社區(qū)版本 Dubbo 從 2.7.5 版本開始，新引入了一種基于實例（應(yīng)用）粒度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制，這是我們?yōu)?Dubbo 適配云原生基礎(chǔ)設(shè)施的一步重要探索。版本發(fā)布到現(xiàn)在已有近半年時間，經(jīng)過這段時間的探索與總結(jié)，我們對這套機制的可行性與穩(wěn)定性有了更全面、深入的認識；同時在 Dubbo 3.0 的規(guī)劃也在全面進行中，如何讓應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)成為未來下一代服務(wù)框架 Dubbo 3.0 的基礎(chǔ)服務(wù)模型，解決云原生、規(guī)?；⒎?wù)集群擴容與可伸縮性問題，也已經(jīng)成為我們當前工作的重點。

目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為上1000+的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)站空間、網(wǎng)站托管維護、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、蒼梧網(wǎng)站維護等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

既然這套新機制如此重要，那它到底是怎么工作的呢？今天我們就來詳細解讀一下。在最開始的社區(qū)版本，我們給這個機制取了一個神秘的名字 - 服務(wù)自省，下文將進一步解釋這個名字的由來，并引用服務(wù)自省代指這套應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制。

熟悉 Dubbo 開發(fā)者應(yīng)該都知道，一直以來都是面向 RPC 方法去定義服務(wù)的，并且這也是 Dubbo 開發(fā)友好性、治理功能強的基礎(chǔ)。既然如此，那我們?yōu)槭裁催€要定義個應(yīng)用粒度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制呢？這個機制到底是怎么工作的？它與當前機制的區(qū)別是什么？它能給我們帶來哪些好處那？對適配云原生、性能提升又有哪些幫助？

帶著所有的這些問題，我們開始本文的講解。

服務(wù)自省是什么？

首先，我們先來解釋文章開篇提到的問題：

1. 應(yīng)用粒度服務(wù)發(fā)現(xiàn)是到底是一種怎樣的模型，它與當前的 Dubbo 服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型的區(qū)別是什么？

2. 我們?yōu)槭裁唇兴?wù)自??？

所謂“應(yīng)用/實例粒度” 或者“RPC 服務(wù)粒度”強調(diào)的是一種地址發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)組織格式。

以 Dubbo 當前的地址發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式為例，它是“RPC 服務(wù)粒度”的，它是以 RPC 服務(wù)作為 key，以實例列表作為 value 來組織數(shù)據(jù)的：

"RPC Service1": [
  {"name":"instance1", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":1000}},
  {"name":"instance2", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":2000}},
  {"name":"instance3", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{"timeout":3000}},
]
"RPC Service2": [Instance list of RPC Service2],
"RPC ServiceN": [Instance list of RPC ServiceN] 

而我們新引入的“應(yīng)用粒度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)”，它以應(yīng)用名（Application）作為 key，以這個應(yīng)用部署的一組實例（Instance）列表作為 value。這帶來兩點不同：

1. 數(shù)據(jù)映射關(guān)系變了，從 RPC Service -> Instance 變?yōu)?Application -> Instance；

2. 數(shù)據(jù)變少了，注冊中心沒有了 RPC Service 及其相關(guān)配置信息。

"application1": [
  {"name":"instance1", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}},
  {"name":"instance2", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}},
  {"name":"instanceN", "ip":"127.0.0.1", "metadata":{}}
] 

要進一步理解新模型帶來的變化，我們看一下應(yīng)用與 RPC 服務(wù)間的關(guān)系，顯而易見的，1 個應(yīng)用內(nèi)可能會定義 n 個 RPC Service。因此 Dubbo 之前的服務(wù)發(fā)現(xiàn)粒度更細，在注冊中心產(chǎn)生的數(shù)據(jù)條目也會更多（與 RPC 服務(wù)成正比），同時也存在一定的數(shù)據(jù)冗余。

簡單理解了應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)的基本機制，接著解釋它為什么會被叫做“服務(wù)自省”？

