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wordpress无需代码建站,南宁seo外包平台,网站做下载word,wordpress加密c酱酱04-Dubbo的通信协议 Dubbo 支持的通信协议 Dubbo 框架提供了自定义的高性能 RPC 通信协议: 基于 TCP 的 Dubbo2 协议 基于 HTTP/2 的 Triple 协议 Dubbo 框架是不和任何通信协议绑定的,对通信协议的支持非常灵活,支持任意的第三方协议&#x…

04-Dubbo的通信协议

Dubbo 支持的通信协议

Dubbo 框架提供了自定义的高性能 RPC 通信协议:

  • 基于 TCP 的 Dubbo2 协议

  • 基于 HTTP/2 的 Triple 协议

Dubbo 框架是不和任何通信协议绑定的,对通信协议的支持非常灵活,支持任意的第三方协议,如:gRPC、Thrift、REST、JsonRPC、Hessian2

通信协议是什么?网络通信框架?

通信协议 就是对通信传输的数据进行定义,表示每一位的含义是什么

这里再说一下 Dubbo 中使用的网络通信框架有以下三个:Netty、Mina、Grizzly

HTTP/1.x 通信协议的缺点

我们知道,Dubbo 中的 RPC 通信是比较快的,因为 Dubbo 就是为了追求极致的 RPC 通信性能,在 Dubbo2 版本中有 Dubbo 协议,在 Dubbo3 版本推出了新的 Tripple 协议

  • 为什么 Dubbo 不选择 HTTP/1.x 协议呢?

HTTP/1.x 的优点就是它的 通用性 ,基本上所有的应用都可以接收 HTTP/1.x 请求并进行解析,但是缺点也很显然 速度慢 ,HTTP/1.x 协议速度慢主要是由两个方面:

  • 第一方面:传输的无用数据很多,降低了数据传输效率

  • 第二方面:Http/1.x 中,在一条 Socket 连接中,一次只能发送一个 HTTP 请求,然后必须等收到了响应之后,再发送下一个 HTTP 请求

    如果不太理解的话,可以想象一下我们在 Java 中通过 HttpClient 发送 HTTP 请求的过程,是不是必须要 httpclient.get('请求url') 发起请求,请求之后必须要拿到该 httpclient 的响应进行解析,而不可以连续发送两个请求如下:

    httpclient.get('请求1');

    httpclient.get('请求2');

因此呢,针对以上的缺点,Dubbo 就推出了自己的通信协议

Dubbo 协议

Dubbo2.x 中默认采用 Dubbo 协议,Dubbo 协议是采用 单一长连接NIO 异步通讯 ,因此适合 小数据量高并发 的服务调用,不适合传送大数据量的服务(如视频)

Dubbo 协议是 基于 TCP 传输层协议的 RPC 通信协议,目的就是为了简化 RPC 调用的复杂性,提高通信效率

  • Dubo 协议针对 HTTP/1.x 协议的优化

Dubbo 协议针对于 HTTP/1.x 协议的缺点,做出了优化,在 Dubbo 协议中尽量避免了传输无用的字节,并且还可以基于一个 Socket 连接同时发送多个 Dubbo 请求

  • Dubbo 协议的组成如下
dubbo_protocol_header
dubbo_protocol_header

如上就是 Dubbo 协议的定义

  • 前 16 bit 是 Magic,也就是魔数,标识这是 Dubbo2 协议,以及版本号,Magic 一般都是固定的:0xdabb

接下来每个 bit 或者多个 bit 组合起来有不同的含义,这里就不赘述了

通信协议就是对拿到的一系列 bit 数据进行语义解析,拿到远程服务想要传输过来的数据,了解通信协议到底是用来做什么的就可以了!

  • 为什么 Dubbo 协议采用异步单一长连接?

因为现在的服务通常情况下是 服务提供者比较少,服务消费者比较多

通过单一长连接可以减少连接握手验证等操作,避免服务消费者过多时,直接将提供者给压垮

并且使用异步 IO、复用线程池,避免 C10K 问题(C10K 问题就是如何让服务器可以同时处理 10K 并发的 TCP 连接)

不过现在由于硬件水平的提升,C10K 基本上不是问题了,而逐渐演变成了 C100K 的问题

  • 为什么 Dubbo 协议不建议传大数据包?

