图 6
不过，映射关系并非是一种强约束，Dubbo Provider 的服务是否可用的检验方法是探测目标 Dubbo Service 是否存在，并需确认订阅的 Dubbo 服务在目标 Services 是否真实暴露，因此，服务自省引入了 Dubbo 元数据服务架构，来完成 Dubbo 服务 URL 的存储。
▐ 元数据服务架构
Dubbo 元数据服务是一个常规的 Dubbo 服务，为服务订阅端提供 Dubbo 元数据的服务目录，类似于 WebServices 中的 WDSL[3]或 REST 中的 HATEOAS[4]，帮助 Dubbo Consumer 获取订阅的 Dubbo 服务的 URL 列表。元数据服务架构无法独立于服务注册与发现架构而存在，下面通过“整体架构”的讨论，了解两者之间的关系。
整体架构
架构上，无论 Dubbo Service 属于 Provider 还是 Consumer，甚至是两者的混合，每个 Dubbo （Service）服务实例有且仅有一个 Dubbo 元数据服务。换言之，Dubbo Service 不存在纯粹的 Consumer，即使它不暴露任何业务服务，那么它也可能是 Dubbo 运维平台（如 Dubbo Admin）的 Provider。不过出于行文的习惯，Consumer 仍旧被定义为 Dubbo 服务消费者（应用）。由于每个 Dubbo Service 均发布自身的 Dubbo 元数据服务，那么，架构不会为不同的 Dubbo Service 设计独立的元数据服务接口（Java）。换言之，所有的 Dubbo Service 元数据服务接口是统一的，命名为 MetadataService 。
微观架构
从 Dubbo 服务（URL）注册与发现的视角， MetadataService 扮演着传统 Dubbo 注册中心的角色。综合服务注册与发现架构（Dubbo Service 级别），微观架构如下图所示：
图 7
对于 Provider（服务提供者）而言，Dubbo 应用服务暴露与传统方式无异，而 MetadataService 的暴露时机必须在它们完成后，同时， MetadataService 需要收集这些 Dubbo 服务的 URL（存储细节将在“元数据服务存储模式“ 小节讨论）。假设某个 Provider 的 Dubbo 应用服务暴露数量为 N，那么，它所有的 Dubbo 服务暴露数量为 N 1。
对于 Consumer（服务消费者）而言，获 Dubbo 应用服务订阅 URL 列表后，Dubbo 服务调用的方式与传统方式是相同的。不过在此之前，Consumer 需要通过 MetadataService 合成订阅 Dubbo 服务的 URL。该过程之所以称之为“合成”，而非“获取，是因为一次 MetadataService 服务调用仅在其 Provider 中的一台服务实例上执行，而该 Provider 可能部署了 N 个服务实例。具体“合成”的细节需要结合“宏观架构”来说明。
宏观架构
元数据服务的宏观架构依赖于服务注册与发现架构，如下图所示：
图 8
图 8 中 p 和 c 分别代表 Provider 和 Consumer 的执行动作，后面紧跟的数字表示动作的次序，从 0 开始计数。执行动作是串行的，并属于 Fast-Fail 设计，如果前阶段执行失败，后续动作将不会发生。之所以如此安排是为了确保 MetadataService 能够暴露和消费。首先从 Provider 执行流程开始说明。
（1）Provider 执行流程
p0：发布所有的 Dubbo 应用服务，声明和定义方式与传统方式完全相同。
p1：暴露 MetadataService ，该步骤完全由框架自行处理，无论是否 p0 是否暴露 Dubbo 服务
p2：在服务实例注册之前， 框架将触发并处理事件（Event），将 MetadataService 的元数据先同步到服务实例（Service Instance）的元数据。随后，执行服务实例注册
p3：建立所有的 Dubbo 应用服务与当前 Dubbo Service 名称的映射，并同步到配置源（抽象）
（2）Consumer 执行流程
c0：注册当前 Dubbo Service 的服务实例，可选步骤，架构允许 Consumer 不进行服务注册
c1：通过订阅 Dubbo 服务元信息查找配置源，获取对应 Dubbo Services 名称（列表）
c2：利用已有 Dubbo Service 名称（可能存在多个），通过服务发现 API 获取 Provider 服务实例集合。假设 Service 名称 P，服务实例数量为 N
c3：
1. 随机选择 Provider 一台服务实例 Px，从中获取 MetadataService 的元数据；
2. 将元数据组装 MetadataService Dubbo 调用客户端（代理）；
3. 发起 MetadataService Dubbo 调用，获取该服务实例 Px 所暴露的 Dubbo 应用服务 URL 列表；
4. 从 Dubbo 应用服务 URL 列表过滤出当前订阅 Dubbo 应用服务的 URL；
