Nepxion Thunder是一款基于Netty + Hessian + Kafka + ActiveMQ + Tibco + Zookeeper(Curator Framework) + Redis + FST + Spring + Spring Web MVC + Spring Boot + Docker分布式RPC调用框架。架构思想主要是来自阿里巴巴的Dubbo框架,但比它更轻量级,零配置式实现部署
技术博客:http://nepxion.iteye.com/
容器部署:https://github.com/Nepxion/Thunder/tree/master/thunder-spring-boot-docker-example
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和Dubbo功能的比较
跟Dubbo相比,Thunder的增强功能包括
- 支持Message Queue(消息队列中间件),Dubbo只支持Netty等内存堆积消息的方式,Thunder不仅支持内存堆积,也支持MQ的硬盘文件堆积
- 支持本地链式调用,全程无阻塞的调用方式,可省去业务端写Callback的步骤
- 支持跨进程的调用链,服务端和调用端都支持软负载均衡
- 支持远程配置和调优,业务端所有集群下的应用可共享一个配置文件,并且通过远程配置方式修改,也支持业务系统自身已经存在的参数化平台的配置方式接入
- 支持丰富的监控手段,默认支持Redis,Splunk,自定义第三方WebService做监控
- 支付丰富的服务治理手段,图形化,上下线宕机邮件或者短信通知,异常事件自定义捕捉
- 支持序列化在网络传输层面的压缩(QuickLz),在大数据量传输,通过压缩,对提高吞吐量(TPS)尤其有效
- 支持Spring的简化配置,支持全局配置和局部配置的结合
- 支持对微服务框架的整合(例如:Spring Boot)
跟Dubbo相比,Thunder的未支持功能包括
- 软负载均衡的算法,Thunder支持三种(轮询,随机,一致性哈希),Dubbo还支持最少活跃度,还支持预热和权重计算
- 访问规则,Thunder支持限流,密钥匹配,版本匹配,Dubbo相对更丰富,例如黑白名单,服务降级,网段隔离
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Netty是由JBOSS提供的一个Java开源框架,提供异步的、事件驱动的网络应用程序框架和工具,它是基于TCP,UDP协议的传输方式的NIO框架。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
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Hessian是轻量级的Remoting HTTP框架,提供同步的调用方式。它是基于二进制RPC协议。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
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Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,非JMS标准,是MQ里面性能最优化的。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
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ActiveMQ是由Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。它支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider,支持二进制协议(openwire,amqp),文本协议(stomp),物联网协议(mqtt),WebSocket(ws)五种协议,Spring无缝整合它到框架里面。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用
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TIBCO(NASDAQ:TIBX)是一家有着20年历史的老牌中间件公司,致力于EAI企业应用集成产品和解决方案的领域。在Thunder,实现异步/同步/广播的调用方式,多线程实现调用。由于是商业软件,不提供开发包,请到该公司主页获取免费版开发包
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Zookeeper是分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和HBase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。Thunder利用Apache Curator Framework的衍生组件,实现对Zookeeper的调用
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Redis是一个Key-Value存储系统,异常快速的数据持久化,支持丰富的数据类型,良好的操作原子性,多实用的工具,可以在多个用例如缓存,消息,队列使用(Redis原生支持发布/订阅),任何短暂的数据,应用程序,如Web应用程序会话,网页命中计数。Thunder利用它做发布/订阅功能,该功能是对Netty和Hessian的增强
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FST(Fast Serialization)和Kryo是实现Java快速对象序列化的开发包。序列化速度更快(2-10倍)、体积更小,而且兼容 JDK 原生的序列化,使用者可以任选1个,推荐FST
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Faster Jackson和Alibaba fastjson是实现的Json对对象和字符串的高速转换。使用者可以任选1个,推荐Faster Jackson
