元数据参考手册
Dubbo 服务元数据参考手册
背景
dubbo provider中的服务配置项有接近30个配置项。 排除注册中心服务治理需要之外,很大一部分配置项是provider自己使用,不需要透传给消费者。这部分数据不需要进入注册中心,而只需要以key-value形式持久化存储。 dubbo consumer中的配置项也有20+个配置项。在注册中心之中,服务消费者列表中只需要关注application,version,group,ip,dubbo版本等少量配置,其他配置也可以以key-value形式持久化存储。 这些数据是以服务为维度注册进入注册中心,导致了数据量的膨胀,进而引发注册中心(如zookeeper)的网络开销增大,性能降低。
除了上述配置项的存储之外,dubbo服务元数据信息也需要被存储下来。元数据信息包括服务接口,及接口的方法信息。这些信息将被用于服务mock,服务测试。
以上的元数据都是基于接口级别。在3.0版本中,引入了应用元数据的概念,应用元数据描述的是整个应用的信息概览。并且引入了服务自省映射,用于应用级别的服务发现。
目标
需要将注册中心原来的数据信息和元数据信息保存到独立的key-value的存储中,这个key-value可以是DB,redis或者其他持久化存储。核心代码中支持了zookeeper,redis, nacos(推荐)的默认支持。
因为是基于key-value存储,key不会改变,最新的value会将原来的value进行覆盖
Provider存储内容的格式,参见:org.apache.dubbo.metadata.definition.model.FullServiceDefinition。是该类型gson化之后的存储。 Consumer存储内容,为Map格式。从Consumer端注册到注册中心的URL中的获取参数信息。即通过URL.getParameterMap()获取到的Map,进行gson化之后进行存储。
详细的内容,可以参考下面的sample输出。
配置
默认的元数据存储,额外支持以下几个特性:
- 失败重试
- 每天定时重刷
失败重试
失败重试可以通过retrytimes (重试次数,默认100),retryperiod(重试周期,默认3000ms)进行设置。
定时刷新
默认开启,可以通过设置cycleReport=false进行关闭。
完整的配置项:
dubbo.metadata-report.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
dubbo.metadata-report.username=xxx ##非必须
dubbo.metadata-report.password=xxx ##非必须
dubbo.metadata-report.retry-times=30 ##非必须,default值100
dubbo.metadata-report.retry-period=5000 ##非必须,default值3000
dubbo.metadata-report.cycle-report=false ##非必须,default值true
dubbo.metadata-report.sync.report=false ##非必须,default值为false
如果元数据地址(dubbo.metadata-report.address)也不进行配置,会判断注册中心的协议是否支持元数据中心,如果支持,会使用注册中心的地址来用作元数据中心。
接下来看几个sample的配置。无论哪种配置方式,都需要引入maven依赖:
zookeeper:
<dependency>
<groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metadata-report-zookeeper</artifactId>
</dependency>
redis:
<dependency>
<groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metadata-report-redis</artifactId>
</dependency>
nacos:
<dependency>
<groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metadata-report-nacos</artifactId>
</dependency>
完整的sample,查看sample-2.7
方式一:在配置中心配置
参考sample:dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-configcenter 工程。
配置中心配置
配置中心的配置,可以参考configcenter的文档。配置的内容如下:
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
### 注意驼峰式风格
dubbo.metadata-report.address=zookeeper://127.0.0.1:2181 ###元数据存储的地址
在sample中,使用了Zookeeper作为配置中心。启动本地zookeeper服务之后,直接运行:org.apache.dubbo.samples.metadatareport.configcenter.ZKTools 就可以完成写入。 如果配置中心使用了nacos,apollo,这些产品本身支持ops配置。
应用配置
###dubbo.properties
dubbo.config-center.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
...
