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Dubbo3 应用级服务发现

本文介绍了 Dubbo3 应用级服务发现的实现原理

Wednesday, June 02, 2021

1 服务发现（Service Discovery）概述

从 Internet 刚开始兴起，如何动态感知后端服务的地址变化就是一个必须要面对的问题，为此人们定义了 DNS 协议，基于此协议，调用方只需要记住由固定字符串组成的域名，就能轻松完成对后端服务的访问，而不用担心流量最终会访问到哪些机器 IP，因为有代理组件会基于 DNS 地址解析后的地址列表，将流量透明的、均匀的分发到不同的后端机器上。

在使用微服务构建复杂的分布式系统时，如何感知 backend 服务实例的动态上下线，也是微服务框架最需要关心并解决的问题之一。业界将这个问题称之为 - 微服务的地址发现（Service Discovery），业界比较有代表性的微服务框架如 SpringCloud、Dubbo 等都抽象了强大的动态地址发现能力，并且为了满足微服务业务场景的需求，绝大多数框架的地址发现都是基于自己设计的一套机制来实现，因此在能力、灵活性上都要比传统 DNS 丰富得多。如 SpringCloud 中常用的 Eureka， Dubbo 中常用的 Zookeeper、Nacos 等，这些注册中心实现不止能够传递地址（IP + Port），还包括一些微服务的 Metadata 信息，如实例序列化类型、实例方法列表、各个方法级的定制化配置等。

下图是微服务中 Service Discovery 的基本工作原理图，微服务体系中的实例大概可分为三种角色：服务提供者（Provider）、服务消费者（Consumer）和注册中心（Registry）。而不同框架实现间最主要的区别就体现在注册中心数据的组织：地址如何组织、以什么粒度组织、除地址外还同步哪些数据？

我们今天这篇文章就是围绕这三个角色展开，重点看下 Dubbo 中对于服务发现方案的设计，包括之前老的服务发现方案的优势和缺点，以及 Dubbo 3.0 中正在设计、开发中的全新的面向应用粒度的地址发现方案，我们期待这个新的方案能做到：

支持几十万/上百万级集群实例的地址发现
与不同的微服务体系（如 Spring Cloud）实现在地址发现层面的互通

2 Dubbo 地址发现机制解析

我们先以一个 DEMO 应用为例，来快速的看一下 Dubbo “接口粒度”服务发现与“应用粒度”服务发现体现出来的区别。这里我们重点关注 Provider 实例是如何向注册中心注册的，并且，为了体现注册中心数据量变化，我们观察的是两个 Provider 实例的场景。

应用 DEMO 提供的服务列表如下：

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.samples.basic.api.DemoService" ref="demoService"/>
<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.samples.basic.api.GreetingService" ref="greetingService"/>

我们示例注册中心实现采用的是 Zookeeper ，启动 192.168.0.103 和 192.168.0.104 两个实例后，以下是两种模式下注册中心的实际数据

1. “接口粒度” 服务发现

192.168.0.103 实例注册的数据

dubbo://192.168.0.103:20880/org.apache.dubbo.samples.basic.api.DemoService?anyhost=true&application=demo-provider&default=true&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.samples.basic.api.DemoService&methods=testVoid,sayHello&pid=995&release=2.7.7&side=provider&timestamp=1596988171266

dubbo://192.168.0.103:20880/org.apache.dubbo.samples.basic.api.GreetingService?anyhost=true&application=demo-provider&default=true&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.samples.basic.api.GreetingService&methods=greeting&pid=995&release=2.7.7&side=provider&timestamp=1596988170816

192.168.0.104 实例注册的数据

dubbo://192.168.0.104:20880/org.apache.dubbo.samples.basic.api.DemoService?anyhost=true&application=demo-provider&default=true&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.samples.basic.api.DemoService&methods=testVoid,sayHello&pid=995&release=2.7.7&side=provider&timestamp=1596988171266

dubbo://192.168.0.104:20880/org.apache.dubbo.samples.basic.api.GreetingService?anyhost=true&application=demo-provider&default=true&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.samples.basic.api.GreetingService&methods=greeting&pid=995&release=2.7.7&side=provider&timestamp=1596988170816

