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(一) Nepxion-Thunder分布式RPC集成框架 - 介绍

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Nepxion-Thunder(QQ 群 471164539)发布在https://github.com/Nepxion/

 

1. 概要

  • 1.1 Thunder是基于Netty + Hessian + Kafka + ActiveMQ + Tibco + Zookeeper(Curator Framework) + Redis + FST + Spring + Spring Web MVC + Spring Boot + Docker分布式RPC调用框架。架构思想主要是来自阿里巴巴的Dubbo框架,但比它更轻量级,零配置式实现部署
    跟Dubbo相比,Thunder的增强功能包括
    1)支持Message Queue(消息队列中间件),Dubbo只支持Netty等内存堆积消息的方式,Thunder不仅支持内存堆积,也支持MQ的硬盘文件堆积
    2)支持本地链式调用,全程无阻塞的调用方式,可省去业务端写Callback的步骤
    3)支持跨进程的调用链,服务端和调用端都支持软负载均衡
    4)支持远程配置和调优,业务端所有集群下的应用可共享一个配置文件,并且通过远程配置方式修改,也支持业务系统自身已经存在的参数化平台的配置方式接入
    5)支持丰富的监控手段,默认支持Redis,Splunk,
    自定义第三方WebService做监控
    6)支付丰富的服务治理手段,图形化,上下线宕机
    邮件或者短信通知,异常事件自定义捕捉
    7)支持序列化在网络传输层面的压缩(QuickLz),在大数据量传输,通过压缩,对提高吞吐量(TPS)尤其有效
    8)支持Spring的简化配置,支持全局配置和局部配置的结合
    9)支持对微服务框架的整合(例如:Spring Boot)
    10)支持对Docker的整合
    跟Dubbo相比,Thunder的未支持功能包括
    1)软负载均衡的算法,Thunder
    支持三种(轮询,随机,一致性哈希),Dubbo还支持最少活跃度,还支持预热和权重计算
    2)访问规则,Thunder支持限流,密钥匹配,版本匹配,Dubbo相对更丰富,例如黑白名单,服务降级,网段隔离
  • 1.2 Netty是由JBOSS提供的一个Java开源框架,提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,它是基于TCP,UDP协议的传输方式的NIO框架。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
  • 1.3 Hessian是轻量级的Remoting HTTP框架,提供同步的调用方式。它是基于二进制RPC协议。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
  • 1.4 Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,非JMS标准,是MQ里面性能最优化的。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
  • 1.5 ActiveMQ是由Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。它支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider,支持二进制协议(openwire,amqp),文本协议(stomp),物联网协议(mqtt),WebSocket(ws)五种协议,Spring无缝整合它到框架里面。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
  • 1.6 TIBCO(NASDAQ:TIBX)是一家有着20年历史的老牌中间件公司,致力于EAI企业应用集成产品和解决方案的领域。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用。由于是商业软件,不提供开发包,请到该公司主页获取免费版开发包
  • 1.7 Zookeeper是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、名字服务、分布式同步、组服务等。Thunder利用Apache Curator Framework的衍生组件,实现对Zookeeper的调用
  • 1.8 Redis是一个Key-Value存储系统,异常快速的数据持久化,支持丰富的数据类型,良好的操作原子性,多实用的工具,可以在多个用例如缓存,消息,队列使用(Redis原生支持发布/订阅),任何短暂的数据,应用程序,如Web应用程序会话,网页命中计数。Thunder利用它做发布/订阅功能,该功能是对Netty和Hessian的增强
  • 1.9 FST(Fast Serialization)和Kryo是实现Java快速对象序列化的开发包。序列化速度更快(2-10倍)、体积更小,而且兼容 JDK 原生的序列化,使用者可以任选1个,推荐FST
  • 1.10 Faster JacksonAlibaba fastjson是实现的Json对对象和字符串的高速转换。使用者可以任选1个,推荐Faster Jackson
  • 1.11 Spring是轻量级的Java开发框架。Thunder利用Spring AOP技术实现面向切面的动态代理,通过命名空间的自定义标签解析FactoryBean
  • 1.12 Spring Web MVC,Thunder利用它实现和Hessian的整合
  • 1.13 Apache Core,Thunder利用它的异步NIO实现服务治理的数据传送
  • 1.14 Ebay Jetstream,Thunder利用它实现Web版的服务治理
  • 1.15 Google Guava EventBus,Thunder利用它实现事件驱动发布框架内部事件,解除耦合;发布外部事件,进行重试补偿,异常通知(邮件或短信通知)
  • 1.16 Splunk或Redis,Thunder利用它实现日志云管理
  • 1.17 Nepxion Swing Repository,Thunder利用它实现Java Desktop版的服务治理
  • 1.18 Java SPI,Thunder利用它实现相关扩展
  • 1.19 Jdeferred Promise,Thunder利用它实现链式调用
  • 1.20 Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,Thunder利用它做容器