完成上述两步之后,注册中心地址、元数据地址将从配置中心进行获取。现在可以依次运行Provider类和Consumer类,会在console中得到对应的输出或者直接通过zookeeper的cli查看。
Provider配置
provider端存储的元数据内容如下:
{
"parameters": {
"side": "provider",
"methods": "sayHello",
"dubbo": "2.0.2",
"threads": "100",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.configcenter.api.AnnotationService",
"threadpool": "fixed",
"version": "1.1.1",
"generic": "false",
"revision": "1.1.1",
"valid": "true",
"application": "metadatareport-configcenter-provider",
"default.timeout": "5000",
"group": "d-test",
"anyhost": "true"
},
"canonicalName": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.configcenter.api.AnnotationService",
"codeSource": "file:/Users/cvictory/workspace/work-mw/dubbo-samples/dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-configcenter/target/classes/",
"methods": [{
"name": "sayHello",
"parameterTypes": ["java.lang.String"],
"returnType": "java.lang.String"
}],
"types": [{
"type": "java.lang.String",
"properties": {
"value": {
"type": "char[]"
},
"hash": {
"type": "int"
}
}
}, {
"type": "int"
}, {
"type": "char"
}]
}
provider存储的内容包括了provider服务往注册中心填写的全部参数,以及服务的方法信息(方法名,入参出参的格式)。
Consumer配置:
{
"valid": "true",
"side": "consumer",
"application": "metadatareport-configcenter-consumer",
"methods": "sayHello",
"default.timeout": "6666",
"dubbo": "2.0.2",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.configcenter.api.AnnotationService",
"version": "1.1.1",
"revision": "1.1.1",
"group": "d-test"
}
consumer端存储了consumer往注册中心填写的全部参数。
上面的例子,主要是将元数据地址放在配置中心,在元数据区存储下来的provider端服务信息和consumer端服务信息的展示。 接下来的两个例子,主要讲解在工程中配置:xml方式,annotation方式。
方式二:配置在项目中-properties方式引入配置
参考sample:dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-local-xml工程。
dubbo.properties
dubbo.metadata-report.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
配置完成这个之后,其余的不用特别关注。也可以直接查看对应的provider和consumer端的服务信息。
provider存储的某个服务的内容:
{
"parameters": {
"valid": "true",
"async": "true",
"side": "provider",
"application": "metadatareport-local-xml-provider",
"methods": "sayHello",
"dubbo": "2.0.2",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.xml.api.DemoService",
"generic": "false",
"anyhost": "true"
},
"canonicalName": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.xml.api.DemoService",
"codeSource": "file:/Users/cvictory/workspace/work-mw/dubbo-samples/dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-local-xml/target/classes/",
"methods": [{
"name": "sayHello",
"parameterTypes": ["java.lang.String"],
"returnType": "java.lang.String"
}],
"types": [{
"type": "int"
}, {
"type": "char"
}, {
"type": "java.lang.String",
"properties": {
"value": {
"type": "char[]"
},
"hash": {
"type": "int"
}
}
}]
}
consumer端存储的内容:
{
"valid": "true",
"side": "consumer",
"application": "metadatareport-local-xml-consumer",
"methods": "sayHello",
"dubbo": "2.0.2",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.xml.api.DemoService"
}
方式三:配置在项目中-annotation方式引入配置
参考sample:dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-local-annotaion工程。
@Bean 引入bean
@Bean
public MetadataReportConfig metadataReportConfig() {
MetadataReportConfig metadataReportConfig = new MetadataReportConfig();
metadataReportConfig.setAddress("zookeeper://127.0.0.1:2181");
return metadataReportConfig;
}
引入Bean之后,其余的地方也不需要特别配置。直接查看对应的服务信息:
provider存储的某个服务的内容:
{
"parameters": {
"side": "provider",
"methods": "sayHello",
"dubbo": "2.0.2",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.annotation.api.AnnotationService",
"version": "1.1.8",
"generic": "false",
"revision": "1.1.8",
"valid": "true",
"application": "metadatareport-local-annotaion-provider",
"default.timeout": "1000",
"group": "d-test",
"anyhost": "true"
},
"canonicalName": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.annotation.api.AnnotationService",
"codeSource": "file:/Users/cvictory/workspace/work-mw/dubbo-samples/dubbo-samples-metadata-report/dubbo-samples-metadata-report-local-annotaion/target/classes/",
"methods": [{
"name": "sayHello",
"parameterTypes": ["java.lang.String"],
"returnType": "java.lang.String"
}],
"types": [{
"type": "int"
}, {
"type": "java.lang.String",
"properties": {
"value": {
"type": "char[]"
},
"hash": {
"type": "int"
}
}
}, {
"type": "char"
}]
}
consumer端存储的内容:
{
"valid": "true",
"side": "consumer",
"application": "metadatareport-local-annotaion-consumer",
"methods": "sayHello",
"dubbo": "2.0.2",
"interface": "org.apache.dubbo.samples.metadatareport.local.annotation.api.AnnotationService",
"version": "1.1.8",
"revision": "1.1.8",
"group": "d-test"
}
扩展
SPI定义
参考:org.apache.dubbo.metadata.store.MetadataReportFactory , org.apache.dubbo.metadata.store.MetadataReport
@SPI("redis")
public interface MetadataReportFactory {
@Adaptive({"protocol"})