2. “应用粒度” 服务发现

192.168.0.103 与 192.168.0.104 两个实例共享一份注册中心数据，如下：

{
	"name": "demo-provider",
	"id": "192.168.0.103:20880",
	"address": "192.168.0.103",
	"port": 20880,
  "metadata": {
    "dubbo.endpoints": "[{\"port\":20880,\"protocol\":\"dubbo\"}]",
    "dubbo.metadata.storage-type": "local",
    "dubbo.revision": "6785535733750099598"
  },
	"time": 1583461240877
}

{
	"name": "demo-provider",
	"id": "192.168.0.104:20880",
	"address": "192.168.0.104",
	"port": 20880,
  "metadata": {
    "dubbo.endpoints": "[{\"port\":20880,\"protocol\":\"dubbo\"}]",
    "dubbo.metadata.storage-type": "local",
    "dubbo.revision": "7829635812370099387"
  },
	"time": 1583461240877
}

对比以上两种不同粒度的服务发现模式，从 “接口粒度” 升级到 “应用粒度” 后我们可以总结出最大的区别是：注册中心数据量不再与接口数成正比，不论应用提供有多少接口，注册中心只有一条实例数据。

那么接下来我们详细看下这个变化给 Dubbo 带来了哪些好处。

3 Dubbo 应用级服务发现的意义

我们先说结论，应用级服务发现给 Dubbo 带来以下优势：

与业界主流微服务模型对齐，比如 SpringCloud、Kubernetes Native Service等。
提升性能与可伸缩性。注册中心数据的重新组织（减少），能最大幅度的减轻注册中心的存储、推送压力，进而减少 Dubbo Consumer 侧的地址计算压力；集群规模也开始变得可预测、可评估（与 RPC 接口数量无关，只与实例部署规模相关）。

3.1 对齐主流微服务模型

自动、透明的实例地址发现（负载均衡）是所有微服务框架需要解决的事情，这能让后端的部署结构对上游微服务透明，上游服务只需要从收到的地址列表中选取一个，发起调用就可以了。要实现以上目标，涉及两个关键点的自动同步：

实例地址，服务消费方需要知道地址以建立连接
RPC 方法定义，服务消费方需要知道 RPC 服务的具体定义，不论服务类型是 rest 或 rmi 等。

对于 RPC 实例间借助注册中心的数据同步，REST 定义了一套非常有意思的成熟度模型，感兴趣的朋友可以参考这里的链接 https://www.martinfowler.com/articles/richardsonMaturityModel.html，按照文章中的 4 级成熟度定义，Dubbo 当前基于接口粒度的模型可以对应到 L4 级别。

接下来，我们看看 Dubbo、SpringCloud 以及 Kubernetes 分别是怎么围绕自动化的实例地址发现这个目标设计的。

1. Spring Cloud

Spring Cloud 通过注册中心只同步了应用与实例地址，消费方可以基于实例地址与服务提供方建立连接，但是消费方对于如何发起 http 调用（SpringCloud 基于 rest 通信）一无所知，比如对方有哪些 http endpoint，需要传入哪些参数等。

RPC 服务这部分信息目前都是通过线下约定或离线的管理系统来协商的。这种架构的优缺点总结如下。优势：部署结构清晰、地址推送量小；缺点：地址订阅需要指定应用名， provider 应用变更（拆分）需消费端感知；RPC 调用无法全自动同步。

2. Dubbo

Dubbo 通过注册中心同时同步了实例地址和 RPC 方法，因此其能实现 RPC 过程的自动同步，面向 RPC 编程、面向 RPC 治理，对后端应用的拆分消费端无感知，其缺点则是地址推送数量变大，和 RPC 方法成正比。

