前言

过去一年，我的工作重心投入到了 API 网关（阿里云 CSB）中，这对于我来说是一个新的领域，但和之前接触的微服务治理方向又密不可分。API 网关适配微服务场景需要完成一些基础能力的建设，其一便是对接注册中心，从而作为微服务的入口流量，例如 Zuul、SpringCloud Gateway 都实现了这样的功能。实际上很多开源网关在这一特性上均存在较大的局限性，本文暂不讨论这些局限性，而是针对服务发现这一通用的场景，分享我对它的一些思考。

前言

路由（Route）的设计广泛存在于众多领域，以 RPC 框架 Dubbo 为例，就有标签路由、脚本路由、权重路由、同机房路由等实现。

在框架设计层面，路由层往往位于负载均衡层之前，在进行选址时，路由完成的是 N 选 M（M <= N），而负载均衡完成的是 M 选一，共同影响选址逻辑，最后触发调用。

在业务层面，路由往往是为了实现一定的业务语义，对流量进行调度，所以服务治理框架通常提供的都是基础的路由扩展能力，使用者根据业务场景进行扩展。

今天这篇文章将会围绕路由层该如何设计展开。

前言

这是一篇很久之前就想动笔写的文章，最近正好看到群里有小伙伴分享了 Dubbo 连接相关的文章，才又让我想起了这个话题。今天想跟大家聊的便是 Dubbo 中的连接控制这一话题。说到“连接控制”，可能有读者还没反应过来，但你对下面的配置可能不会感到陌生：

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<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" connections="10" />

如果你还不了解 Dubbo 中连接控制的用法，可以参考官方文档：https://dubbo.apache.org/zh/docs/advanced/config-connections/ ，话说最近 Dubbo 官方文档来了一次大换血，好多熟悉的文档差点都没找到在哪儿 Orz。

众所周知，dubbo 协议通信默认是长连接，连接配置功能用于决定消费者与提供者建立的长连接数。但官方文档只给出了该功能的使用方法，却并没有说明什么时候应该配置连接控制，本文将主要围绕该话题进行探讨。

本文也会涉及长连接相关的一些知识点。

前言

今天要聊的技术是序列化，这不是我第一次写序列化相关的文章了，今天动笔之前，我还特地去博客翻了下我博客早期的一篇序列化文章（如下图），竟然都过去 4 年了。

为什么又想聊序列化了呢？因为最近的工作用到了序列化相关的内容，其次，这几年 Dubbo 也发生了翻天覆地的变化，其中 Dubbo 3.0 主推的 Tripple 协议，更是打着下一代 RPC 通信协议的旗号，有取代 Dubbo 协议的势头。而 Tripple 协议使用的便是 Protobuf 序列化方案。

另外，Dubbo 社区也专门搞了一个序列化压测的项目：https://github.com/apache/dubbo-benchmark.git ，本文也将围绕这个项目，从性能维度展开对 Dubbo 支持的各个序列化框架的讨论。

当我们聊序列化的时候，我们关注什么？

最近几年，各种新的高效序列化方式层出不穷，最典型的包括：

• 专门针对 Java 语言的：JDK 序列化、Kryo、FST
• 跨语言的：Protostuff，ProtoBuf，Thrift，Avro，MsgPack 等等

为什么开源社区涌现了这么多的序列化框架，Dubbo 也扩展了这么多的序列化实现呢？主要还是为了满足不同的需求。

序列化框架的选择主要有以下几个方面：

1. 跨语言。是否只能用于 java 间序列化 / 反序列化，是否跨语言，跨平台。
2. 性能。分为空间开销和时间开销。序列化后的数据一般用于存储或网络传输，其大小是很重要的一个参数；解析的时间也影响了序列化协议的选择，如今的系统都在追求极致的性能。
3. 兼容性。系统升级不可避免，某一实体的属性变更，会不会导致反序列化异常，也应该纳入序列化协议的考量范围。

和 CAP 理论有点类似，目前市面上很少有一款序列化框架能够同时在三个方面做到突出，例如 Hessian2 在兼容性方面的表现十分优秀，性能也尚可，Dubbo 便使用了其作为默认序列化实现，而性能方面它其实是不如 Kryo 和 FST 的，在跨语言这一层面，它表现的也远不如 ProtoBuf，JSON。

