Nacos服务注册表结构Mapnamespace, Mapgroup::serviceName, Service采用多层次Map结构，控制的颗粒度更细，支持金丝雀模式发布，心跳同步机制也更快速，服务更新更及时。

Q3: 2022-04-03 dubbogo 调用部署在不同zk的同一服务

在 2021-10-17 dubbogo 基础使用 中，介绍了如何用 go 写一个部署到 zookeeper 的 dubbo 服务，这次编写一个 go 语言的 dubbo 调用端。并且支持同时连接到多个 zookeeper ，根据需要调用不同 zk 上的同一个服务

这里我们部署两个 zookeeper ，端口号分别是 2181 和 2182

这里我们配置了两个 UserService 的引用，并且设置了不同的别名。指定了每个引用连接各自的 zk .

注意，这里 service.UserService 为服务提供方的接口，我们直接继承他

服务1 的日志如下：

服务2 的日志如下：

github-dubbogodemo

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