3. Dubbo + Kubernetes

Dubbo 要支持 Kubernetes native service，相比之前自建注册中心的服务发现体系来说，在工作机制上主要有两点变化：

服务注册由平台接管，provider 不再需要关心服务注册
consumer 端服务发现将是 Dubbo 关注的重点，通过对接平台层的 API-Server、DNS 等，Dubbo client 可以通过一个 Service Name（通常对应到 Application Name）查询到一组 Endpoints（一组运行 provider 的 pod），通过将 Endpoints 映射到 Dubbo 内部地址列表，以驱动 Dubbo 内置的负载均衡机制工作。

Kubernetes Service 作为一个抽象概念，怎么映射到 Dubbo 是一个值得讨论的点
Service Name - > Application Name，Dubbo 应用和 Kubernetes 服务一一对应，对于微服务运维和建设环节透明，与开发阶段解耦。
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: provider-app-name
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 
      targetPort: 9376
Service Name - > Dubbo RPC Service，Kubernetes 要维护调度的服务与应用内建 RPC 服务绑定，维护的服务数量变多。
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-1
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
...
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-2
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
...
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-N
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
...

结合以上几种不同微服务框架模型的分析，我们可以发现，Dubbo 与 SpringCloud、Kubernetes 等不同产品在微服务的抽象定义上还是存在很大不同的。SpringCloud 和 Kubernetes 在微服务的模型抽象上还是比较接近的，两者基本都只关心实例地址的同步，如果我们去关心其他的一些服务框架产品，会发现它们绝大多数也是这么设计的；

即 REST 成熟度模型中的 L3 级别。

对比起来 Dubbo 则相对是比较特殊的存在，更多的是从 RPC 服务的粒度去设计的。

对应 REST 成熟度模型中的 L4 级别。

如我们上面针对每种模型做了详细的分析，每种模型都有其优势和不足。而我们最初决定 Dubbo 要做出改变，往其他的微服务发现模型上的对齐，是我们最早在确定 Dubbo 的云原生方案时，我们发现要让 Dubbo 去支持 Kubernetes Native Service，模型对齐是一个基础条件；另一点是来自用户侧对 Dubbo 场景化的一些工程实践的需求，得益于 Dubbo 对多注册、多协议能力的支持，使得 Dubbo 联通不同的微服务体系成为可能，而服务发现模型的不一致成为其中的一个障碍，这部分的场景描述请参见以下文章：Dubbo 如何成为连接异构微服务体系的最佳服务开发框架

3.2 更大规模的微服务集群 - 解决性能瓶颈

这部分涉及到和注册中心、配置中心的交互，关于不同模型下注册中心数据的变化，之前原理部分我们简单分析过。为更直观的对比服务模型变更带来的推送效率提升，我们来通过一个示例看一下不同模型注册中心的对比：

图中左边是微服务框架的一个典型工作流程，Provider 和 Consumer 通过注册中心实现自动化的地址通知。其中，Provider 实例的信息如图中表格所示：应用 DEMO 包含三个接口 DemoService 1 2 3，当前实例的 ip 地址为 10.210.134.30。

对于 Spring Cloud 和 Kubernetes 模型，注册中心只会存储一条 DEMO - 10.210.134.30+metadata 的数据；
对于老的 Dubbo 模型，注册中心存储了三条接口粒度的数据，分别对应三个接口 DemoService 1 2 3，并且很多的址数据都是重复的；

可以总结出，基于应用粒度的模型所存储和推送的数据量是和应用、实例数成正比的，只有当我们的应用数增多或应用的实例数增长时，地址推送压力才会上涨。而对于基于接口粒度的模型，数据量是和接口数量正相关的，鉴于一个应用通常发布多个接口的现状，这个数量级本身比应用粒度是要乘以倍数的；另外一个关键点在于，接口粒度导致的集群规模评估的不透明，相对于实例、应用增长都通常是在运维侧的规划之中，接口的定义更多的是业务侧的内部行为，往往可以绕过评估给集群带来压力。