2. 功能

  • 2.1 框架进程可以既是服务方,又是调用方,两者为一体,互为Server和Client模式,只要在注册中心注册,无论是客户端还是服务端都将是负载均衡的节点。基于上述设计,支持多级以上的调用链方式:纯异步多级调用,纯同步多级调用,先异步后同步多级调用,先同步后异步多级调用,异步多层Callback调用
  • 2.2 支持TCP NIO框架(Netty),TCP MQ消息队列框架(Kafka,ActiveMQ,Tibco),HTTP(Hessian)的传输方式,支持多线程调用
  • 2.3 支持同步调用,异步调用Callback,广播通知方式(点对点的发布订阅模式),同步调用和异步调用的超时机制
  • 2.4 支持基于Spring的简单本地调用方式(显式调用),达到远程调用的目的,RPC调用
  • 2.5 支持服务方应用上下线调用方和服务的自动发现,不用重启调用方应用
  • 2.6 支持心跳和自动重连机制
  • 2.7 支持应用与注册中心Zookeeper重连机制
  • 2.8 支持注册中心的负载均衡的时候,切换到不健康服务方的时候,继续切换功能,并提供尝试切换次数的设定
  • 2.9 支持注册中心的负载均衡,一致性Hash(Consistent Hash)算法,权重轮循算法(Round Robin),随机轮循算法(Random)
  • 2.10 支持授权,基于密钥的服务安全访问,跟Hessian自带的安全认证结合在一起,采用双向密钥匹配方式
  • 2.11 支持接口调用的版本Version控制,版本不匹配拒绝调用,采用双向版本匹配方式
  • 2.12 支持限流,通过令牌刷新方式,可控制单位时间内接口被调用的次数
  • 2.13 支持升级后,服务中心持久化对象不一致,版本判断,并重新创建
  • 2.14 支持远程配置和调优,管理者可以通过远程配置工具,配置和调优众多分布式的服务提供方和调用方,当然它们既可以使用本地的配置,也可以使用远程配置。业务端可以通过SPI方式自定义远程存储,比如通过外部参数化平台接入的方式,进行存储
  • 2.15 支持统计中心的服务依赖情况(SOA治理)。查看服务方接口所在的地址和端口,所走的协议,所属应用,所属组,以及它暴露的接口方法列表,查看其是否启动,可动态刷新;查看调用方的所调用的接口,接入的地址,所走的协议,所属应用,所属组,查看其是否接入,可动态刷新
  • 2.16 支持监控中心监控所有的方法调用(耗时、次数、异常等)信息,结合Redis(哨兵模式和集群模式)或者Splunk做动态日志监控,也可以通过第三方WebService分布式接入,做数据统计,通过广播方式,所有接入进来的WebService都将获得统计数据
  • 2.17 提供界面化的服务治理,包括分布式的服务方和调用的分布情况,上下线动态刷新,以及令牌控制,密钥控制,版本控制等功能
  • 2.18 提供图形化的网络拓扑部署展现
  • 2.19 提供图形化的调用链跟踪和异常分析,可基于集成式的Log文件,Redis缓存等数据源
  • 2.20 支持五大通信中间件的性能优化,通过独立的配置文件实现,采用局部配置和全局配置的方式,局部配置优先于全局配置
  • 2.21 支持MQ(消息队列)在同一个进程中为服务/调用指定不同的MQ服务器
  • 2.22 支持MQ(消息队列)指定三种Connection或Session的缓存方式(SingleConnectionFactory,CachingConnectionFactory,PooledConnectionFactory)
  • 2.23 支持MQ(消息队列)指定两种初始化方式(JNDI和非JNDI)
  • 2.24 支持异步事件驱动发布框架发布事件,进行业务系统的重试补偿,接入框架的所有异常通知(邮件或短信通知)
  • 2.25 支持链式调用
  • 2.26 支持不同线程池选用的队列类型配置,线程池Reject五大模式的配置。采用多线程池隔离技术,当多个服务部署在同一个JVM,一个服务调用忙,不会影响其它服务调用,业务端可以视具体场景,决定是否要开启线程隔离

3. 压测

压力测试是采用Apache JMeter 2.13,采用Linux服务器作为服务端,Windows7作为压测客户端,采用单机服务器和单机客户机极限压测的方式。相关硬件配置如下:
Linux服务器8核CPU 8G内存


Windows7客户机4核2GHz 8G内存


 压力测试结果

  • 3.1 基于Netty的压力测试
    350字节(请求和响应体都有350字节,实际上Thunder内置对象也有将近200字节,所以准确的讲,应该是500字节左右,下同),300个并发,吞吐量每秒23237.4(TPS)






    2K字节(请求和响应体都有2K字节),300个并发,吞吐量每秒15327.2(TPS)


    16K字节(请求和响应体都有16K字节),300个并发,吞吐量每秒2747.3(TPS)


    但是如果我们把消息体用Facebook的QuickLz压缩后传送,吞吐量则变成4565.1(TPS),提升还是很大的。一般几十KB到几百KB容量的消息体适合用压缩算法