5. 理论上，步骤 c 和 d 还需要执行 N-1 次才能获取 P 所有服务实例的 Dubbo URL 列表。为了减少调用次数，步骤 d 的结果作为模板，克隆其他 N-1 台服务实例 URL 列表；
6. 将所有订阅 Dubbo 应用服务的 URL 同步到 Dubbo 客户端（与传统方式是相同的）。
c4：发起 Dubbo 应用服务调用（与传统方式是相同的）
不难看出，上述架构以及流程结合了“服务注册与发现”与“元数据服务”双架构，步骤之间会触发相关 Dubbo 事件，如“服务实例注册前事件”等。换言之，三种架构综合体也就是服务自省架构。
至此，关于 Dubbo 服务自省架构设计方面，还存在一些细节亟待说明，比如：
不同的 Dubbo Service 的 MetadataService 怎样体现差异呢？
MetadataService 作为一个常规的 Dubbo 服务，它的注册元信息存放在何处？
MetadataService 作为服务目录，它管理的 Dubbo 应用服务 URL 是如何存储的？
在 Consumer 执行流程的 c3.e 中，克隆 N - 1 条 URL 的前提是该 Provider 的所有服务实例均部署了相同 Dubbo 应用服务。如果 Provider 处于升级的部署过程，同一 Dubbo 应用服务接口在不同的服务实例上存在差异，那么该服务的 URL 应该如何获取？
除了 Dubbo 服务 URL 发现之外，元数据服务还支持哪些元数据类型呢？
元数据服务 Metadata
元数据服务 Metadata，称之为“元数据服务的元数据”，主要包括：
inteface：Dubbo 元数据服务所暴露的接口，即 MetadataService；
serviceName : 当前 MetadataService 所部署的 Dubbo Service 名称，作为 MetadataService 分组信息；
group：当前 MetadataService 分组，数据使用 serviceName；
version：当前 MetadataService 的版本，版本号通常在接口层面声明，不同的 Dubbo 发行版本 version 可能相同，比如 Dubbo 2.7.5 和 2.7.6 中的 version 均为 1.0.0。理论上，version 版本越高，支持元信息类型更丰富；
protocol：MetadataService 所暴露协议，为了确保 Provider 和 Consumer 通讯兼容性，默认协议为：“dubbo”，也可以支持其他协议；
port：协议所使用的网络端口；
host：当前 MetadataService 所在的服务实例主机或 IP；
params：当前 MetadataService 暴露后 URL 中的参数信息。
不难得出，凭借以上元数据服务的 Metadata，可将元数据服务的 Dubbo 服务 ID 确定，辅助 Provider 服务暴露和 Consumer 服务订阅 MetadataService 。不过对于 Provider，这些元信息都是已知的，而对 Consumer 而言，它们直接能获取的元信息仅有：
serviceName：通过“Dubbo 接口与 Service 映射”关系，可得到 Provider Service 名称；
interface：即 MetadataService ，因为 Provider 和 Consumer 公用 MetadataService 接口；
group：即 serviceName。
不过 Consumer 合成 MetadataService Dubbo URL 还需获取 version、host、port、protocol 以及 params：
version：尽管 MetadataService 接口是统一接口，然而 Provider 和 Consumer 可能引入的 Dubbo 版本不同，从而它们使用的 MetadataService version 也会不同，所以这个信息需要 Provider 在暴露MetadataService 时，同步到服务实例的 Metadata 中，方便 Consumer 从 Metadata 中获取；
host：由于 Consumer 已得到 serviceName，可通过服务发现 API 获取服务实例对象，该对象包含 host 属性，直接被 Consumer 获取即可；
port：与 version 类似，从 Provider 服务实例中的 Metadata 中获取；
params：同上。
通过元数据服务 Metadata 的描述，解释了不同 Dubbo Services 是怎样体现差异性的，并且说明了 MetadataService 元信息的存储介质，这也就是服务自省架构为什么强依赖支持 Metadata 的注册中心的原因。下个小节将讨论 MetadataService 所存储 Dubbo 应用服务 URL 存放在何处。
元数据服务存储模式
Dubbo 2.7.5 在引入 MetadataService 的同时，也为其设计了两种存储方式，适用于不同的场景，即“本地存储模式”和“远程存储模式”。其中，本地存储模式是默认选项。