以 Consumer 端服务订阅举例，根据我对社区部分 Dubbo 中大规模头部用户的粗略统计，根据受统计公司的实际场景，一个 Consumer 应用要消费（订阅）的 Provier 应用数量往往要超过 10 个，而具体到其要消费（订阅）的的接口数量则通常要达到 30 个，平均情况下 Consumer 订阅的 3 个接口来自同一个 Provider 应用，如此计算下来，如果以应用粒度为地址通知和选址基本单位，则平均地址推送和计算量将下降 60% 还要多，而在极端情况下，也就是当 Consumer 端消费的接口更多的来自同一个应用时，这个地址推送与内存消耗的占用将会进一步得到降低，甚至可以超过 80% 以上。

一个典型的极端场景即是 Dubbo 体系中的网关型应用，有些网关应用消费（订阅）达 100+ 应用，而消费（订阅）的服务有 1000+ ，平均有 10 个接口来自同一个应用，如果我们把地址推送和计算的粒度改为应用，则地址推送量从原来的 n * 1000 变为 n * 100，地址数量降低可达近 90%。

4 应用级服务发现工作原理

4.1 设计原则

上面一节我们从服务模型及支撑大规模集群的角度分别给出了 Dubbo 往应用级服务发现靠拢的好处和原因，但这么做的同时接口粒度的服务治理能力还是要继续保留，这是 Dubbo 框架编程模型易用性、服务治理能力优势的基础。以下是我认为我们做服务模型迁移仍要坚持的设计原则

新的服务发现模型要实现对原有 Dubbo 消费端开发者的无感知迁移，即 Dubbo 继续面向 RPC 服务编程、面向 RPC 服务治理，做到对用户侧完全无感知。
建立 Consumer 与 Provider 间的自动化 RPC 服务元数据协调机制，解决传统微服务模型无法同步 RPC 级接口配置的缺点。

4.2 基本原理详解

应用级服务发现作为一种新的服务发现机制，和以前 Dubbo 基于 RPC 服务粒度的服务发现在核心流程上基本上是一致的：即服务提供者往注册中心注册地址信息，服务消费者从注册中心拉取&订阅地址信息。

这里主要的不同有以下两点：

4.2.1 注册中心数据以“应用 - 实例列表”格式组织，不再包含 RPC 服务信息

以下是每个 Instance metadata 的示例数据，总的原则是 metadata 只包含当前 instance 节点相关的信息，不涉及 RPC 服务粒度的信息。

总体信息概括如下：实例地址、实例各种环境标、metadata service 元数据、其他少量必要属性。

{
	"name": "provider-app-name",
	"id": "192.168.0.102:20880",
	"address": "192.168.0.102",
	"port": 20880,
	"sslPort": null,
	"payload": {
		"id": null,
		"name": "provider-app-name",
		"metadata": {
			"metadataService": "{\"dubbo\":{\"version\":\"1.0.0\",\"dubbo\":\"2.0.2\",\"release\":\"2.7.5\",\"port\":\"20881\"}}",
			"endpoints": "[{\"port\":20880,\"protocol\":\"dubbo\"}]",
			"storage-type": "local",
			"revision": "6785535733750099598",
		}
	},
	"registrationTimeUTC": 1583461240877,
	"serviceType": "DYNAMIC",
	"uriSpec": null
}

4.2.2 Client – Server 自行协商 RPC 方法信息

在注册中心不再同步 RPC 服务信息后，服务自省在服务消费端和提供端之间建立了一条内置的 RPC 服务信息协商机制，这也是“服务自省”这个名字的由来。服务端实例会暴露一个预定义的 MetadataService RPC 服务，消费端通过调用 MetadataService 获取每个实例 RPC 方法相关的配置信息。

