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如何零基础搭建一套微服务框架(一)

2018.02.09 14:13 5865浏览

原标题:如何零基础搭建一套微服务框架(Spring Boot + Dubbo + Docker + Jenkins)

本文你将学到什么?

本文将以原理+实战的方式,首先对“微服务”相关的概念进行知识点扫盲,然后开始手把手教你搭建这一整套的微服务系统。

项目完整源码下载

https://github.com/bz51/SpringBoot-Dubbo-Docker-Jenkins
github.com

这套微服务框架能干啥?

这套系统搭建完之后,那可就厉害了:

  • 微服务架构
    你的整个应用程序将会被拆分成一个个功能独立的子系统,独立运行,系统与系统之间通过RPC接口通信。这样这些系统之间的耦合度大大降低,你的系统将非常容易扩展,团队协作效率提升了N个档次。这种架构通过眼下流行的SpringBoot和阿里巴巴吊炸天的Dubbo框架来实现。
  • 容器化部署
    你的各个微服务将采用目前处于浪潮之巅的Docker来实现容器化部署,避免一切因环境引起的各种问题,让你们团队的全部精力集中在业务开发上。
  • 自动化构建
    项目被微服务化后,各个服务之间的关系错中复杂,打包构建的工作量相当可怕。不过没关系,本文将借助Jenkins,帮助你一键自动化部署,从此你便告别了加班。
    知识点扫盲篇

咳咳,敲黑板啦!笔记赶紧记起来,课后我要检查的!检查不合格的同学放学后留下来!

知识点1:微服务

微服务一次近几年相当火,成为程序猿饭前便后装逼热门词汇,你不对它有所了解如何在程序猿装逼圈子里混?下面我用最为通俗易懂的语言介绍它。

要讲清楚微服务,我先要从一个系统架构的演进过程讲起。

单机结构

我想大家最最最熟悉的就是单机结构,一个系统业务量很小的时候所有的代码都放在一个项目中就好了,然后这个项目部署在一台服务器上就好了。整个项目所有的服务都由这台服务器提供。这就是单机结构。 那么,单机结构有啥缺点呢?我想缺点是显而易见的,单机的处理能力毕竟是有限的,当你的业务增长到一定程度的时候,单机的硬件资源将无法满足你的业务需求。此时便出现了集群模式,往下接着看。

集群结构

集群模式在程序猿界由各种装逼解释,有的让你根本无法理解,其实就是一个很简单的玩意儿,且听我一一道来。

单机处理到达瓶颈的时候,你就把单机复制几份,这样就构成了一个“集群”。集群中每台服务器就叫做这个集群的一个“节点”,所有节点构成了一个集群。每个节点都提供相同的服务,那么这样系统的处理能力就相当于提升了好几倍(有几个节点就相当于提升了这么多倍)。

但问题是用户的请求究竟由哪个节点来处理呢?最好能够让此时此刻负载较小的节点来处理,这样使得每个节点的压力都比较平均。要实现这个功能,就需要在所有节点之前增加一个“调度者”的角色,用户的所有请求都先交给它,然后它根据当前所有节点的负载情况,决定将这个请求交给哪个节点处理。这个“调度者”有个牛逼了名字——负载均衡服务器。

集群结构的好处就是系统扩展非常容易。如果随着你们系统业务的发展,当前的系统又支撑不住了,那么给这个集群再增加节点就行了。但是,当你的业务发展到一定程度的时候,你会发现一个问题——无论怎么增加节点,貌似整个集群性能的提升效果并不明显了。这时候,你就需要使用微服务结构了。

微服务结构

先来对前面的知识点做个总结。 从单机结构到集群结构,你的代码基本无需要作任何修改,你要做的仅仅是多部署几台服务器,没太服务器上运行相同的代码就行了。但是,当你要从集群结构演进到微服务结构的时候,之前的那套代码就需要发生较大的改动了。所以对于新系统我们建议,系统设计之初就采用微服务架构,这样后期运维的成本更低。但如果一套老系统需要升级成微服务结构的话,那就得对代码大动干戈了。所以,对于老系统而言,究竟是继续保持集群模式,还是升级成微服务架构,这需要你们的架构师深思熟虑、权衡投入产出比。

