Dubbo实现RPC调用使用入门-白红宇

Dubbo实现RPC调用使用入门

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发布时间：2019-06-27

本文共 7944 字，大约阅读时间需要 26 分钟。

使用Dubbo进行远程调用实现服务交互，它支持多种协议，如Hessian、HTTP、RMI、Memcached、Redis、Thrift等等。由于Dubbo将这些协议的实现进行了封装了，无论是服务端（开发服务）还是客户端（调用服务），都不需要关心协议的细节，只需要在配置中指定使用的协议即可，从而保证了服务提供方与服务消费方之间的透明。

另外，如果我们使用Dubbo的服务注册中心组件，这样服务提供方将服务发布到注册的中心，只是将服务的名称暴露给外部，而服务消费方只需要知道注册中心和服务提供方提供的服务名称，就能够透明地调用服务，后面我们会看到具体提供服务和消费服务的配置内容，使得双方之间交互的透明化。

示例场景

我们给出一个示例的应用场景：

服务方提供一个搜索服务，对服务方来说，它基于SolrCloud构建了搜索服务，包含两个集群，ZooKeeper集群和Solr集群，然后在前端通过Nginx来进行反向代理，达到负载均衡的目的。

服务消费方就是调用服务进行查询，给出查询条件（满足Solr的REST-like接口）。

应用设计

基于上面的示例场景，我们打算使用ZooKeeper集群作为服务注册中心。注册中心会暴露给服务提供方和服务消费方，所以注册服务的时候，服务先提供方只需要提供Nginx的地址给注册中心，但是注册中心并不会把这个地址暴露给服务消费方，如图所示：

我们先定义一下，通信双方需要使用的接口，如下所示：

package org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.api;public interface SolrSearchService {    String search(String collection, String q, ResponseType type, int start, int rows);    public enum ResponseType {        JSON,        XML    }  }

基于上图中的设计，下面我们分别详细说明Provider和Consumer的设计及实现。

Provider服务设计

Provider所发布的服务组件，包含了一个SolrCloud集群，在SolrCloud集群前端又加了一个反向代理层，使用Nginx来均衡负载。Provider的搜索服务系统，设计如下图所示：

上图中，实际Nginx中将请求直接转发内部的Web Servers上，在这个过程中，使用ZooKeeper来进行协调：从多个分片（Shard）服务器上并行搜索，最后合并结果。我们看一下Nginx配置的内容片段：

user  nginx;worker_processes  4;error_log  /var/log/nginx/error.log warn;pid        /var/run/nginx.pid;events {   worker_connections  1024;}http {  include       /etc/nginx/mime.types;  default_type  application/octet-stream;  log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '                    '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '                    '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';  access_log  /var/log/nginx/access.log  main;  sendfile        on;  #tcp_nopush     on;  keepalive_timeout  65;  #gzip  on;  upstream master {      server slave1:8888 weight=1;      server slave4:8888 weight=1;      server slave6:8888 weight=1;  }  server {      listen 80;      server_name master;      location / {          root /usr/share/nginx/html/solr-cloud;          index  index.html index.htm;          proxy_pass   http://master;          include /home/hadoop/servers/nginx/conf/proxy.conf;      }  }}

一共配置了3台Solr服务器，因为SolrCloud集群中每一个节点都可以接收搜索请求，然后由整个集群去并行搜索。最后，我们要通过Dubbo服务框架来基于已有的系统来开发搜索服务，并通过Dubbo的注册中心来发布服务。

首先需要实现服务接口，实现代码如下所示：

package org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.server;import java.io.IOException;import java.util.HashMap;import java.util.Map;import org.apache.commons.logging.Log;import org.apache.commons.logging.LogFactory;import org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.api.SolrSearchService;import org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.utils.QueryPostClient;import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;public class SolrSearchServer implements SolrSearchService {  private static final Log LOG = LogFactory.getLog(SolrSearchServer.class);  private String baseUrl;  private final QueryPostClient postClient;  private static final Map
        