其实反过来想想，要是有一个序列化方案既是跨语言的，又有超高的性能，又有很好的兼容性，那不早就成为分布式领域的标准了？其他框架早就被干趴了。

大多数时候，我们是挑选自己关注的点，找到合适的框架，满足我们的诉求，这才导致了序列化框架百花齐放的局面。

性能测试

很多序列化框架都宣称自己是“高性能”的，光他们说不行呀，我还是比较笃信“benchmark everything”的箴言，这样得出的结论，更能让我对各个技术有自己的认知，避免人云亦云，避免被不是很权威的博文误导。

怎么做性能测试呢？例如像这样？

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long start = System.currentTimeMillis();
measure();
System.out.println(System.currentTimeMillis()-start);

貌似不太高大上，但又说不上有什么问题。如果你这么想，那我推荐你了解下 JMH 基准测试框架，我之前写过的一篇文章《JAVA 拾遗 — JMH 与 8 个测试陷阱》推荐你先阅读以下。

事实上，Dubbo 社区的贡献者们早就搭建了一个比较完备的 Dubbo 序列化基础测试工程：https://github.com/apache/dubbo-benchmark.git。

你只要具备基本的 JMH 和 Dubbo 的知识，就可以测试出在 Dubbo 场景下各个序列化框架的表现。

我这里也准备了一份我测试的报告，供读者们参考。如果大家准备自行测试，不建议在个人 windows/mac 上 benchmark，结论可能会不准确。我使用了两台阿里云的 ECS 来进行测试，测试环境：Aliyun Linux，4c8g，启动脚本：

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java -server -Xmx2g -Xms2g -XX:MaxDirectMemorySize=1g -XX:+UseG1GC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -Xloggc:/home/admin/

为啥选择这个配置？我手上正好有两台这样的资源，没有特殊的设置~，况且从启动脚本就可以看出来，压测程序不会占用太多资源，我都没用满。

测试工程介绍：

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public interface UserService {
    public boolean existUser(String email);

    public boolean createUser(User user);

    public User getUser(long id);

    public Page<User> listUser(int pageNo);
}

一个 UserService 接口对业务应用中的 CRUD 操作。server 端以不同的序列化方案提供该服务，client 使用 JMH 进行多轮压测。

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@Benchmark
    @BenchmarkMode({Mode.Throughput })
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @Override
    public boolean existUser() throws Exception {
      // ...
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode({Mode.Throughput})
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @Override
    public boolean createUser() throws Exception {
      // ...
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode({Mode.Throughput})
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @Override
    public User getUser() throws Exception {
      // ...
    }

    @Benchmark
    @BenchmarkMode({Mode.Throughput})
    @OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
    @Override
    public Page<User> listUser() throws Exception {
      // ...
    }

整体的 benchmark 框架结构如上，详细的实现，可以参考源码。我这里只选择的一个评测指标 Throughput，即吞吐量。

省略一系列压测过程，直接给出结果：

Kryo

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Benchmark           Mode  Cnt      Score      Error  Units
Client.createUser  thrpt    3  20913.339 ± 3948.207  ops/s
Client.existUser   thrpt    3  31669.871 ± 1582.723  ops/s
Client.getUser     thrpt    3  29706.647 ± 3278.029  ops/s
Client.listUser    thrpt    3  17234.979 ± 1818.964  ops/s

Fst

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Benchmark           Mode  Cnt      Score       Error  Units
Client.createUser  thrpt    3  15438.865 ±  4396.911  ops/s
Client.existUser   thrpt    3  25197.331 ± 12116.109  ops/s
Client.getUser     thrpt    3  21723.626 ±  7441.582  ops/s
Client.listUser    thrpt    3  15768.321 ± 11684.183  ops/s

Hessian2

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Benchmark           Mode  Cnt      Score      Error  Units
Client.createUser  thrpt    3  22948.875 ± 2005.721  ops/s
Client.existUser   thrpt    3  34735.122 ± 1477.339  ops/s
Client.getUser     thrpt    3  20679.921 ±  999.129  ops/s
Client.listUser    thrpt    3   3590.129 ±  673.889  ops/s