OK,下面开始介绍所谓的微服务。 微服务就是将一个完整的系统,按照业务功能,拆分成一个个独立的子系统,在微服务结构中,每个子系统就被称为“服务”。这些子系统能够独立运行在web容器中,它们之间通过RPC方式通信。

举个例子,假设需要开发一个在线商城。按照微服务的思想,我们需要按照功能模块拆分成多个独立的服务,如:用户服务、产品服务、订单服务、后台管理服务、数据分析服务等等。这一个个服务都是一个个独立的项目,可以独立运行。如果服务之间有依赖关系,那么通过RPC方式调用。

这样的好处有很多:

  1. 系统之间的耦合度大大降低,可以独立开发、独立部署、独立测试,系统与系统之间的边界非常明确,排错也变得相当容易,开发效率大大提升。
  2. 系统之间的耦合度降低,从而系统更易于扩展。我们可以针对性地扩展某些服务。假设这个商城要搞一次大促,下单量可能会大大提升,因此我们可以针对性地提升订单系统、产品系统的节点数量,而对于后台管理系统、数据分析系统而言,节点数量维持原有水平即可。
  3. 服务的复用性更高。比如,当我们将用户系统作为单独的服务后,该公司所有的产品都可以使用该系统作为用户系统,无需重复开发。

那么问题来了,当采用微服务结构后,一个完整的系统可能有很多独立的子系统组成,当业务量渐渐发展起来之后,而这些子系统之间的关系将错综复杂,而且为了能够针对性地增加某些服务的处理能力,某些服务的背后可能是一个集群模式,由多个节点构成,这无疑大大增加了运维的难度。微服务的想法好是好,但开发、运维的复杂度实在是太高。为了解决这些问题,阿里巴巴的Dubbo就横空出世了。

知识点2:Dubbo

Dubbo是一套微服务系统的协调者,在它这套体系中,一共有三种角色,分别是:服务提供者(下面简称提供者)、服务消费者(下面简称消费者)、注册中心。

你在使用的时候需要将Dubbo的jar包引入到你的项目中,也就是每个服务都要引入Dubbo的jar包。然后当这些服务初始化的时候,Dubbo就会将当前系统需要发布的服务、以及当前系统的IP和端口号发送给注册中心,注册中心便会将其记录下来。这就是服务发布的过程。与此同时,也是在系统初始化的时候,Dubbo还会扫描一下当前系统所需要引用的服务,然后向注册中心请求这些服务所在的IP和端口号。接下来系统就可以正常运行了。当系统A需要调用系统B的服务的时候,A就会与B建立起一条RPC信道,然后再调用B系统上相应的服务。

这,就是Dubbo的作用。

知识点3:容器化部署

当我们使用了微服务架构后,我们将一个原本完整的系统,按照业务逻辑拆分成一个个可独立运行的子系统。为了降低系统间的耦合度,我们希望这些子系统能够运行在独立的环境中,这些环境之间能够相互隔离。

在Docker出现之前,若使用虚拟机来实现运行环境的相互隔离的话成本较高,虚拟机会消耗较多的计算机硬件/软件资源。Docker不仅能够实现运行环境的隔离,而且能极大程度的节约计算机资源,它成为一种轻量级的“虚拟机”。

知识点4:自动化构建

当我们使用微服务架构后,随着业务的逐渐发展,系统之间的依赖关系会日益复杂,而且各个模块的构建顺序都有所讲究。对于一个小型系统来说,也许只有几个模块,那么你每次采用人肉构建的方式也许并不感觉麻烦。但随着系统业务的发展,你的系统之间的依赖关系日益复杂,子系统也逐渐增多,每次构建一下你都要非常小心谨慎,稍有不慎整个服务都无法正常启动。而且这些构建的工作很low,但却需要消耗大量的精力,这无疑降低了开发的效率。不过没关系,Jenkins就是来帮助你解决这个问题的。

我们只需在Jenkins中配置好代码仓库、各个模块的构建顺序和构建命令,在以后的构建中,只需要点击“立即构建”按钮,Jenkins就会自动到你的代码仓库中拉取最新的代码,然后根据你事先配置的构建命令进行构建,最后发布到指定的容器中运行。你也可以让Jenkins定时检查代码仓库版本的变化,一旦发现变动就自动地开始构建过程,并且让Jenkins在构建成功后给你发一封邮件。这样你连“立即构建”的按钮也不需要按,就能全自动地完成这一切构建过程。