其實這還是得從它的工作原理說起，上面我們提到，應(yīng)用粒度服務(wù)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)模型有幾個以下明顯變化：數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量少了，RPC 服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)在注冊中心沒有了，現(xiàn)在只有 application - instance 這兩個層級的數(shù)據(jù)。為了保證這部分缺少的 RPC 服務(wù)數(shù)據(jù)仍然能被 Consumer 端正確的感知，我們在 Consumer 和 Provider 間建立了一條單獨的通信通道：Consumer 和 Provider 兩兩之間通過特定端口交換信息，我們把這種 Provider 自己主動暴露自身信息的行為認為是一種內(nèi)省機制，因此從這個角度出發(fā)，我們把整個機制命名為：服務(wù)自省。

為什么需要服務(wù)自??？

上面講服務(wù)自省的大概原理的時候也提到了它給注冊中心帶來的幾點不同，這幾點不同體現(xiàn)在 Dubbo 框架側(cè)（甚至整個微服務(wù)體系中），有以下優(yōu)勢：

• 與業(yè)界主流微服務(wù)模型對齊，比如 SpringCloud、Kubernetes Native Service 等；

• 提升性能與可伸縮性。注冊中心數(shù)據(jù)的重新組織（減少），能最大幅度的減輕注冊中心的存儲、推送壓力，進而減少 Dubbo Consumer 側(cè)的地址計算壓力；集群規(guī)模也開始變得可預(yù)測、可評估（與 RPC 接口數(shù)量無關(guān)，只與實例部署規(guī)模相關(guān)）。

1. 對齊主流微服務(wù)模型

自動、透明的實例地址發(fā)現(xiàn)（負載均衡）是所有微服務(wù)框架需要解決的事情，這能讓后端的部署結(jié)構(gòu)對上游微服務(wù)透明，上游服務(wù)只需要從收到的地址列表中選取一個，發(fā)起調(diào)用就可以了。要實現(xiàn)以上目標，涉及兩個關(guān)鍵點的自動同步：

• 實例地址，服務(wù)消費方需要知道地址以建立鏈接；

• RPC 方法定義，服務(wù)消費方需要知道 RPC 服務(wù)的具體定義，不論服務(wù)類型是 rest 或 rmi 等。

對于 RPC 實例間借助注冊中心的數(shù)據(jù)同步，REST 定義了一套非常有意思的成熟度模型，感興趣的朋友可以參考這里的鏈接 ：

https://www.martinfowler.com/articles/richardsonMaturityModel.html

按照文章中的 4 級成熟度定義，Dubbo 當前基于接口粒度的模型可以對應(yīng)到 L4 級別。

接下來，我們看看 Dubbo、SpringCloud 以及 Kubernetes 分別是怎么圍繞自動化的實例地址發(fā)現(xiàn)這個目標設(shè)計的。

2. Spring Cloud

Spring Cloud 通過注冊中心只同步了應(yīng)用與實例地址，消費方可以基于實例地址與服務(wù)提供方建立鏈接，但是消費方對于如何發(fā)起 HTTP 調(diào)用（SpringCloud 基于 rest 通信）一無所知，比如對方有哪些 HTTP endpoint，需要傳入哪些參數(shù)等。

RPC 服務(wù)這部分信息目前都是通過線下約定或離線的管理系統(tǒng)來協(xié)商的。這種架構(gòu)的優(yōu)缺點總結(jié)如下：

• 優(yōu)勢：部署結(jié)構(gòu)清晰、地址推送量??；

• 缺點：地址訂閱需要指定應(yīng)用名， provider 應(yīng)用變更（拆分）需消費端感知；RPC 調(diào)用無法全自動同步。

3. Dubbo

Dubbo 通過注冊中心同時同步了實例地址和 RPC 方法，因此其能實現(xiàn) RPC 過程的自動同步，面向 RPC 編程、面向 RPC 治理，對后端應(yīng)用的拆分消費端無感知，其缺點則是地址推送數(shù)量變大，和 RPC 方法成正比。

4. Dubbo + Kubernetes

Dubbo 要支持 Kubernetes native service，相比之前自建注冊中心的服務(wù)發(fā)現(xiàn)體系來說，在工作機制上主要有兩點變化：

• 服務(wù)注冊由平臺接管，provider 不再需要關(guān)心服務(wù)注冊；

• consumer 端服務(wù)發(fā)現(xiàn)將是 Dubbo 關(guān)注的重點，通過對接平臺層的 API-Server、DNS 等，Dubbo client 可以通過一個 Service Name（通常對應(yīng)到 Application Name）查詢到一組 Endpoints（一組運行 provider 的 pod），通過將 Endpoints 映射到 Dubbo 內(nèi)部地址列表，以驅(qū)動 Dubbo 內(nèi)置的負載均衡機制工作。