FastJson

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Benchmark           Mode  Cnt      Score      Error  Units
Client.createUser  thrpt    3  26269.487 ± 1667.895  ops/s
Client.existUser   thrpt    3  29468.687 ± 5152.944  ops/s
Client.getUser     thrpt    3  25204.239 ± 4326.485  ops/s
Client.listUser    thrpt    3   9823.574 ± 2087.110  ops/s

Tripple

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Benchmark           Mode  Cnt      Score       Error  Units
Client.createUser  thrpt    3  19721.871 ±  5121.444  ops/s
Client.existUser   thrpt    3  35350.031 ± 20801.169  ops/s
Client.getUser     thrpt    3  20841.078 ±  8583.225  ops/s
Client.listUser    thrpt    3   4655.687 ±   207.503  ops/s

怎么看到这个测试结果呢？createUser、existUser、getUser 这几个方法测试下来，效果是参差不齐的，不能完全得出哪个框架性能最优，我的推测是因为序列化的数据量比较简单，量也不大，就是一个简单的 User 对象；而 listUser 的实现是返回了一个较大的 List<User> ，可以发现，Kryo 和 Fst 序列化的确表现优秀，处于第一梯队；令我意外的是 FastJson 竟然比 Hessian 还要优秀，位列第二梯队；Tripple（背后是 ProtoBuf）和 Hessian2 位列第三梯队。

当然，这样的结论一定受限于 benchmark 的模型，测试用例中模拟的 CRUD 也不一定完全贴近业务场景，毕竟业务是复杂的。

怎么样，这样的结果是不是也符合你的预期呢？

Dubbo 序列化二三事

最后，聊聊你可能知道也可能不知道的一些序列化知识。

hession-lite

Dubbo 使用的 Hessian2 其实并不是原生的 Hessian2 方案。注意看源码中的依赖：

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<dependency>
  <groupId>com.alibaba</groupId>
  <artifactId>hessian-lite</artifactId>
</dependency>

最早是阿里开源的 hessian-lite，后来随着 Dubbo 贡献给了 Apache，该项目也一并进入了 Apache，github 地址：https://github.com/apache/dubbo-hessian-lite。相比原生 Hessian2，Dubbo 独立了一个仓库致力于在 RPC 场景下，发挥出更高的性能以及满足一些定制化的需求。

在 IO 线程中进行序列化

Dubbo 客户端在高版本中默认是在业务线程中进行序列化的，而不是 IO 线程，你可以通过 decode.in.io 控制序列化与哪个线程绑定

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<dubbo:reference id="userService" check="false"
                 interface="org.apache.dubbo.benchmark.service.UserService"
                 url="dubbo://${server.host}:${server.port}">
    <dubbo:parameter key="decode.in.io" value="true" />
</dubbo:reference>

在 benchmark 时，我发现 IO 线程中进行序列化，性能会更好，这可能和序列化本身是一个耗费 CPU 的操作，多线程无法加速反而会导致更多的竞争有关。

SerializationOptimizer

某些序列化实现，例如 Kryo 和 Fst 可以通过显示注册序列化的类来进行加速，如果想利用该特性来提升序列化性能，可以实现 org.apache.dubbo.common.serialize.support.SerializationOptimizer 接口。一个示例：

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public class SerializationOptimizerImpl implements SerializationOptimizer {
    @Override
    public Collection<Class<?>> getSerializableClasses() {
        return Arrays.asList(User.class, Page.class, UserService.class);
    }
}

按照大多数人的习惯，可能会觉得这很麻烦，估计很少有用户这么用。注意客户端和服务端需要同时开启这一优化。

别忘了在 protocol 上配置指定这一优化器：

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<dubbo:protocol name="dubbo" host="${server.host}" server="netty4" port="${server.port}" serialization="kryo" optimizer="org.apache.dubbo.benchmark.serialize.SerializationOptimizerImpl"/>

序列化方式由服务端指定

一般而言，Dubbo 框架使用的协议（默认是 dubbo）和序列化方式（默认是 hessian2）是由服务端指定的，不需要在消费端指定。因为服务端是服务的提供者，拥有对服务的定义权，消费者在订阅服务收到服务地址通知时，服务地址会包含序列化的实现方式，Dubbo 以这样的契约方式从而实现 consumer 和 provider 的协同通信。