实战动手篇
1. 学习目标

接下来我会带着大家,以一个在线商城为例,搭建一套能够自动化部署的微服务框架。这个框架能做如下几件事情:

基于SpringBoot快速开发 我们将选择目前热度很高的SpringBoot,最大限度地降低配置复杂度,把大量的精力投入到我们的业务开发中来。

基于Dubbo的微服务化 我们会使用阿里巴巴的开源框架Dubbo,将我们的系统拆分成多个独立的微服务,然后用Dubbo来管理所有服务的发布和引用。有了Dubbo之后,调用远程服务就像调用一个本地函数一样简单,Dubbo会帮我们完成远程调用背后所需要的一切。

基于Docker的容器化部署 由于使用了微服务架构后,我们的系统将会由很多子系统构成。为了达到多个系统之间环境隔离的目的,我们可以将它们部署在多台服务器上,可这样的成本会比较高,而且每台服务器的性能可能都没有充分利用起来。所以我们很自然地想到了虚拟机,在同一台服务器上运行多个虚拟机,从而实现环境的隔离,每个虚拟机上运行独立的服务。然而虚拟机的隔离成本依旧很高,因为它需要占用服务器较多的硬件资源和软件资源。所以,在微服务结构下,要实现服务环境的隔离,Docker是最佳选择。它比虚拟机更加轻量级,占用资源较少,而且能够实现快速部署。

基于Jenkins的自动化构建 当我们采用了微服务架构后,我们会发现这样一个问题。整个系统由许许多多的服务构
成,这些服务都需要运行在单独的容器中,那么每次发布的复杂度将非常高。首先你要搞清楚这些服务之间的依赖关系、启动的先后顺序,然后再将多个子系统挨个编译、打包、发布。这些操作技术难度低,却又容易出错。那么有什么工具能够帮助我们解决这些问题呢?答案就是——Jenkins。 它是一款自动化构建的工具,简单的来说,就是我们只需要在它的界面上按一个按钮,就可以实现上述一系列复杂的过程。

2. 项目背景介绍

本文我以一个大家都非常熟悉的在线商城作为例子,一步步教大家如何搭建微服务框架,它有如下功能:

  • 产品管理
    产品的增删改查。
  • 订单管理
    订单的增删改查、购物车功能。
  • 用户管理
    用户的登录、注册、权限管理、收货地址等等。
  • 数据分析
    提供对本系统数据分析的功能。

注意:本文的IDE使用的是intelliJ IDEA,推荐大家也用这个,用了都说好,用了你就会爱上它。

3. 创建项目的组织结构

在动手之前,我先来说一说这一步的目标:

  • 创建一个Maven Project,命名为“Gaoxi”
    这个Project由多个Module构成,每个Module对应着“微服务”的一个子系统,可独立运行,是一个独立的项目。 这也是目前主流的项目组织形式,即多模块项目。
  • 在Gaoxi这个项目下创建各个子模块,每个自模块都是一个独立的SpringBoot项目:
    • Gaoxi-User 用户服务
    • Gaoxi-Order 订单服务
    • Gaoxi-Product 产品服务
    • Gaoxi-Analysis 数据分析服务
    • Gaoxi-Controller 本系统的控制层,和以往三层结构中的Controller层的作用一样,都是用作请求调度,只不过在微服务架构中,我们将它抽象成一个单独的系统,可以独立运行。
    • Gaoxi-Common-Service-Facade 它处于本系统的最底层,被所有模块依赖,一些公用的类库都放在这里。
    • Gaoxi-Redis 我们将Redis封装成一个单独的服务,运行在独立的容器中,当哪一个模块需要使用Redis的时候,仅需要引入该服务即可,就免去了各种繁琐的、重复的配置。而这些配置均在Gaoxi-Redis系统中完成了。

图片描述

下面开始动手。

3.1 创建Project
  • New一个Project

图片描述

  • 选择Spring Initializr

图片描述

  • 设置groupId、artifactId、version
<groupId>com.gaoxi</groupId>
<artifactId>gaoxi</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  • Project创建完毕!接下来在Project下面创建Module

    3.2 创建Module
  • 在Project上New Module

图片描述

  • 和刚才一样,选择Spring Initializr,设置groupId、artifactId、version
  • 依次创建好所有的Module,如下图所示:

图片描述

3.3 构建模块的依赖关系

目前为止,模块之间没有任何联系,下面我们要通过pom文件来指定它们之间的依赖关系,依赖关系如下图所示:

图片描述

Gaoxi-User、Gaoxi-Analysis、Gaoxi-Product、Gaoxi-Order这四个系统相当于以往三层结构的Service层,提供系统的业务逻辑,只不过在微服务结构中,Service层的各个模块都被抽象成一个个单独的子系统,它们提供RPC接口供上面的Gaoxi-Controller调用。它们之间的调用由Dubbo来完成,所以它们的pom文件中并不需要作任何配置。而这些模块和Gaoxi-Common-Service-Facade之间是本地调用,因此需要将Gaoxi-Common-Service-Facade打成jar包,并让这些模块依赖这个jar,因此就需要在所有模块的pom中配置和Gaoxi-Common-Service-Facade的依赖关系。

此外,为了简化各个模块的配置,我们将所有模块的通用依赖放在Project的pom文件中,然后让所有模块作为Project的子模块。这样子模块就可以从父模块中继承所有的依赖,而不需要自己再配置了。

下面开始动手:

  • 首先将Common-Service-Facade的打包方式设成jar
    当打包这个模块的时候,Maven会将它打包成jar,并安装在本地仓库中。这样其他模块打包的时候就可以引用这个jar。
*<groupId>com.gaoxi</groupId>
<artifactId>gaoxi-common-service-facade</artifactId>
<version>0.0.1</version>
<packaging>jar</packaging>*
  • 将其他模块的打包方式设为war
    除了Gaoxi-Common-Service-Facade外,其他模块都是一个个可独立运行的子系统,需要在web容器中运行,所以我们需要将这些模块的打包方式设成war
<groupId>com.gaoxi</groupId>
<artifactId>gaoxi-user</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>war</packaging>
  • 在总pom中指定子模块
    modules标签指定了当前模块的子模块是谁,但是仅在父模块的pom文件中指定子模块还不够,还需要在子模块的pom文件中指定父模块是谁。
<modules>
    <module>Gaoxi-Analysis</module>
    <module>Gaoxi-Order</module>
    <module>Gaoxi-Product</module>
    <module>Gaoxi-User</module>
    <module>Gaoxi-Redis</module>
    <module>Gaoxi-Controller</module>
    <module>Gaoxi-Common-Service-Facade</module>
</modules>
  • 在子模块中指定父模块
<parent>
    <groupId>com.gaoxi</groupId>
    <artifactId>gaoxi</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <relativePath>../pom.xml</relativePath>
</parent>

到此为止,模块的依赖关系配置完毕!但要注意模块打包的顺序。由于所有模块都依赖于Gaoxi-Common-Servie-Facade模块,因此在构建模块时,首先需要编译、打包、安装Gaoxi-Common-Servie-Facade,将它打包进本地仓库中,这样上层模块才能引用到。当该模块安装完毕后,再构建上层模块。否则在构建上层模块的时候会出现找不到Gaoxi-Common-Servie-Facade中类库的问题。

3.4 在父模块的pom中添加所有子模块公用的依赖
<dependencies>
    <!-- Spring Boot -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring MVC -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Spring Boot Test -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>

    <!-- MyBatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- Mysql -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>

    <!-- Dubbo -->
    <dependency>
        <groupId>io.dubbo.springboot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId>
        <version>1.0.0</version>
    </dependency>

    <!-- gaoxi-common-service-facade -->
    <dependency>
        <groupId>com.gaoxi</groupId>
        <artifactId>gaoxi-common-service-facade</artifactId>
        <version>0.0.1</version>
    </dependency>

    <!-- AOP -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
    </dependency>

    <!-- guava -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>23.3-jre</version>
    </dependency>
</dependencies>

当父模块的pom中配置了公用依赖后,子模块的pom文件将非常简洁,如下所示:

<groupId>com.gaoxi</groupId>
<artifactId>gaoxi-user</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<packaging>war</packaging>

<name>gaoxi-user</name>

<parent>
    <groupId>com.gaoxi</groupId>
    <artifactId>gaoxi</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <relativePath>../pom.xml</relativePath>
</parent>