元数据服务本地存储模式
本地存储模式又称之为内存存储模式（In-Memory），如 Dubbo 应用服务发现和注册场景中，暴露和订阅的 URL 直接存储在内存中。架构上，本地存储模式的 MetadataService 相当于去中心化的 Dubbo 应用服务的注册中心。
元数据服务远程存储模式
远程存储模式，与去中心化的本地存储模式相反，采用 Dubbo 元数据中心来管理 Dubbo 元信息，又称之为元中心化存储模式（Metadata Center)。
为了减少负载压力和维护成本，推荐使用本地存储模式来管理元数据。
回顾前文“Consumer 执行流程”中的步骤 c3.e，为了减少 MetadataService 调用次数，服务自省将第一次的调用结果作为模板，再结合其他 N-1 服务实例的元信息，合成完整的 N 台服务实例的 Dubbo 元信息。假设，Dubbo Service 服务实例中部署的 Dubbo 服务数量和内容不同，那么，c3.e 的执行步骤是存在问题的。因此，服务自省引入“Dubbo 服务修订版本”的机制来解决不对等部署的问题。
Dubbo 服务修订版本
当业务出现变化时，Dubbo Service 的 Dubbo 服务也会随之升级。通常，Provider 先行升级，Consumer 随后跟进。
考虑以下场景，Provider “P1” 线上已发布 interface 为 com.acme.Interface1，group 为 group , version 为 v1 ，即 Dubbo 服务 ID 为：dubbo:com.acme.Interface1:v1:default 。P1 可能出现升级的情况有：
（1）Dubbo 服务 interface 升级
由于 Dubbo 基于 Java 接口来暴露服务，同时 Java 接口通常在 Dubbo 微服务中又是唯一的。如果 interface 的全类名调整的话，那么，相当于 com.acme.Interface1 做下线处理，Consumer 将无法消费到该 Dubbo 服务，这种情况不予考虑。如果是 Provider 新增服务接口的话，那么 com.acme.Interface1 则并没有变化，也无需考虑。所以，有且仅有一种情况考虑，即“Dubbo interface 方法声明升级”，包括：
增加服务方法
删除服务方法
修改方法签名
（2）Dubbo 服务 group、version 和 protocol 升级
假设 P1 在升级过程中，新的服务实例部署仅存在调整 group 后的 Dubbo 服务，如 dubbo:com.acme.Interface1:v1:test ，那么这种升级就是不兼容升级，在新老交替过程中，Consumer 仅能消费到老版本的 Dubbo 服务。当新版本完全部署完成后，Consumer 将无法正常服务调用。
如果，新版本中 P1 同时部署了 dubbo:com.acme.Interface1:v1:default 和 dubbo:com.acme.Interface1:v1:test 的话，相当于 group 并无变化。同理，version 和 protocol 变化，相当于 Dubbo 服务 ID 变化，这类情况无需处理。
（3）Dubbo 服务元数据升级
这是一种比较特殊的升级方法，即 Provider 所有服务实例 Dubbo 服务 ID 相同，然而 Dubbo 服务的参数在不同版本服务实例存在差异，假设 Dubbo Service P1 部署 5 台服务，其中 3 台服务实例设置 timeout 为 1000 ms，其余 2 台 timeout 为 3000 ms。换言之，P1 拥有两个版本（状态）的 MetadataService 。
综上所述，无论是 Dubbo interface 方法声明升级，还是 Dubbo 服务元数据升级，均可认为是 Dubbo 服务升级的因子，这些因子所计算出来的数值称之为“Dubbo 服务修订版本”，服务自省架构将其命名为“revision”。架构设计上，当 Dubbo Service 增加或删除服务方法、修改方法签名以及调整 Dubbo 服务元数据，revision 也会随之变化，revision 数据将存放在其 Dubbo 服务实例的 metadata 中。当 Consumer 订阅 Provider Dubbo 服务元信息时，MetadataService 远程调用的次数取决于服务实例列表中出现 revision 的个数，整体执行流程如下图所示：
图 9
Consumer 通过服务发现 API 向注册中心获取 Provider 服务实例列表；
注册中心返回 6 台服务实例，其中 revision 为 1 的服务实例为 Instance 1 到 3, revision 为 2 的服务实例是 Instance 4 和 Instance 5，revision 为 3 的服务实例仅有 Instance 6；
Consumer 在这 6 台服务实例中随机选择一台，如图中 Instance 3；