Kubernetes Service 作為一個抽象概念，怎么映射到 Dubbo 是一個值得討論的點

Service Name - > Application Name，Dubbo 應(yīng)用和 Kubernetes 服務(wù)一一對應(yīng)，對于微服務(wù)運維和建設(shè)環(huán)節(jié)透明，與開發(fā)階段解耦。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: provider-app-name
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports:
    - protocol: TCP
      port:
      targetPort: 9376 

Service Name - > Dubbo RPC Service，Kubernetes 要維護調(diào)度的服務(wù)與應(yīng)用內(nèi)建 RPC 服務(wù)綁定，維護的服務(wù)數(shù)量變多。

---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-1
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
...
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-2
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
...
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rpc-service-N
spec:
  selector:
    app: provider-app-name
  ports: ##
... 

結(jié)合以上幾種不同微服務(wù)框架模型的分析，我們可以發(fā)現(xiàn)，Dubbo 與 SpringCloud、Kubernetes 等不同產(chǎn)品在微服務(wù)的抽象定義上還是存在很大不同的。SpringCloud 和 Kubernetes 在微服務(wù)的模型抽象上還是比較接近的，兩者基本都只關(guān)心實例地址的同步，如果我們?nèi)リP(guān)心其他的一些服務(wù)框架產(chǎn)品，會發(fā)現(xiàn)它們絕大多數(shù)也是這么設(shè)計的；

即 REST 成熟度模型中的 L3 級別。

對比起來 Dubbo 則相對是比較特殊的存在，更多的是從 RPC 服務(wù)的粒度去設(shè)計的。

對應(yīng) REST 成熟度模型中的 L4 級別。

如我們上面針對每種模型做了詳細的分析，每種模型都有其優(yōu)勢和不足。而我們最初決定 Dubbo 要做出改變，往其他的微服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型上的對齊，是我們最早在確定 Dubbo 的云原生方案時，我們發(fā)現(xiàn)要讓 Dubbo 去支持 Kubernetes Native Service，模型對齊是一個基礎(chǔ)條件；另一點是來自用戶側(cè)對 Dubbo 場景化的一些工程實踐的需求，得益于 Dubbo 對多注冊、多協(xié)議能力的支持，使得 Dubbo 聯(lián)通不同的微服務(wù)體系成為可能，而服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型的不一致成為其中的一個障礙，這部分的場景描述請參見這里。

5. 更大規(guī)模的微服務(wù)集群 - 解決性能瓶頸

這部分涉及到和注冊中心、配置中心的交互，關(guān)于不同模型下注冊中心數(shù)據(jù)的變化，之前原理部分我們簡單分析過。為更直觀的對比服務(wù)模型變更帶來的推送效率提升，我們來通過一個示例看一下不同模型注冊中心的對比：

圖中左邊是微服務(wù)框架的一個典型工作流程，Provider 和  Consumer 通過注冊中心實現(xiàn)自動化的地址通知。其中，Provider 實例的信息如圖中表格所示：

應(yīng)用 DEMO 包含三個接口 DemoService 1 2 3，當前實例的 ip 地址為 10.210.134.30。

• 對于 Spring Cloud 和 Kubernetes 模型，注冊中心只會存儲一條 DEMO - 10.210.134.30+metadata 的數(shù)據(jù)；

• 對于老的 Dubbo 模型，注冊中心存儲了三條接口粒度的數(shù)據(jù)，分別對應(yīng)三個接口 DemoService 1 2 3，并且很多的址數(shù)據(jù)都是重復(fù)的。

可以總結(jié)出，基于應(yīng)用粒度的模型所存儲和推送的數(shù)據(jù)量是和應(yīng)用、實例數(shù)成正比的，只有當我們的應(yīng)用數(shù)增多或應(yīng)用的實例數(shù)增長時，地址推送壓力才會上漲。

而對于基于接口粒度的模型，數(shù)據(jù)量是和接口數(shù)量正相關(guān)的，鑒于一個應(yīng)用通常發(fā)布多個接口的現(xiàn)狀，這個數(shù)量級本身比應(yīng)用粒度是要乘以倍數(shù)的；另外一個關(guān)鍵點在于，接口粒度導(dǎo)致的集群規(guī)模評估的不透明，相對于實i例、應(yīng)用增長都通常是在運維側(cè)的規(guī)劃之中，接口的定義更多的是業(yè)務(wù)側(cè)的內(nèi)部行為，往往可以繞過評估給集群帶來壓力。