当前 MetadataService 返回的数据格式如下，

[
  "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.DemoService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314", 
 "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.HelloService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314",
  "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.WorldService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider&timestamp=1583469714314"
]

熟悉 Dubbo 基于 RPC 服务粒度的服务发现模型的开发者应该能看出来，服务自省机制机制将以前注册中心传递的 URL 一拆为二：
一部分和实例相关的数据继续保留在注册中心，如 ip、port、机器标识等。
另一部分和 RPC 方法相关的数据从注册中心移除，转而通过 MetadataService 暴露给消费端。
理想情况下是能达到数据按照实例、RPC 服务严格区分开来，但明显可以看到以上实现版本还存在一些数据冗余，有些数据也还未合理划分。尤其是 MetadataService 部分，其返回的数据还只是简单的 URL 列表组装，这些 URL其实是包含了全量的数据。

以下是服务自省的一个完整工作流程图，详细描述了服务注册、服务发现、MetadataService、RPC 调用间的协作流程。

服务提供者启动，首先解析应用定义的“普通服务”并依次注册为 RPC 服务，紧接着注册内建的 MetadataService 服务，最后打开 TCP 监听端口。
启动完成后，将实例信息注册到注册中心（仅限 ip、port 等实例相关数据），提供者启动完成。
服务消费者启动，首先依据其要“消费的 provider 应用名”到注册中心查询地址列表，并完成订阅（以实现后续地址变更自动通知）。
消费端拿到地址列表后，紧接着对 MetadataService 发起调用，返回结果中包含了所有应用定义的“普通服务”及其相关配置信息。
至此，消费者可以接收外部流量，并对提供者发起 Dubbo RPC 调用

在以上流程中，我们只考虑了一切顺利的情况，但在更详细的设计或编码实现中，我们还需要严格约定一些异常场景下的框架行为。比如，如果消费者 MetadataService 调用失败，则在重试直到成功之前，消费者将不可以接收外部流量。

4.3 服务自省中的关键机制

4.3.1 元数据同步机制

Client 与 Server 间在收到地址推送后的配置同步是服务自省的关键环节，目前针对元数据同步有两种具体的可选方案，分别是：

内建 MetadataService。
独立的元数据中心，通过中心化的元数据集群协调数据。

1. 内建 MetadataService MetadataService 通过标准的 Dubbo 协议暴露，根据查询条件，会将内存中符合条件的“普通服务”配置返回给消费者。这一步发生在消费端选址和调用前。

2. 元数据中心 复用 2.7 版本中引入的元数据中心，provider 实例启动后，会尝试将内部的 RPC 服务组织成元数据的格式同步到元数据中心，而 consumer 则在每次收到注册中心推送更新后，主动查询元数据中心。

注意 consumer 端查询元数据中心的时机，是等到注册中心的地址更新通知之后。也就是通过注册中心下发的数据，我们能明确的知道何时某个实例的元数据被更新了，此时才需要去查元数据中心。

4.3.2 RPC 服务 < - > 应用映射关系

回顾上文讲到的注册中心关于“应用 - 实例列表”结构的数据组织形式，这个变动目前对开发者并不是完全透明的，业务开发侧会感知到查询/订阅地址列表的机制的变化。具体来说，相比以往我们基于 RPC 服务来检索地址，现在 consumer 需要通过指定 provider 应用名才能实现地址查询或订阅。

老的 Consumer 开发与配置示例：

<!-- 框架直接通过 RPC Service 1/2/N 去注册中心查询或订阅地址列表 -->
<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
<dubbo:reference interface="RPC Service 1" />
<dubbo:reference interface="RPC Service 2" />
<dubbo:reference interface="RPC Service N" />

新的 Consumer 开发与配置示例：

<!-- 框架需要通过额外的 provided-by="provider-app-x" 才能在注册中心查询或订阅到地址列表 -->
<dubbo:registry address="zookeeper://127.0.0.1:2181?registry-type=service"/>
<dubbo:reference interface="RPC Service 1" provided-by="provider-app-x"/>
<dubbo:reference interface="RPC Service 2" provided-by="provider-app-x" />
<dubbo:reference interface="RPC Service N" provided-by="provider-app-y" />

