本文主要是介绍微服务中dubbo与fegin区别,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
实现远程调用的方式
Http接口(web接口、RestTemplate+Okhttp)、Feign、RPC调用(Dubbo、Socket编程)、Webservice。
什么是Feign?
Feign是Spring Cloud提供的一个声明式的伪Http客户端,它使得调用远程服务就像调用本地服务一样简单,只需要创建一个接口并添加一个注解即可。
Nacos注册中心很好的兼容了Feign,Feign默认集成了Ribbon,所以在Nacos下使用Fegin默认就实现了负载均衡的效果。
什么是Dubbo?
Dubbo是阿里巴巴开源的基于Java的高性能RPC分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。
Spring-cloud-alibaba-dubbo是基于SpringCloudAlibaba技术栈对dubbo技术的一种封装,目的在于实现基于RPC的服务调用。
Feign与Dubbo的对比
Feign与Dubbo功能上有很多类似的地方,因为都是专注于远程调用这个动作。比如注册中心解耦、负载均衡、失败重试熔断、链路监控等。
Dubbo除了注册中心需要进行整合,其它功能都自己实现了,而Feign大部分功能都是依赖全家桶的组件来实现的。Dubbo小而专一,专注于远程调用。而Spring全家桶而言,远程调用只是一个重要的功能而已。
协议支持方面:
Feign更加优雅简单。Feign是通过REST API实现的远程调用,基于Http传输协议,服务提供者需要对外暴露Http接口供消费者调用,服务粒度是http接口级的。通过短连接的方式进行通信,不适合高并发的访问。Feign追求的是简洁,少侵入(因为就服务端而言,在SpringCloud环境下,不需要做任何额外的操作,而Dubbo的服务端需要配置开放的Dubbo接口)。
Dubbo方式更灵活。Dubbo是通过RPC调用实现的远程调用,支持多传输协议(Dubbo、Rmi、http、redis等等),可以根据业务场景选择最佳的方式,非常灵活。默认的Dubbo协议:利用Netty,TCP传输,单一、异步、长连接,适合数据量小、高并发和服务提供者远远少于消费者的场景。Dubbo通过TCP长连接的方式进行通信,服务粒度是方法级的。
从协议层选择看,Dubbo是配置化的,更加灵活。Dubbo协议更适合小数据高并发场景。
通信性能方面:
从通信的性能上来分析,SpringCloud的通信采用Openfeign(feign)组件。
Feign基于Http传输协议,底层实现是rest。从OSI 7层模型上来看rest属于应用层。
在高并发场景下性能不够理想,成为性能瓶颈(虽然他是基于Ribbon以及带有熔断机制可以防止雪崩),需要改造。具体需要改造的内容需要时再研究。
Dubbo框架的通信协议采用RPC协议,属于传输层协议,性能上自然比rest高。提升了交互的性能,保持了长连接,高性能。
Dubbo性能更好,比如支持异步调用、Netty性能更好。Dubbo主要是配置而无需改造。
RPC | REST | |
耦合性 | 强耦合 | 松耦合 |
消息协议 | 二进制 thrift/protobuf | 文本 xml、jason |
通信协议 | TCP | HTTP |
接口契约IDL | thrift/protobuf | swagger |
开发调试 | 消息不可读 | 可读,可调试 |
对外开放 | 一般作为内部各个系统的通信框架 | 对接外部系统 |
使用SpringCloud整合Dubbo,正所谓是强强联合。
负载均衡方面:
Feign默认使用Ribbon作为负载均衡的组件。
Dubbo和Ribbon(Feign默认集成Ribbon)都支持负载均衡策略,但是Dubbo支持的更灵活。
Dubbo和Ribbon对比:
Ribbon的负载均衡策略:随机、规则轮询、空闲策略、响应时间策略。
Dubbo的负载均衡策略:Dubbo支持4种算法,随机、权重轮询、最少活跃调用数、一致性Hash策略。而且算法里面引入权重的概念。
Dubbo可以使用路由策略,然后再进行负载均衡。
Dubbo配置的形式不仅支持代码配置,还支持Dubbo控制台灵活动态配置。
Dubbo负载均衡的算法可以精准到某个服务接口的某个方法,而Ribbon的算法是Client级别的。Ribbon需要进行全局配置,个性化配置比较麻烦。
容错机制方面:
Feign默认使用Hystix作为服务熔断的组件。Hystix提供了服务降级,服务熔断,依赖隔离,监控(Hystrix Dashboard)等功能。Feign是利用熔断机制来实现容错的,与Dubbo处理的方式不一样。
Dubbo支持多种容错策略,FailOver、FailFast、Failsafe、FailBack、Aviailable、Broadcast、Forking策略等,以及Mock。也引入了retry次数,timeout等配置参数。Dubbo自带了失败重试的功能。
其他方面(以下方便并未进行详细整理仅做参考):
Dubbo附带了白名单功能、结果缓存、同步和异步调用的功能。
Dubbo支持更多更灵活的并发控制:
客户端配置actives参数,配置单个Cunsumer最大并发请求数,超出则线程阻塞等待,超时报错。
Provider可以配置executes参数来限制最大的并发线程数,超出报错。
Provider可以配置accepts参数来限制最大长连接数来限制最大的连接数。
Provider的通过配置任务线程池的类型和最大线程数来控制并发量,超负载直接丢弃。
路由、流量调度、ABtest方面:
Ribbon需自己实现,应用不灵活。
Ribbon主要通过扩展AbstractLoadBalancerRule负载均衡的方法来实现,在负载均衡的部分还要进行改造升级。
Dubbo更加灵活方便。
Dubbo通过界面化、校本化配置路由规则,可以实现灰度发布、动态流量调度、容量计算等,方案成熟。
另外,Dubbo 还支持多版本调用。
Dubbo支持更完善的监控和管理界面,SC也有Actuator等工具进行监控,但是并不是针对远程调用这一块的
Dubbo支持客户端设置调用结果缓存,支持配置3种策略的结果缓存(LRU、LFU、FIO),但是要自己实现超时管理。
总结
Dubbo支持更多功能、更灵活、支持高并发的RPC框架。
SpringCloud全家桶里面(Feign、Ribbon、Hystrix),特点是非常方便。Ribbon、Hystrix、Feign在服务治理中,配合Spring Cloud做微服务,使用上有很多优势,社区也比较活跃,看将来更新发展。
业务发展影响着架构的选型,当服务数量不是很大时,使用普通的分布式RPC架构即可,当服务数量增长到一定数据,需要进行服务治理时,就需要考虑使用流式计算架构。Dubbo可以方便的做更精细化的流量调度,服务结构治理的方案成熟,适合生产上使用,虽然Dubbo是尘封后重新开启,但这并不影响其技术价值。
如果项目对性能要求不是很严格,可以选择使用Feign,它使用起来更方便。
如果需要提高性能,避开基于Http方式的性能瓶颈,可以使用Dubbo。
Dubbo Spring Cloud的出现,使得Dubbo既能够完全整合到Spring Cloud的技术栈中,享受Spring Cloud生态中的技术支持和标准化输出,又能够弥补Spring Cloud中服务治理这方面的短板。
这篇关于微服务中dubbo与fegin区别的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!