MetadataReport getMetadataReport(URL url);
}
自定义元数据的存储
下面以Redis存储为例进行说明。
新建一个project,需要支持以下修改:
扩展AbstractMetadataReport
public class RedisMetadataReport extends AbstractMetadataReport {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RedisMetadataReport.class);
final JedisPool pool;
public RedisMetadataReport(URL url) {
super(url);
pool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), url.getHost(), url.getPort());
}
@Override
protected void doStoreProviderMetadata(ProviderMetadataIdentifier providerMetadataIdentifier, String serviceDefinitions) {
this.storeMetadata(providerMetadataIdentifier, serviceDefinitions);
}
@Override
protected void doStoreConsumerMetadata(ConsumerMetadataIdentifier consumerMetadataIdentifier, String value) {
this.storeMetadata(consumerMetadataIdentifier, value);
}
private void storeMetadata(MetadataIdentifier metadataIdentifier, String v) {
try (Jedis jedis = pool.getResource()) {
jedis.set(metadataIdentifier.getIdentifierKey() + META_DATA_SOTRE_TAG, v);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failed to put " + metadataIdentifier + " to redis " + v + ", cause: " + e.getMessage(), e);
throw new RpcException("Failed to put " + metadataIdentifier + " to redis " + v + ", cause: " + e.getMessage(), e);
}
}
}
扩展 AbstractMetadataReportFactory
public class RedisMetadataReportFactory extends AbstractMetadataReportFactory {
@Override
public MetadataReport createMetadataReport(URL url) {
return new RedisMetadataReport(url);
}
}
增加 MetadataReportFactory
META-INF/dubbo/internal/org.apache.dubbo.metadata.store.MetadataReportFactory
redis=org.apache.dubbo.metadata.store.redis.RedisMetadataReportFactory
只要将上面的修改和project打包成jar包,然后配置元数据中心的url:redis://10.20.153.10:6379。
至此,一个自定义的元数据存储就可以运行了。
数据存储
接口级别元数据
Zookeeper
<dubbo:metadata-report address="zookeeper://127.0.0.1:2181"/>
Zookeeper 基于树形结构进行数据存储,它的元数据信息位于以下节点:
Provider: /dubbo/metadata/{interface name}/{version}/{group}/provider/{application name}
Consumer: /dubbo/metadata/{interface name}/{version}/{group}/consumer/{application name}
当 version 或者 group 不存在时,version 路径和 group 路径会取消,路径如下:
Provider: /dubbo/metadata/{interface name}/provider/{application name}
Consumer: /dubbo/metadata/{interface name}/consumer/{application name}
通过 zkCli get 操作查看数据.
Provider node:
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 8] get /dubbo/metadata/org.apache.dubbo.demo.DemoService/provider/demo-provider
{"parameters":{"side":"provider","interface":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","metadata-type":"remote","application":"demo-provider","dubbo":"2.0.2","release":"","anyhost":"true","delay":"5000","methods":"sayHello,sayHelloAsync","deprecated":"false","dynamic":"true","timeout":"3000","generic":"false"},"canonicalName":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","codeSource":"file:/Users/apple/IdeaProjects/dubbo/dubbo-demo/dubbo-demo-interface/target/classes/","methods":[{"name":"sayHelloAsync","parameterTypes":["java.lang.String"],"returnType":"java.util.concurrent.CompletableFuture"},{"name":"sayHello","parameterTypes":["java.lang.String"],"returnType":"java.lang.String"}],"types":[{"type":"java.util.concurrent.CompletableFuture","properties":{"result":"java.lang.Object","stack":"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion"}},{"type":"java.lang.Object"},{"type":"java.lang.String"},{"type":"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion","properties":{"next":"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion","status":"int"}},{"type":"int"}]}
cZxid = 0x25a9b1
ctime = Mon Jun 28 21:35:17 CST 2021
mZxid = 0x25a9b1
mtime = Mon Jun 28 21:35:17 CST 2021
pZxid = 0x25a9b1
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 1061
numChildren = 0
Consumer node:
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 10] get /dubbo/metadata/org.apache.dubbo.demo.DemoService/consumer/demo-consumer
{"side":"consumer","interface":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","metadata-type":"remote","application":"demo-consumer","dubbo":"2.0.2","release":"","sticky":"false","check":"false","methods":"sayHello,sayHelloAsync"}
cZxid = 0x25aa24
ctime = Mon Jun 28 21:57:43 CST 2021
mZxid = 0x25aa24
mtime = Mon Jun 28 21:57:43 CST 2021
pZxid = 0x25aa24
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 219
numChildren = 0
Redis
<dubbo:metadata-report address="redis://127.0.0.1:6779"/>
在Redis中,使用string数据结构来进行存储元数据信息:
Provider: {service name}:{version}:{group}:provider:{application name}
Consumer: {service name}:{version}:{group}:consumer:{application name}
当 version 或者 group 不存在时,:
依然保留:
Provider: {service name}:::provider:{application name}
Consumer: {service name}:::consumer:{application name}
通过 Redis client get key 查看数据.