当项目的结构搭建完成之后,接下来你需要配置Docker环境,并将这些项目打包进容器中,验证下是否能正常启动。

4. 创建Docker容器
4.1 安装Docker

在使用Docker之前,你当然先要安装Docker,安装过程较为简单,基本上就是傻瓜式操作,这里就不作过多介绍了,你可以在Docker的官网下载相应系统的安装包。 https://www.docker.com/

4.2 获取Tomcat镜像

在微服务架构中,一个完整的系统被拆分成了多个被称为“微服务”的子系统,这些子系统可以独立运行在Web容器中。所以我们需要为这些系统提供运行的Web容器,这里我们选择大家较为熟悉的Tomcat。

我们知道,Tomcat依赖于Java环境,安装Tomcat之前要进行一系列环境的配置:安装Java、配置环境变量、安装Tomcat等等。这些操作还是有些繁琐的。不过没关系,当使用了Docker之后,这些过程都可以轻而易举地完成。

我们只需从Docker Hub上找到Tomcat的镜像资源,然后从上面拉取下来就可以使用。你可以使用Tomcat官方的镜像,也可以使用我发布在Docker Hub上的Tomcat镜像。

注意点:推荐使用我的Tomcat镜像资源chaimm/tomcat,因为这个镜像中除了配置Tomcat的安装环境以外,还有一些本项目中要用到的Jenkins相关的配置。
采用如下命令从Docker Hub上拉取镜像:

docker pull chaimm/tomcat:1.1
简单解释下,docker pull是从从Docker Hub上拉取镜像的命令,后面的chaimm/tomcat是镜像的名称,:1.1是镜像的版本号。目前这个镜像的最新版本号是1.1,推荐大家拉取这个。

4.3 创建Tomcat容器

这里再简单介绍下“镜像”和“容器”的关系。 “镜像”就好比是面向对象中的“类”,“容器”就好比“类”创建的“对象”。在面向对象中,“类”定义了各种属性,“类”可以实例化出多个“对象”;而在Docker中,“镜像”定义了各种配置信息,它可以实例化出多个“容器”。“容器”就是一台可以运行的“虚拟机”。

接下来我们需要为所有的微服务创建各自的容器:

  • gaoxi-user
  • gaoxi-product
  • gaoxi-order
  • gaoxi-analysis
  • gaoxi-controller
  • gaoxi-redis
    以创建gaoxi-user容器为例,采用如下命令创建容器:

docker run --name gaoxi-user-1 -p 8082:8080 -v /usr/web/gaoxi-log:/opt/tomcat/gaoxi-log chaimm/tomcat:1.1

  • --name:指定容器的名字
  • -p:指定容器的端口映射 -p 8082:8080 表示将容器的8080端口映射到宿主机的8082端口上
  • -v:指定容器数据卷的映射 xxx:yyy 表示将容器yyy目录映射到宿主机的xxx目录上,从而访问宿主机的xxx目录就相当于访问容器的yyy目录。
  • chaimm/tomcat:1.1:表示容器所对应的镜像。
    这条命令执行成功后,你就可以通过你的IP:8082 访问到gaoxi-user-1容器的tomcat了。如果你看到了那只眼熟了猫,那就说明容器启动成功了!

图片描述

接下来,你需要按照上面的方法,给剩下几个系统创建好Tomcat容器。

注意点:这里要注意的是,你需要给这些Tomcat容器指定不同的端口号,防止端口号冲突。当然,在实际开发中,你并不需要将容器的8080端口映射到宿主机上,这里仅仅是为了验证容器是否启动成功才这么做的。

5. 整合Dubbo
5.1 创建zookeeper容器

Dubbo一共定义了三种角色,分别是:服务提供者、服务消费者、注册中心。注册中心是服务提供者和服务消费者的桥梁,服务消费者会在初始化的时候将自己的IP和端口号发送给注册中心,而服务消费者通过注册中心知道服务提供者的IP和端口号。

在Dubbo中,注册中心有多种选择,Dubbo最为推荐的即为ZooKeeper,本文采用ZooKeepeer作为Dubbo的注册中心。

创建ZooKeeper容器也较为简单,大家可以直接使用我创建的ZooKeeper镜像,通过如下命令即可下载镜像:

docker pull chaimm/zookeeper-dubbo:1.0
该镜像中不仅运行了一个zookeeper,还运行了一个拥有dubbo-admin项目的tomcat。dubbo-admin是Dubbo的一个可视化管理工具,可以查看服务的发布和引用的情况。