因为 Dubbo 协议采用单一长连接,如果每次请求的数据包大小为 500KB,假设网络为千兆网卡(1000Mb=128MB),根据测试经验发现每条连接最多只能压满 7MB,因此,理论上一个服务提供者需要 20 个服务消费者才能压满网卡

如果每次传输的数据包较大 ,假设为 500KB,那么单个消费者的最大 TPS(每秒事务处理数)为:128MB / 500KB = 262

单个消费调用者处理单个提供者的最大 TPS 为 7MB / 500KB = 14,也就是说每秒只可以调用 14 次提供者,次数较少

如果可以接受的话,可以考虑使用 Dubbo 协议传输大的数据包,否则, 网络带宽 将成为服务调用的性能瓶颈!

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  • Dubbo 协议所存在的缺点

Dubbo 协议目前所存在的缺点就是 通用性不足 ,如果其他应用想要调用 Dubbo 服务,就必须按照 Dubbo 协议的格式去发送请求,因此 Dubbo 协议在通用性上不如 HTTP 协议

Tripple 协议

因此 Dubbo 框架为了提升协议的通用性,可以和 SpringCloud 以及其他语言应用进行通信,在 Dubbo3.x 版本推出了基于 HTTP/2 的 Triple 协议,也就是说 Tripple 协议在发送数据时会根据 HTTP/2 协议的格式来发送!

HTTP/2 兼容 HTTP/1,并且性能更好,在 兼容性性能 上都有所提升!

Tripple 协议是 Dubbo3 推出的主力协议,Tripple 的含义就是三,表示是第三代,Tripple 协议的特点:

1、Tripple 协议是 Dubbo3 设计的基于 HTTP2 的 RPC 通信协议规范, 通用性 能有所提升,并且由于是基于 HTTP/2 的,因此 性能 上也要比 HTTP/1.x 要好一些

2、Tripple 协议支持 流式调用

由于 Tripple 协议是基于 HTTP/2 的,因此这里对 HTTP/2 协议再介绍一下

  • 介绍一下 HTTP/2 协议

HTTP/2 协议是对 HTTP/1 协议的升级,HTTP/1 的缺点就是任何一个普通的 HTTP 请求,就算只发送很短的一个字符串,也要带上一个请求头,并且这个请求头比较大,占用多个字节,导致数据传输效率不高!

HTTP/1 协议的请求格式如下:

image-20240221162128239
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可以看到下边红色部分的实体也就是我们需要传输的数据

而上边都是请求头中的一些数据,像一些空格、换行符都是没有必要存在的字符,因此在 HTTP/2 中做了优化

HTTP/2 中所做的优化:

1、HTTP/2 中 将请求和响应数据分割为更小的帧

2、并且 引入 HPACK 算法对标头压缩 ,减小标头大小

3、并且 支持 Stream

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1、帧长度:总共 24 bit,表示的最大数字为 2^24bit = 16M,所以一个帧最大为:9B(头部) + 16M(内容)

2、帧类型,8bit,分为数据帧和控制帧

​ 2.1、数据帧分为:HEADERS 帧和 DATA 帧,用来传输请求头、请求体

​ 2.2、控制帧分为:SETTINGS、PING、PRIORITY,用来进行管理

3、标志位,8bit,可以用来表示当前帧是请求的最后一帧,方便服务端解析

4、流标识符,32bit,表示 Stream ID,最高位保留不用

5、实际传输的数据,如果帧类型是 HEADERS,则这里存储的就是请求头,如果帧类型是 DATA,则这里存储的就是请求体

  • HTTP/2 中的 Stream 流

HTTP/2 除了使用 HPACK 来压缩请求头的大小,他还支持 Stream,通过 Stream 可以极大程度上提升 HTTP/2 的并发度

在 HTTP/1 中,在一个 TCP 连接上,只能先发送一个请求,之后必须等这个请求相应之后,才可以发送第二个请求,这样速度太慢了

因此,在 HTTP/2 中,可以在一个 TCP 连接上维护多个 Stream,这样就可以并发的给服务端发送多个帧了

比如说,客户端要给服务端发送 3 个请求,如果只建立一个 Stream,那么每次只能发送 1 个请求,之后等拿到了响应结果之后,再发送第 2 个请求

如果建立了三个 Stream,客户端就可以使用三个线程,同时将 3 个请求通过这三个 Stream 发送给服务端去

  • 在 HTTP/2 中客户端发送请求的流程为:

1、新建 TCP 连接

2、新建一个 Stream:生成一个新的 StreamID,生成一个控制帧,帧里记录了生成的 StreamID,通过 TCP 连接发送出去

3、发送请求的请求头:生成要发送请求的 HEADERS 帧,使用 ASCII 编码,HPACK 进行压缩,将压缩后的数据放到帧的 Payload 区域,记录 StreamID,通过 TCP 连接发送出去

4、发送请求的请求体:将要发送请求的请求体中的数据按照指定的压缩算法(请求中指定的压缩算法,比如 gzip)进行压缩,使用压缩后的数据生成生成 DATA 帧,记录 StreamID,通过 TCP 连接发送出去