Consumer 向 Instance 3 发起 MetadataService 的远程调用，获得 Dubbo URL 列表，并建立 revision 为 1 的 URL 列表缓存，用 cache = { 1:urls(r1) } 表示；
（重复步骤 4）Consumer 再从剩余的 5 台服务实例中随机选择一台，如图中的 Instance 5，由于 Instance 5 与 Instance 3 的 revision 分为为 2 和 1，此时缓存 cache = { 1:urls(r1) } 未命中，所以 Consumer 将再次发起远程调用，获取新的 Dubbo URL 列表，并更新缓存，即 cache = { 1:urls(r1) , 2:urls(r2) }；
（重复步骤 4）Consumer 再从剩余的 4 台服务实例中随机选择一台，假设服务实例是 Instance 6，由于此时 revision 为3，所以缓存 cache = { 1:urls(r1) , 2:urls(r2) } 再次未命中，再次发起远程调用，并更新缓存 cache = { 1:urls(r1) , 2:urls(r2) , 3:urls(r3) }；
（重复步骤 4）由于缓存 cache = { 1:urls(r1) , 2:urls(r2) , 3:urls(r3) } 已覆盖三个 revision 场景，如果该步骤选择服务实例落在 revision 为 1 的子集中，只需克隆 urls(r1)，并根据具体服务实例替换部分 host 和 port 等少量元信息即可，组成成新的 Dubbo URL 列表，依次类推，计算直到剩余服务实例为 0。
大多数情况，revision 的数量不会超过 2，换言之，Consumer 发起 MetadataService 的远程调用不会超过 2次。无论 revision 数量的大小，架构能够保证获取 Dubbo 元信息的正确性。
当然 MetadataService 并非仅支持 Dubbo URL 元数据，还有其他类型的支持。
元数据类型
架构上，元数据服务（MetadataService）未来将逐步替代 Dubbo 2.7.0 元数据中心[5]，并随着 Dubbo 版本的更迭，所支持的元数据类型也将有所变化，比如 Dubbo 2.7.5 元数据服务支持的类型包括：
Dubbo 暴露的服务 URL 列表
当前 Dubbo Service 暴露或发布 Dubbo 服务 URL 集合，如：
[ dubbo://192.168.1.2:20880/com.acme.Interface1?group=default&version=v1 , thirft://192.168.1.2:20881/com.acme.InterfaceX , rest://192.168.1.2:20882/com.acme.interfaceN ]
Dubbo 订阅的服务 URL 列表
当前 Dubbo Service 所有订阅的 Dubbo 服务 URL 集合，该元数据主要被 Dubbo 运维平台来收集。
Dubbo 服务定义
Dubbo 服务提供方（Provider）在服务暴露的过程中，将元信息以 JSON 的格式同步到注册中心，包括服务配置的全部参数，以及服务的方法信息（方法名，入参出参的格式）。在服务自省引入之前，该元数据被 Dubbo 2.7.0 元数据中心 存储，如：
{
"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:/../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"
}]
}
[1]元数据中心，http://dubbo.apache.org/en-us/docs/user/references/metadata/introduction.html
[2]Dubbo Spring Cloud，https://github.com/alibaba/spring-cloud-alibaba/wiki/Dubbo-Spring-Cloud
[3]WDSL，https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Services_Description_Language
[4]HATEOAS，https://en.wikipedia.org/wiki/HATEOAS
[5]http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/references/metadata/introduction.html
作者简介：小马哥@mercyblitz（花名桃谷），Apache Dubbo PMC，Spring Cloud Alibaba 项目架构师，《Spring Boot编程思想》作者。目前主要负责阿里巴巴集团中间件开源项目、微服务技术实施、架构衍进、基础设施构建等。GitHub 主页：https://github.com/mercyblitz/
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