          handlers = new HashMap
         
          (0);  static {      handlers.put(ResponseType.XML, new FormatHandler() {          public String format() {              return "&wt=xml";          }      });      handlers.put(ResponseType.JSON, new FormatHandler() {          public String format() {              return "&wt=json";          }      });  }     public SolrSearchServer() {      super();      postClient = QueryPostClient.newIndexingClient(null);  }  public void setBaseUrl(String baseUrl) {     this.baseUrl = baseUrl;  }  public String search(String collection, String q, ResponseType type,          int start, int rows) {      StringBuffer url = new StringBuffer();      url.append(baseUrl).append(collection).append("/select?").append(q);      url.append("&start=").append(start).append("&rows=").append(rows);      url.append(handlers.get(type).format());      LOG.info("[REQ] " + url.toString());      return postClient.request(url.toString());  }     interface FormatHandler {      String format();  }  public static void main(String[] args) throws IOException {      String config = SolrSearchServer.class.getPackage().getName().replace('.', '/') + "/search-provider.xml";      ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(config);      context.start();      System.in.read();  }}

对应的Dubbo配置文件为search-provider.xml，内容如下所示：

上面，Dubbo服务注册中心指定ZooKeeper的地址：，使用Dubbo协议。配置服务接口的时候，可以按照Spring的Bean的配置方式来配置，注入需要的内容，我们这里指定了搜索集群的Nginx反向代理地址。

Consumer调用服务设计

这个就比较简单了，拷贝服务接口，同时要配置一下Dubbo的配置文件，写个简单的客户端调用就可以实现。客户端实现的Java代码如下所示：

package org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.client;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.Future;import org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.api.SolrSearchService;import org.shirdrn.platform.dubbo.service.rpc.api.SolrSearchService.ResponseType;import org.springframework.beans.BeansException;import org.springframework.context.support.AbstractXmlApplicationContext;import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcContext;public class SearchConsumer {     private final String collection;  private AbstractXmlApplicationContext context;  private SolrSearchService searchService;  public SearchConsumer(String collection, Callable
          call) {      super();      this.collection = collection;      try {          context = call.call();          context.start();          searchService = (SolrSearchService) context.getBean("searchService");      } catch (BeansException e) {          e.printStackTrace();      } catch (Exception e) {          e.printStackTrace();      }  }     public Future
           asyncCall(final String q, final ResponseType type, final int start, final int rows) {      Future
            future = RpcContext.getContext().asyncCall(new Callable
            () {          public String call() throws Exception {              return search(q, type, start, rows);          }      });      return future;  }    public String syncCall(final String q, final ResponseType type, final int start, final int rows) {      return search(q, type, start, rows);  }  private String search(final String q, final ResponseType type, final int start, final int rows) {      return searchService.search(collection, q, type, start, rows);  }     public static void main(String[] args) throws Exception {      final String collection = "tinycollection";      final String beanXML = "search-consumer.xml";      final String config = SearchConsumer.class.getPackage().getName().replace('.', '/') + "/" + beanXML;      SearchConsumer consumer = new SearchConsumer(collection, new Callable
             () {          public AbstractXmlApplicationContext call() throws Exception {              final AbstractXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(config);              return context;          }      });      String q = "q=上海&fl=*&fq=building_type:1";      int start = 0;      int rows = 10;      ResponseType type  = ResponseType.XML;      for (int k = 0; k < 10; k++) {          for (int i = 0; i < 10; i++) {              start = 1 * 10 * i;              if(i % 2 == 0) {                  type = ResponseType.XML;              } else {                  type = ResponseType.JSON;              }              String result = consumer.syncCall(q, type, start, rows);              System.out.println(result);              Future
               future = consumer.asyncCall(q, type, start, rows); System.out.println(future.get()); } } }}

查询的时候，需要提供查询字符串，符合Solr语法，例如“q=上海&fl=*&fq=building_type:1”。配置文件，我们使用search-consumer.xml，内容如下所示：

运行说明

首先保证服务注册中心的ZooKeeper集群正常运行，然后启动SolrSearchServer，启动的时候直接将服务注册到ZooKeeper集群存储中，可以通过ZooKeeper的客户端脚本来查看注册的服务数据。一切正常以后，可以启动运行客户端SearchConsumer，调用SolrSearchServer所实现的远程搜索服务。

http://shiyanjun.cn/archives/341.html

转载地址：http://nfisl.baihongyu.com/

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