以 Consumer 端服務(wù)訂閱舉例，根據(jù)我對社區(qū)部分 Dubbo 中大規(guī)模頭部用戶的粗略統(tǒng)計，根據(jù)受統(tǒng)計公司的實際場景，一個 Consumer 應(yīng)用要消費（訂閱）的 Provier 應(yīng)用數(shù)量往往要超過 10 個，而具體到其要消費（訂閱）的的接口數(shù)量則通常要達到 30 個，平均情況下 Consumer 訂閱的 3 個接口來自同一個 Provider 應(yīng)用，如此計算下來，如果以應(yīng)用粒度為地址通知和選址基本單位，則平均地址推送和計算量將下降 60% 還要多。

而在極端情況下，也就是當 Consumer 端消費的接口更多的來自同一個應(yīng)用時，這個地址推送與內(nèi)存消耗的占用將會進一步得到降低，甚至可以超過 80% 以上。

一個典型的幾段場景即是 Dubbo 體系中的網(wǎng)關(guān)型應(yīng)用，有些網(wǎng)關(guān)應(yīng)用消費（訂閱）達 100+ 應(yīng)用，而消費（訂閱）的服務(wù)有 1000+ ，平均有 10 個接口來自同一個應(yīng)用，如果我們把地址推送和計算的粒度改為應(yīng)用，則地址推送量從原來的 n  1000 變?yōu)?n  100，地址數(shù)量降低可達近 90%。

工作原理

1. 設(shè)計原則

上面一節(jié)我們從服務(wù)模型及支撐大規(guī)模集群的角度分別給出了 Dubbo 往應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)靠攏的好處或原因，但這么做的同時接口粒度的服務(wù)治理能力還是要繼續(xù)保留，這是 Dubbo 框架編程模型易用性、服務(wù)治理能力優(yōu)勢的基礎(chǔ)。

以下是我認為我們做服務(wù)模型遷移仍要堅持的設(shè)計原則：

• 新的服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型要實現(xiàn)對原有 Dubbo 消費端開發(fā)者的無感知遷移，即 Dubbo 繼續(xù)面向 RPC 服務(wù)編程、面向 RPC 服務(wù)治理，做到對用戶側(cè)完全無感知；

• 建立 Consumer 與 Provider 間的自動化 RPC 服務(wù)元數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)機制，解決傳統(tǒng)微服務(wù)模型無法同步 RPC 級接口配置的缺點。

2. 基本原理詳解

應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)作為一種新的服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制，和以前 Dubbo 基于 RPC 服務(wù)粒度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)在核心流程上基本上是一致的：即服務(wù)提供者往注冊中心注冊地址信息，服務(wù)消費者從注冊中心拉取&訂閱地址信息。

這里主要的不同有以下兩點：

• 注冊中心數(shù)據(jù)以“應(yīng)用 - 實例列表”格式組織，不再包含 RPC 服務(wù)信息；

以下是每個 Instance metadata 的示例數(shù)據(jù)，總的原則是 metadata 只包含當前 instance 節(jié)點相關(guān)的信息，不涉及 RPC 服務(wù)粒度的信息。

總體信息概括如下：實例地址、實例各種環(huán)境標、metadata service 元數(shù)據(jù)、其他少量必要屬性。

{
  "name": "provider-app-name",
  "id": "192.168.0.102:20880",
  "address": "192.168.0.102",
  "port": 20880,
  "sslPort": null,
  "payload": {
    "id": null,
    "name": "provider-app-name",
    "metadata": {
      "metadataService": "{\"dubbo\":{\"version\":\"1.0.0\",\"dubbo\":\"2.0.2\",\"release\":\"2.7.5\",\"port\":\"20881\"}}",
      "endpoints": "[{\"port\":20880,\"protocol\":\"dubbo\"}]",
      "storage-type": "local",
      "revision": "6785535733750099598",
    }
  },
  "registrationTimeUTC": 1583461240877,
  "serviceType": "DYNAMIC",
  "uriSpec": null
} 