以上指定 provider 应用名的方式是 Spring Cloud 当前的做法，需要 consumer 端的开发者显示指定其要消费的 provider 应用。

以上问题的根源在于注册中心不知道任何 RPC 服务相关的信息，因此只能通过应用名来查询。

为了使整个开发流程对老的 Dubbo 用户更透明，同时避免指定 provider 对可扩展性带来的影响（参见下方说明），我们设计了一套 RPC 服务到应用名的映射关系，以尝试在 consumer 端自动完成 RPC 服务到 provider 应用名的转换。

Dubbo 之所以选择建立一套“接口-应用”的映射关系，主要是考虑到 service - app 映射关系的不确定性。一个典型的场景即是应用/服务拆分，如上面提到的配置<dubbo:reference interface="RPC Service 2" provided-by="provider-app-x" />，PC Service 2 是定义于 provider-app-x 中的一个服务，未来它随时可能会被开发者分拆到另外一个新的应用如 provider-app-x-1 中，这个拆分要被所有的 PC Service 2 消费方感知到，并对应用进行修改升级，如改为<dubbo:reference interface="RPC Service 2" provided-by="provider-app-x-1" />，这样的升级成本不可否认还是挺高的。到底是 Dubbo 框架帮助开发者透明的解决这个问题，还是交由开发者自己去解决，当然这只是个策略选择问题，并且 Dubbo 2.7.5+ 版本目前是都提供了的。其实我个人更倾向于交由业务开发者通过组织上的约束来做，这样也可进一步降低 Dubbo 框架的复杂度，提升运行态的稳定性。

5 总结与展望

应用级服务发现机制是 Dubbo 面向云原生走出的重要一步，它帮 Dubbo 打通了与其他微服务体系之间在地址发现层面的鸿沟，也成为 Dubbo 适配 Kubernetes Native Service 等基础设施的基础。我们期望 Dubbo 在新模型基础上，能继续保留在编程易用性、服务治理能力等方面强大的优势。但是我们也应该看到应用粒度的模型一方面带来了新的复杂性，需要我们继续去优化与增强；另一方面，除了地址存储与推送之外，应用粒度在帮助 Dubbo 选址层面也有进一步挖掘的潜力。

最后修改 February 22, 2023: Merge refactor website (#2293) (4517e8c1c9c)

Dubbo3 应用级服务发现

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1 服务发现（Service Discovery）概述

2 Dubbo 地址发现机制解析

3 Dubbo 应用级服务发现的意义

3.1 对齐主流微服务模型

3.2 更大规模的微服务集群 - 解决性能瓶颈

4 应用级服务发现工作原理

4.1 设计原则

4.2 基本原理详解

4.2.1 注册中心数据以“应用 - 实例列表”格式组织，不再包含 RPC 服务信息

4.2.2 Client – Server 自行协商 RPC 方法信息

4.3 服务自省中的关键机制

4.3.1 元数据同步机制

4.3.2 RPC 服务 < - > 应用映射关系

5 总结与展望

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Dubbo3 应用级服务发现

1 服务发现（Service Discovery） 概述

2 Dubbo 地址发现机制解析

3 Dubbo 应用级服务发现的意义

3.1 对齐主流微服务模型

3.2 更大规模的微服务集群 - 解决性能瓶颈

4 应用级服务发现工作原理

4.1 设计原则

4.2 基本原理详解

4.2.1 注册中心数据以“应用 - 实例列表”格式组织，不再包含 RPC 服务信息

4.2.2 Client – Server 自行协商 RPC 方法信息

4.3 服务自省中的关键机制

4.3.1 元数据同步机制

4.3.2 RPC 服务 < - > 应用映射关系

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