    60K字节(请求和响应体都有60K字节),300个并发,吞吐量每秒1560.3(TPS),同上,进行过压缩


    260K字节(请求和响应体都有260K字节),300个并发,吞吐量每秒334.5(TPS),同上,进行过压缩

     
  • 3.2 基于Kafka的压力测试,350字节,300个并发,吞吐量每秒18466.6(TPS),考虑到响应值只存储在一个分区里,故性能损耗很大,其它未作详细测试
  • 3.3 基于Hessian的压力测试,350字节,300个并发,吞吐量每秒7016.0(TPS),其它未作详细测试
  • 3.4 基于Tibco的压力测试,350字节,300个并发,10消费线程,吞吐量每秒8685.0(TPS50消费线程,吞吐量每秒11353.6(TPS),其它未作详细测试
  • 3.5 基于ActiveMQ的压力测试,350字节,300个并发,10消费线程,吞吐量每秒6860.3(TPS50消费线程,吞吐量每秒7801.8(TPS),其它未作详细测试
  • 3.6 跟上述同样的环境,同样的调用接口和数据量的前提下,测试了Dubbo 2.5.3的Netty 3.10.5.Final协议的吞吐量,为11915.5(TPS)

     

4. 注意

  • 4.1 Thunder的部署
    4.1.1 Thunder进程同时只能支持一种通信方式,在Netty,Hessian,Kafka,ActiveMQ,Tibco任选一
    4.1.2 对于Netty,Kafka,ActiveMQ,Tibco,可以独立运行,也可以运行在Web容器里
    4.1.3 对于Hessian,必须运行在Web容器里,需要配置web.xml,把配置文件指向要hessian-servlet.xml。部署的时候,需要把Web Module的名字配置成thunder,如果这样则不需要<thunder:protocol id="protocol" type="hessian" path="/thunder"/>配置path了。如果不想这样,必须在xml配置成对应的Web Module名字
  • 4.2 Thunder的负载均衡
    4.2.1 Netty和Hessian属于点对点模式,Thunder提供集群的负载均衡
    4.2.2 Kafka,ActiveMQ和Tibco属于消息队列模式,由MQ服务器自身提供集群的负载均衡
  • 4.3 Thunder的服务地址
    4.3.1 五个中间件都需要配置port端口(host一般缺省为localhost),配置在xml的<thunder:application>节点
    4.3.2 Netty端口任意配置,但当本地运行多个客户端,端口必须不冲突
    4.3.3 Hessian端口必须指向Web容器的端口,比如8080
    4.3.4 Kafka,ActiveMQ和Tibco的地址和端口配置thunder-ext.properties,即ActiveMQ服务器地址。在xml里面仍需配置端口,但任意配置,端口的作用是当本地运行多个客户端,端口作为唯一消息队列的区别码,端口必须不冲突
  • 4.4 Thunder发布/订阅功能(广播功能)
    4.4.1 Netty,Hessian是点对点的调用,Thunder采用Redis做发布/订阅功能(广播功能)。如果没配置Redis,Thunder将取注册中心的服务列表,采用循环(Round)方式进行广播
    4.4.2 Kakfa,ActivMQ和Tibco本身具有发布/订阅功能(广播功能)
  • 4.5 Thunder调用方法的超时
    4.5.1 Netty,Kafka,ActivMQ和Tibco支持每个调用方法的超时支持,如果在<thunder:reference timeout="xxx">里面没配置,那么会调用thunder.properties获取默认配置,也可以自定义thunder-ext.properties覆盖掉默认的配置
    4.5.2 Hessian受限于其本身技术,不支持每个调用方法的超时,但支持全局的超时机制
  • 4.6 Thunder监控
    4.6.1 Netty,Kafka,ActivMQ和Tibco支持后台监控
    4.6.2 Hessian受限于其本身技术,不支持后台监控
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评论
5 楼 至尊宝_唯一 2017-03-02  
要是搞个列表能直接跳转到相应的章节就更完美了
4 楼 nepxion 2016-04-02  
birdhur 写道
很不错的框架,值得好好学习,赞

谢谢!最近有增加了一篇链式调用框架,有兴趣可以阅读一下
3 楼 nepxion 2016-04-02  
johnwoocxl 写道
kafka和ActivMQ功能类似,为啥Thunder中都用到了?

不同的应用场景吧,Kafka以高效吞吐量著称,但安全和稳定性似乎还不够,适用于订单,消息推送和日志传输等业务场景,ActiveMQ是基于JMS标准,符合JSM标准的一般非常稳定,API也很友好,但是此类的MQ在吞吐量上会有点折扣。这就印证了一个道理,世界上并没有完美的东西,在技术上也不存在一招鲜,吃遍天的情况。所以同时支持Kafka和ActiveMQ,就是基于这个考虑的。用户换协议很简单,只要在Spring XML的Protocol节点,把type="Kafka"改成type="ActiveMQ"即可,不影响任何业务代码,部署方式,Spring其它逻辑的任何定义
2 楼 johnwoocxl 2016-03-20  
kafka和ActivMQ功能类似,为啥Thunder中都用到了?
1 楼 birdhur 2016-03-13  
很不错的框架,值得好好学习,赞

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