Provider key:
127.0.0.1:6379> get org.apache.dubbo.demo.DemoService:::provider:demo-provider
"{\"parameters\":{\"side\":\"provider\",\"interface\":\"org.apache.dubbo.demo.DemoService\",\"metadata-type\":\"remote\",\"application\":\"demo-provider\",\"dubbo\":\"2.0.2\",\"release\":\"\",\"anyhost\":\"true\",\"delay\":\"5000\",\"methods\":\"sayHello,sayHelloAsync\",\"deprecated\":\"false\",\"dynamic\":\"true\",\"timeout\":\"3000\",\"generic\":\"false\"},\"canonicalName\":\"org.apache.dubbo.demo.DemoService\",\"codeSource\":\"file:/Users/apple/IdeaProjects/dubbo/dubbo-demo/dubbo-demo-interface/target/classes/\",\"methods\":[{\"name\":\"sayHello\",\"parameterTypes\":[\"java.lang.String\"],\"returnType\":\"java.lang.String\"},{\"name\":\"sayHelloAsync\",\"parameterTypes\":[\"java.lang.String\"],\"returnType\":\"java.util.concurrent.CompletableFuture\"}],\"types\":[{\"type\":\"java.util.concurrent.CompletableFuture\",\"properties\":{\"result\":\"java.lang.Object\",\"stack\":\"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion\"}},{\"type\":\"java.lang.Object\"},{\"type\":\"java.lang.String\"},{\"type\":\"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion\",\"properties\":{\"next\":\"java.util.concurrent.CompletableFuture.Completion\",\"status\":\"int\"}},{\"type\":\"int\"}]}"
Consumer key:
127.0.0.1:6379> get org.apache.dubbo.demo.DemoService:::consumer:demo-consumer
"{\"side\":\"consumer\",\"interface\":\"org.apache.dubbo.demo.DemoService\",\"metadata-type\":\"remote\",\"application\":\"demo-consumer\",\"dubbo\":\"2.0.2\",\"release\":\"\",\"sticky\":\"false\",\"check\":\"false\",\"methods\":\"sayHello,sayHelloAsync\"}"
Nacos
<dubbo:metadata-report address="nacos://127.0.0.1:8848"/>
在 Nacos 中,本身就存在配置中心这个概念,正好用于元数据存储。在配置中心的场景下,存在命名空间- namespace 的概念,在 namespace 之下,还存在 group 概念。即通过 namespace 和 group 以及 dataId 去定位一个配置项,在不指定 namespace 的情况下,默认使用 public
作为默认的命名空间。
Provider: namespace: 'public', dataId: '{service name}:{version}:{group}:provider:{application name}', group: 'dubbo'
Consumer: namespace: 'public', dataId: '{service name}:{version}:{group}:consumer:{application name}', group: 'dubbo'
当 version 或者 group 不存在时,:
依然保留:
Provider: namespace: 'public', dataId: '{service name}:::provider:{application name}', group: 'dubbo'
Consumer: namespace: 'public', dataId: '{service name}:::consumer:{application name}', group: 'dubbo'
可以通过 Nacos 自带的 web console 界面进行查看.