• Client – Server 自行協(xié)商 RPC 方法信息。

在注冊中心不再同步 RPC 服務(wù)信息后，服務(wù)自省在服務(wù)消費端和提供端之間建立了一條內(nèi)置的 RPC 服務(wù)信息協(xié)商機制，這也是“服務(wù)自省”這個名字的由來。服務(wù)端實例會暴露一個預(yù)定義的 MetadataService RPC 服務(wù)，消費端通過調(diào)用 MetadataService 獲取每個實例 RPC 方法相關(guān)的配置信息。

當前 MetadataService 返回的數(shù)據(jù)格式如下：

[
  "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.DemoService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider×tamp=1583469714314", 
 "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.HelloService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider×tamp=1583469714314",
  "dubbo://192.168.0.102:20880/org.apache.dubbo.demo.WorldService?anyhost=true&application=demo-provider&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=false&interface=org.apache.dubbo.demo.DemoService&methods=sayHello&pid=9585&release=2.7.5&side=provider×tamp=1583469714314"
] 

熟悉 Dubbo 基于 RPC 服務(wù)粒度的服務(wù)發(fā)現(xiàn)模型的開發(fā)者應(yīng)該能看出來，服務(wù)自省機制機制將以前注冊中心傳遞的 URL 一拆為二：

• 一部分和實例相關(guān)的數(shù)據(jù)繼續(xù)保留在注冊中心，如 ip、port、機器標識等；

• 另一部分和 RPC 方法相關(guān)的數(shù)據(jù)從注冊中心移除，轉(zhuǎn)而通過 MetadataService 暴露給消費端。

理想情況下是能達到數(shù)據(jù)按照實例、RPC 服務(wù)嚴格區(qū)分開來，但明顯可以看到以上實現(xiàn)版本還存在一些數(shù)據(jù)冗余，有些也數(shù)據(jù)還未合理劃分。尤其是 MetadataService 部分，其返回的數(shù)據(jù)還只是簡單的 URL 列表組裝，這些 URL其實是包含了全量的數(shù)據(jù)。

以下是服務(wù)自省的一個完整工作流程圖，詳細描述了服務(wù)注冊、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、MetadataService、RPC 調(diào)用間的協(xié)作流程。

1. 服務(wù)提供者啟動，首先解析應(yīng)用定義的“普通服務(wù)”并依次注冊為 RPC 服務(wù)，緊接著注冊內(nèi)建的 MetadataService 服務(wù)，最后打開 TCP 監(jiān)聽端口；

2. 啟動完成后，將實例信息注冊到注冊中心（僅限 ip、port 等實例相關(guān)數(shù)據(jù)），提供者啟動完成；

3. 服務(wù)消費者啟動，首先依據(jù)其要“消費的 provider 應(yīng)用名”到注冊中心查詢地址列表，并完成訂閱（以實現(xiàn)后續(xù)地址變更自動通知）；

4. 消費端拿到地址列表后，緊接著對 MetadataService 發(fā)起調(diào)用，返回結(jié)果中包含了所有應(yīng)用定義的“普通服務(wù)”及其相關(guān)配置信息；

5. 至此，消費者可以接收外部流量，并對提供者發(fā)起 Dubbo RPC 調(diào)用。

在以上流程中，我們只考慮了一切順利的情況，但在更詳細的設(shè)計或編碼實現(xiàn)中，我們還需要嚴格約定一些異常場景下的框架行為。比如，如果消費者 MetadataService 調(diào)用失敗，則在重試知道成功之前，消費者將不可以接收外部流量。

服務(wù)自省中的關(guān)鍵機制

1. 元數(shù)據(jù)同步機制

Client 與 Server 間在收到地址推送后的配置同步是服務(wù)自省的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目前針對元數(shù)據(jù)同步有兩種具體的可選方案，分別是：內(nèi)建 MetadataService；獨立的元數(shù)據(jù)中心，通過中細化的元數(shù)據(jù)集群協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)。

• 內(nèi)建 MetadataService：MetadataService 通過標準的 Dubbo 協(xié)議暴露，根據(jù)查詢條件，會將內(nèi)存中符合條件的“普通服務(wù)”配置返回給消費者。這一步發(fā)生在消費端選址和調(diào)用前；