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Spring是轻量级的Java开发框架。Thunder利用Spring AOP技术实现面向切面的动态代理,通过命名空间的自定义标签解析FactoryBean
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Spring Web MVC,Thunder利用它实现和Hessian的整合
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Apache Core,Thunder利用它的异步NIO实现服务治理的数据传送
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Ebay Jetstream,Thunder利用它实现Web版的服务治理
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Google Guava EventBus,Thunder利用它实现事件驱动发布框架内部事件,解除耦合;发布外部事件,进行重试补偿,异常通知(邮件或短信通知)
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Splunk或Redis,Thunder利用它实现日志云管理
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Nepxion Swing Repository,Thunder利用它实现Java Desktop版的服务治理
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Java SPI,Thunder利用它实现相关扩展
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Jdeferred Promise,Thunder利用它实现链式调用
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Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,Thunder利用它做容器
- 框架进程可以既是服务方,又是调用方,两者为一体,互为Server和Client模式,只要在注册中心注册,无论是客户端还是服务端都将是负载均衡的节点。基于上述设计,支持多级以上的调用链方式:纯异步多级调用,纯同步多级调用,先异步后同步多级调用,先同步后异步多级调用,异步多层Callback调用
- 支持TCP NIO框架(Netty),TCP MQ消息队列框架(Kafka,ActiveMQ,Tibco),HTTP(Hessian)的传输方式,支持多线程调用
- 支持同步调用,异步调用Callback,广播通知方式(点对点的发布订阅模式),同步调用和异步调用的超时机制
- 支持基于Spring的简单本地调用方式(显式调用),达到远程调用的目的,RPC调用
- 支持服务方应用上下线调用方和服务的自动发现,不用重启调用方应用
- 支持心跳和自动重连机制
- 支持应用与注册中心Zookeeper重连机制
- 支持注册中心的负载均衡的时候,切换到不健康服务方的时候,继续切换功能,并提供尝试切换次数的设定
- 支持注册中心的负载均衡,一致性Hash(Consistent Hash)算法,权重轮循算法(Round Robin),随机轮循算法(Random)
- 支持授权,基于密钥的服务安全访问,跟Hessian自带的安全认证结合在一起,采用双向密钥匹配方式
- 支持接口调用的版本Version控制,版本不匹配拒绝调用,采用双向版本匹配方式
- 支持限流,通过令牌刷新方式,可控制单位时间内接口被调用的次数
- 支持升级后,服务中心持久化对象不一致,版本判断,并重新创建
- 支持远程配置和调优,管理者可以通过远程配置工具,配置和调优众多分布式的服务提供方和调用方,当然它们既可以使用本地的配置,也可以使用远程配置。业务端可以通过SPI方式自定义远程存储,比如通过外部参数化平台接入的方式,进行存储
- 支持统计中心的服务依赖情况(SOA治理)。查看服务方接口所在的地址和端口,所走的协议,所属应用,所属组,以及它暴露的接口方法列表,查看其是否启动,可动态刷新;查看调用方的所调用的接口,接入的地址,所走的协议,所属应用,所属组,查看其是否接入,可动态刷新
- 支持监控中心监控所有的方法调用(耗时、次数、异常等)信息,结合Redis(哨兵模式和集群模式)或者Splunk做动态日志监控,也可以通过第三方WebService分布式接入,做数据统计,通过广播方式,所有接入进来的WebService都将获得统计数据
- 提供界面化的服务治理,包括分布式的服务方和调用的分布情况,上下线动态刷新,以及令牌控制,密钥控制,版本控制等功能
- 提供图形化的网络拓扑部署展现
- 提供图形化的调用链跟踪和异常分析,可基于集成式的Log文件,Redis缓存等数据源
- 支持五大通信中间件的性能优化,通过独立的配置文件实现,采用局部配置和全局配置的方式,局部配置优先于全局配置
- 支持MQ(消息队列)在同一个进程中为服务/调用指定不同的MQ服务器
- 支持MQ(消息队列)指定三种Connection或Session的缓存方式(SingleConnectionFactory,CachingConnectionFactory,PooledConnectionFactory)
- 支持MQ(消息队列)指定两种初始化方式(JNDI和非JNDI)
- 支持异步事件驱动发布框架发布事件,进行业务系统的重试补偿,接入框架的所有异常通知(邮件或短信通知)
- 支持链式调用
- 支持不同线程池选用的队列类型配置,线程池Reject五大模式的配置。采用多线程池隔离技术,当多个服务部署在同一个JVM,一个服务调用忙,不会影响其它服务调用,业务端可以视具体场景,决定是否要开启线程隔离
- 支持线程亲和性。添加配置affinityThread = true,启动时在命令行添加-Daffinity.reserved={cpu-mark-in-hex},就可以指定进程使用哪个CPU
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