使用如下命令启动容器:

docker run --name zookeeper-debug -p 2182:2181 -p 10000:8080 chaimm/zookeeper-dubbo:1.0

  • -p 2182:2181:将容器的2181端口映射到宿主机的2182端口上,该端口是ZooKeeper的端口号。
  • -p 10000:8080:将容器的8080端口映射到宿主机的10000端口上,该端口是Dubbo-Admin所在Tomcat的端口号。
    启动成功后,你就可以通过你的IP:10000/dubbo-admin-2.8.4/访问到Dubbo-Admin,如下图所示:

图片描述

5.2 父pom文件中引入dubbo依赖
<!-- Spring Boot Dubbo 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.dubbo.springboot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
5.3 发布服务

假设,我们需要将Gaoxi-User项目中的UserService发布成一项RPC服务,供其他系统远程调用,那么我们究竟该如何借助Dubbo来实现这一功能呢?

  • 在Gaoxi-Common-Service-Facade中定义UserService的接口
    由于服务的发布和引用都依赖于接口,但服务的发布方和引用方在微服务架构中往往不在同一个系统中,所以需要将需要发布和引用的接口放在公共类库中,从而双方都能够引用。接口如下所示:
public interface UserService {

    public UserEntity login(LoginReq loginReq);
}
  • 在Gaoxi-User中定义接口的实现
    在实现类上需要加上Dubbo的@Service注解,从而Dubbo会在项目启动的时候扫描到该注解,将它发布成一项RPC服务。
@Service(version = "1.0.0")
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Override
    public UserEntity login(LoginReq loginReq) {
        // 具体的实现代码
    }
}
  • 在Gaoxi-User的application.properties中配置服务提供者的信息
spring.dubbo.application.name=user-provider # 本服务的名称
spring.dubbo.registry.address=zookeeper://IP:2182 # ZooKeeper所在服务器的IP和端口号
spring.dubbo.protocol.name=dubbo # RPC通信所采用的协议
spring.dubbo.protocol.port=20883 # 本服务对外暴露的端口号
spring.dubbo.scan=com.gaoxi.user.service # 服务实现类所在的路径

按照上面配置完成后,当Gaoxi-User系统初始化的时候,就会扫描spring.dubbo.scan所指定的路径下的@Service注解,该注解标识了需要发布成RPC服务的类。Dubbo会将这些类的接口信息+本服务器的IP+spring.dubbo.protocol.port所指定的端口号发送给Zookeeper,Zookeeper会将这些信息存储起来。 这就是服务发布的过程,下面来看如何引用一项RPC服务。

5.4 引用服务

假设,Gaoxi-Controller需要调用Gaoxi-User 提供的登录功能,此时它就需要引用UserService这项远程服务。下面来介绍服务引用的方法。

  • 声明需要引用的服务
    引用服务非常简单,你只需要在引用的类中声明一项服务,然后用@Reference标识,如下所示:
@RestController
public class UserControllerImpl implements UserController {

    @Reference(version = "1.0.0")
    private UserService userService;

    @Override
    public Result login(LoginReq loginReq, HttpServletResponse httpRsp) {

        // 登录鉴权
        UserEntity userEntity = userService.login(loginReq);
    }
}
  • 在Gaoxi-Controller的application.properties中配置服务消费者的信息
spring.dubbo.application.name=controller-consumer # 本服务的名称
spring.dubbo.registry.address=zookeeper://IP:2182 # zookeeper所在服务器的IP和端口号
spring.dubbo.scan=com.gaoxi # 引用服务的路径

上述操作完成后,当Gaoxi-Controller初始化的时候,Dubbo就会扫描spring.dubbo.scan所指定的路径,并找到所有被@Reference修饰的成员变量;然后向Zookeeper请求该服务所在的IP和端口号。当调用userService.login()的时候,Dubbo就会向Gaoxi-User发起请求,完成调用的过程。这个调用过程是一次RPC调用,但作为程序猿来说,这和调用一个本地函数没有任何区别,远程调用的一切都由Dubbo来帮你完成。这就是Dubbo的作用。
未完继续:如何零基础搭建一套微服务框架(二)

作者:序猿柴毛毛,原文地址

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