Provider data:
Consumer data:
应用级别元数据
应用级别元数据只有当一个应用定义服务之后,才会进行暴露。会根据当前应用的自身信息,以及接口信息,去计算出该应用的 revision 修订值,用于保存应用级别元数据,
Zookeeper
Zookeeper 的应用级别元数据位于 /dubbo/metadata/{application name}/{revision}
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 33] get /dubbo/metadata/demo-provider/da3be833baa2088c5f6776fb7ab1a436
{"app":"demo-provider","revision":"da3be833baa2088c5f6776fb7ab1a436","services":{"org.apache.dubbo.demo.DemoService:dubbo":{"name":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","protocol":"dubbo","path":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","params":{"side":"provider","release":"","methods":"sayHello,sayHelloAsync","deprecated":"false","dubbo":"2.0.2","pid":"38298","interface":"org.apache.dubbo.demo.DemoService","service-name-mapping":"true","timeout":"3000","generic":"false","metadata-type":"remote","delay":"5000","application":"demo-provider","dynamic":"true","REGISTRY_CLUSTER":"registry1","anyhost":"true","timestamp":"1626887121829"}},"org.apache.dubbo.demo.RestDemoService:1.0.0:rest":{"name":"org.apache.dubbo.demo.RestDemoService","version":"1.0.0","protocol":"rest","path":"org.apache.dubbo.demo.RestDemoService","params":{"side":"provider","release":"","methods":"getRemoteApplicationName,sayHello,hello,error","deprecated":"false","dubbo":"2.0.2","pid":"38298","interface":"org.apache.dubbo.demo.RestDemoService","service-name-mapping":"true","version":"1.0.0","timeout":"5000","generic":"false","revision":"1.0.0","metadata-type":"remote","delay":"5000","application":"demo-provider","dynamic":"true","REGISTRY_CLUSTER":"registry1","anyhost":"true","timestamp":"1626887120943"}}}}
cZxid = 0x25b336
ctime = Thu Jul 22 01:05:55 CST 2021
mZxid = 0x25b336
mtime = Thu Jul 22 01:05:55 CST 2021
pZxid = 0x25b336
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 1286
numChildren = 0
Redis
Redis 元数据中心目前还不支持应用级别元数据,但已提上日程,会在近期进行实现。
Nacos
Nacos 应用级别的元数据位于 namespace: ‘public’, dataId: ‘{application name}’, group: ‘{revision}’
服务自省映射 - Service Name Mapping
在Dubbo 3.0 中,默认使用了服务自省机制去实现服务发现,关于服务自省可以查看服务自省
简而言之,服务自省机制需要能够通过 interface name 去找到对应的 application name,这个关系可以是一对多的,即一个 service name 可能会对应多个不同的 application name。在 3.0 中,元数据中心提供此项映射的能力。
Zookeeper
在上面提到,service name 和 application name 可能是一对多的,在 zookeeper 中,使用单个 key-value 进行保存,多个 application name 通过英文逗号,
隔开。由于是单个 key-value 去保存数据,在多客户端的情况下可能会存在并发覆盖的问题。因此,我们使用 zookeeper 中的版本机制 version 去解决该问题。在 zookeeper 中,每一次对数据进行修改,dataVersion 都会进行增加,我们可以利用 version 这个机制去解决多个客户端同时更新映射的并发问题。不同客户端在更新之前,先去查一次 version,当作本地凭证。在更新时,把凭证 version 传到服务端比对 version, 如果不一致说明在次期间被其他客户端修改过,重新获取凭证再进行重试(CAS)。目前如果重试6次都失败的话,放弃本次更新映射行为。
Curator api.
CuratorFramework client = ...
client.setData().withVersion(ticket).forPath(path, dataBytes);
映射信息位于:
/dubbo/mapping/{service name}
通过 zkCli get 操作查看数据.
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 26] get /dubbo/mapping/org.apache.dubbo.demo.DemoService
demo-provider,two-demo-provider,dubbo-demo-annotation-provider
cZxid = 0x25a80f
ctime = Thu Jun 10 01:36:40 CST 2021
mZxid = 0x25a918
mtime = Fri Jun 11 18:46:40 CST 2021
pZxid = 0x25a80f
cversion = 0
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 62
numChildren = 0
Redis
Redis 元数据中心目前还不支持服务自省映射,但已提上日程,会在近期进行实现。
Nacos
在上面提到,service name 和 application name 可能是一对多的,在 nacos 中,使用单个 key-value 进行保存,多个 application name 通过英文逗号,
隔开。由于是单个 key-value 去保存数据,在多客户端的情况下可能会存在并发覆盖的问题。因此,我们使用 nacos 中 publishConfigCas 的能力去解决该问题。在 nacos 中,使用 publishConfigCas 会让用户传递一个参数 casMd5,该值的含义是之前配置内容的 md5 值。不同客户端在更新之前,先去查一次 nacos 的 content 的值,计算出 md5 值,当作本地凭证。在更新时,把凭证 md5 传到服务端比对 md5 值, 如果不一致说明在次期间被其他客户端修改过,重新获取凭证再进行重试(CAS)。目前如果重试6次都失败的话,放弃本次更新映射行为。
Nacos api:
ConfigService configService = ...
configService.publishConfigCas(key, group, content, ticket);
映射信息位于 namespace: ‘public’, dataId: ‘{service name}’, group: ‘mapping’.
最后修改 September 21, 2021: Bug fix miss mialbox (#953) (57cf51b)