在大多数业务应用，应用可能既是服务 A 的提供者，同时也是服务 B 的消费者，所以建议在架构决策者层面协商固定出统一的协议，如果没有特殊需求，保持默认值即可。

但如果应用仅仅作为消费者，而又想指定序列化协议或者优化器（某些特殊场景），注意这时候配置 protolcol 是不生效的，因为没有服务提供者是不会触发 protocol 的配置流程的。可以像下面这样指定消费者的配置：

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<dubbo:reference id="userService" check="false"
                 interface="org.apache.dubbo.benchmark.service.UserService"
                 url="dubbo://${server.host}:${server.port}?optimizer=org.apache.dubbo.benchmark.serialize.SerializationOptimizerImpl&amp;serialization=kryo">
    <dubbo:parameter key="decode.in.io" value="true" />
</dubbo:reference>

& 代表 &，避免 xml 中的转义问题

总结

借 Dubbo 中各个序列化框架的实现，本文探讨了选择序列化框架时我们的关注点，并探讨了各个序列化实现在 Dubbo 中具体的性能表现， 给出了详细的测试报告，同时，也给出了一些序列化的小技巧，如果在 Dubbo 中修改默认的序列化行为，你可能需要关注这些细节。

最后再借 Dubbo3 支持的 Tripple 协议来聊一下技术发展趋势的问题。我们知道 json 能替代 xml 作为众多前后端开发者耳熟能详的一个技术，并不是因为其性能如何如何，而是在于其恰如其分的解决了大家的问题。一个技术能否流行，也是如此，一定在于其帮助用户解决了痛点。至于解决了什么问题，在各个历史发展阶段又是不同的，曾经，Dubbo2.x 凭借着其丰富的扩展能力，强大的性能，活跃度高的社区等优势帮助用户解决一系列的难题，也获得了非常多用户的亲来；现在，Dubbo3.x 提出的应用级服务发现、统一治理规则、Tripple 协议，也是在尝试解决云原生时代下的难题，如多语言，适配云原生基础设施等，追赶时代，帮助用户。

转载自：https://www.dozer.cc/2014/12/netty-long-connection.html

原文作者：dozer

推送服务

还记得一年半前，做的一个项目需要用到 Android 推送服务。和 iOS 不同，Android 生态中没有统一的推送服务。Google 虽然有 Google Cloud Messaging ，但是连国外都没统一，更别说国内了，直接被墙。

所以之前在 Android 上做推送大部分只能靠轮询。而我们之前在技术调研的时候，搜到了 jPush 的博客，上面介绍了一些他们的技术特点，他们主要做的其实就是移动网络下的长连接服务。单机 50W-100W 的连接的确是吓我一跳！后来我们也采用了他们的免费方案，因为是一个受众面很小的产品，所以他们的免费版够我们用了。一年多下来，运作稳定，非常不错！

时隔两年，换了部门后，竟然接到了一项任务，优化公司自己的长连接服务端。

再次搜索网上技术资料后才发现，相关的很多难点都被攻破，网上也有了很多的总结文章，单机 50W-100W 的连接完全不是梦，其实人人都可以做到。但是光有连接还不够，QPS 也要一起上去。

所以，这篇文章就是汇总一下利用 Netty 实现长连接服务过程中的各种难点和可优化点。

什么是 Nacos

Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据及流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。Nacos 是构建以“服务”为中心的现代应用架构 (例如微服务范式、云原生范式) 的服务基础设施。

在接下里的教程中，将使用 Nacos 作为微服务架构中的注册中心，替代 ZooKeeper 传统方案。

1 概述

社区版本 Dubbo 从 2.7.5 版本开始，新引入了一种基于应用粒度的服务发现机制，这是 Dubbo 为适配云原生基础设施的一步重要探索。版本发布到现在已有近半年时间，经过这段时间的探索与总结，我们对这套机制的可行性与稳定性有了更全面、深入的认识；同时在 Dubbo 3.0 的规划也在全面进行中，如何让应用级服务发现成为未来下一代服务框架 Dubbo 3.0 的基础服务模型，解决云原生、规模化微服务集群扩容与可伸缩性问题，也已经成为我们当前工作的重点。