  • 在 HTTP/2 中服务端接收请求的流程为:

1、服务端从 TCP 连接中不断接受帧

2、当接收到控制帧,表示客户端要和服务端建立一个 Stream,服务端记录下来 StreamID,在 Dubbo3 中会生成一个 ServerStreamObserver 对象

3、当接收到 HEADERS 帧,取出 StreamID,找到对应的 ServerStreamObserver 对象,解压之后得到请求头,将请求头信息存入该 ServerStreamObserver 对象中

4、当接收到 DATA 帧,取出 StreamID,找到对应的 ServerStreamObserver 对象,将请求体解压之后,按照业务逻辑处理请求体

5、处理完之后,将结果生成 HEADERS 帧和 DATA 帧发送给客户端

  • 基于 HTTP/2 的数据帧机制,Tripple 协议支持 UNARY、SERVER_STREAM、BI_STREAM 三种模式

1、UNARY :最普通的,服务端接受完所有请求帧之后,才处理数据

2、SERVER_STREAM :服务端流式调用,服务端接收完所有请求帧之后,才处理数据,但是可以多次发送响应 DATA 帧给客户端

3、BI_STREAM :双端流式调用,客户端可以多次发送 DATA 帧,服务端不断接收 DATA 帧进行处理,并且将处理结果作为响应 DATA 帧多次发送给客户端,客户端收到之后,也会立即进行处理(也就是客户端和服务端都可以不断接收 DATA 帧,进行处理)

  • 接下来说一下 Tripple 协议支持的流式调用(就是基于 HTTP/2 的帧实现)

流式调用是在 Dubbo3.x 版本新增的,如果我们需要使用流式调用的话,需要自己定义对应的方法

首先引入一下需要使用的类 StreamObserver 的依赖:

<dependency>
  <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo-common</artifactId>
    <version>3.0.7</version>
</dependency>

并且引入一下 Tripple 协议的依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
    <artifactId>dubbo-rpc-tripple</artifactId>
    <version>3.0.7</version>
</dependency>

比如说,我们在 UserService 接口中定义了流式调用:

public interface UserService {
    String hello(String name);
    
    // 服务端流式调用
    default void helloServerStream(String name, StreamObserver<String> response) {}
    // 双端流式调用
    default StreamObserver<String> helloStream(StreamObserver<String> response) {return response;}
}

服务端流式调用 的话,返回值需要为 void ,参数中需要有 StreamObserver<String>

服务端对应接口实现方法为:

// UserServiceImpl implements UserService
@Override
public void sayHelloServerStream(String name, StreamObserver<String> response) {
    response.onNext(name + " hello");
    response.onNext(name + " world");
    response.onCompleted();
}

客户端调用者代码为:

userService.helloServerStream("11"new StreamObserver<String>(){
    @Override
    public void onNext(String data) {
        // 服务端返回的数据
    }
    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {}
    @Override
    public void onCompleted(String data) {
        // 服务端执行完毕
    }
})

双端流式调用 的话,返回值和参数都要有 StreamObserver

服务端对应接口实现方法为:

// UserServiceImpl implements UserService
@Override
public StreamObserver<String> sayHelloStream(StreamObserver<String> response) {
    return new StreamObserver<String>() {
        @Override
        public void onNext(String data) {
            // 接收客户端发送的数据
            response.onNext("result:" + data);
        }
        @Override
        public void onError(Throwable throwable) {}
        @Override
        public void onCompleted(String data) {
            // 服务端执行完毕
        }
    }
}

客户端调用者代码为:

StreamObserver<String> streamObserver = userService.sayHelloStream(new StreamObserver<String>() {
    @Override
    public void onNext(String data) {
         System.out.println("接收到响应数据:"+ data);
    }
    @Override
    public void onError(Throwable throwable) {}
    @Override
    public void onCompleted(String data) {
        // 接收数据完毕
    }
})
// 客户端发送数据
streamObserver.onNext("第一次发送数据");
streamObserver.onNext("第二次发送数据");
streamObserver.onCompleted();

  • 接下来总结一下 Tripple 协议中的流式调用的优点以及应用场景

首先,流式调用的优点就是 客户端可以多次向服务端发送消息,并且服务端也可以多次接收 ,通过 onNext 方法多次发送,比如用户在处理完一部分数据之后,将这一部分数据发送给服务端,之后再去处理下一部分数据,避免了一次发送很多数据的情况

流式调用的应用场景为:接口需要发送大量数据,这些数据通过一个 RPC 请求无法发送完毕,需要分批发送,并且需要保证发送的有序性

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