• 元數(shù)據(jù)中心：復(fù)用 2.7 版本中引入的元數(shù)據(jù)中心，provider 實例啟動后，會嘗試將內(nèi)部的 RPC 服務(wù)組織成元數(shù)據(jù)的格式到元數(shù)據(jù)中心，而 consumer 則在每次收到注冊中心推送更新后，主動查詢元數(shù)據(jù)中心。

注意 consumer 端查詢元數(shù)據(jù)中心的時機，是等到注冊中心的地址更新通知之后。也就是通過注冊中心下發(fā)的數(shù)據(jù)，我們能明確的知道何時某個實例的元數(shù)據(jù)被更新了，此時才需要去查元數(shù)據(jù)中心。

2. RPC 服務(wù) < - > 應(yīng)用映射關(guān)系

回顧上文講到的注冊中心關(guān)于“應(yīng)用 - 實例列表”結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)組織形式，這個變動目前對開發(fā)者并不是完全透明的，業(yè)務(wù)開發(fā)側(cè)會感知到查詢/訂閱地址列表的機制的變化。具體來說，相比以往我們基于 RPC 服務(wù)來檢索地址，現(xiàn)在 consumer 需要通過指定 provider 應(yīng)用名才能實現(xiàn)地址查詢或訂閱。

老的 Consumer 開發(fā)與配置示例：

新的 Consumer 開發(fā)與配置示例：

以上指定 provider 應(yīng)用名的方式是 Spring Cloud 當前的做法，需要 consumer 端的開發(fā)者顯示指定其要消費的 provider 應(yīng)用。

以上問題的根源在于注冊中心不知道任何 RPC 服務(wù)相關(guān)的信息，因此只能通過應(yīng)用名來查詢。

為了使整個開發(fā)流程對老的 Dubbo 用戶更透明，同時避免指定 provider 對可擴展性帶來的影響（參見下方說明），我們設(shè)計了一套 RPC 服務(wù)到應(yīng)用名的映射關(guān)系，以嘗試在 consumer 自動完成 RPC 服務(wù)到 provider 應(yīng)用名的轉(zhuǎn)換。

Dubbo 之所以選擇建立一套“接口-應(yīng)用”的映射關(guān)系，主要是考慮到 service - app 映射關(guān)系的不確定性。一個典型的場景即是應(yīng)用/服務(wù)拆分，如上面提到的配置 ，PC Service 2 是定義于 provider-app-x 中的一個服務(wù)，未來它隨時可能會被開發(fā)者分拆到另外一個新的應(yīng)用如 provider-app-x-1 中，這個拆分要被所有的 PC Service 2 消費方感知到，并對應(yīng)用進行修改升級，如改為 ，這樣的升級成本不可否認還是挺高的。

到底是 Dubbo 框架幫助開發(fā)者透明的解決這個問題，還是交由開發(fā)者自己去解決，當然這只是個策略選擇問題，并且 Dubbo 2.7.5+ 版本目前是都提供了的。其實我個人更傾向于交由業(yè)務(wù)開發(fā)者通過組織上的約束來做，這樣也可進一步降低 Dubbo 框架的復(fù)雜度，提升運行態(tài)的穩(wěn)定性。

總結(jié)與展望

應(yīng)用級服務(wù)發(fā)現(xiàn)機制是 Dubbo 面向云原生走出的重要一步，它幫 Dubbo 打通了與其他微服務(wù)體系之間在地址發(fā)現(xiàn)層面的鴻溝，也成為 Dubbo 適配 Kubernetes Native Service 等基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)。

我們期望 Dubbo 在新模型基礎(chǔ)上，能繼續(xù)保留在編程易用性、服務(wù)治理能力等方面強大的優(yōu)勢。但是我們也應(yīng)該看到應(yīng)用粒度的模型一方面帶來了新的復(fù)雜性，需要我們繼續(xù)去優(yōu)化與增強；另一方面，除了地址存儲與推送之外，應(yīng)用粒度在幫助 Dubbo 選址層面也有進一步挖掘的潛力。

作者簡介

劉軍，Github 賬號 Chickenlj，Apache Dubbo PMC，項目核心開發(fā)，見證了Dubbo從重啟開源到Apache畢業(yè)的整個流程?，F(xiàn)任職阿里云云原生應(yīng)用平臺團隊，參與服務(wù)框架、微服務(wù)相關(guān)工作，目前主要在推動 Dubbo 3.0 - Dubbo 云原生。