既然这套新机制如此重要，那它到底是怎么工作的，今天我们就来详细解读一下。在最开始的社区版本，我们给这个机制取了一个神秘的名字 - 服务自省，下文将进一步解释这个名字的由来，并引用服务自省代指这套应用级服务发现机制。

熟悉 Dubbo 开发者应该都知道，一直以来都是面向 RPC 方法去定义服务的，并且这也是 Dubbo 开发友好性、治理功能强的基础。既然如此，那我们为什么还要定义个应用粒度的服务发现机制那？这个机制到底是怎么工作的？它与当前机制的区别是什么？它能给我们带来哪些好处那？对适配云原生、性能提升又有哪些帮助？

带着所有的这些问题，我们开始本文的讲解。

前言

近日，有报道称在 HashCorp 的商业软件试用协议上发现，旗下所有商业产品禁止在中国境内使用、部署、安装，这其中就包含了 Terraform, Consul, Vagrant 等众多知名软件，其中 Consul 是一个在微服务领域的开源软件，可以用于做注册发现、配置管理等场景。

该新闻在国内发酵后，有人在 Twitter上咨询了HashCorp 公司的创始人，得到的回复是影响的软件仅限于 Vault 这款加密软件，目前 HashCorp 公司的官方网站上已经更新了相关的条款，明确了受影响的产品仅限 Vault 这一款产品。

Consul 开源版是否收到影响？

上面的条款里只提到了商业软件，那么开源的 Consul 是否受到影响呢？在 Github 的 Consul 仓库上，可以得知项目的 license 是 Mozilla Public License 2.0 ，这款许可证在 Apache 官网上是 Category B , 属于 Weak Copy Left 许可，那么它有哪些特点呢？

1. 任何可以使用，复制，修改，重新分发该代码，包括商业目的使用。
2. 如果修改了 MPL 协议许可下的源码，再重新发布这部分源码的话，必须保留原来 MPL 许可证不得更换。
3. 如果基于该项目衍生出更大的项目，那么这部分工作可以使用新许可证的方式进行分发，只要没有修改原来 MPL 许可下的代码。（这也是为什么 Apache 项目的分发的源码中可以包含 MPL 协议下二进制文件的原因）

可以看到，MPL 通常被认为是介于 Apache License 和 GPL/LGPL 之间的一个折中方案。相对于 Apache License，MPL 2.0 要求修改了源码必须保持相同协议；相对于 GPL/LGPL, MPL 2.0 可以商用，同时衍生的作品在一定条件下也可以更换许可证类型。

总体来看的话，开源版 Consul 无论是私用还是商用都是不受限制的。但这也可能是一个警钟，如果对 Consul 还是有所顾忌的话，如何替代掉它呢？

在微服务领域，Consul 主要被用来做充当注册中心和配置中心，例如 Dubbo 和 SpringCloud 都有对应的支持。本文便以这个事为一个引子，介绍如何平滑地迁移 Dubbo 服务，达到替换注册中心的效果。

前言

2020 是多事的一年，新冠状性病毒的肆虐，其次是自己也生了一场病，希望随着天气暖和起来，一起都能变得更好。

前一段时间真的很忙，一直没有抽出时间，也没有什么思路给大家分享优质的文章，今天这篇文章很久之前就想写了，抓住这次假期的尾巴，总结一下我最近这一年的工作。

1 前言

在此文之前，我写过一篇 《一文聊透 Dubbo 优雅停机》，这篇文章算是一个续集，优雅停机和优雅上线两者都是微服务生命周期中，开发者必须关心的环节。

优雅上线还有很多称呼：「无损上线」，「延迟发布」，「延迟暴露」。它们的对立面自然是：「有损上线」，「直接发布」。

我最近写的「一文聊透 Dubbo xx」系列文章，都有一个特点，即当你不注重文章中实践，你的 Dubbo 应用依旧可以正常运行，但总归在某些场景 case 下，你的系统会出现问题。做不到优雅上线，你的系统将会出现：在应用刚启动时，就有流量进入，而此时应用尚未初始化完毕，导致调用失败，在集群规模较大时，影响会变得很明显。