前言
笔者最近完成了一个非常有意思的隧道机制(已在产线运行)，可以让注册到不同zookeeper之间的dubbo集群之间能够正常进行通信。如下图所示:
例如图中A/B两个网络隔离的集群，两者只能通过专线进行通信。但是对于在里面的应用来说，调用另外一个集群的dubbo服务(例如app1调用app3)依旧和原来的方式一模一样，无需做任何修改。这个特性对于新建单元(机房),业务网络隔离等场景非常有用。 本文就稍稍聊一下这个机制。
场景
这个dubbo集群通信机制，可被用在下面的场景中。
新建机房
在我们新建一个机房的过程中。正常情况下，需要将一整条链路的所有应用以及相关设施全部部署到新的机房中。如下图所示:
而在笔者新的机制中，如果本集群没有对应的接口，会去寻找有对应接口的集群，就算其中缺失了一些系统，整个机房依旧能够work，将新建机房变为可迭代式的。大幅度减少了新建机房的复杂性。
新建业务单元
由于单机房机架位的限制或者一些其它原因，有一些业务希望剥离到一个单独的单元(机房里面)。但是业务确需要一大堆原来单元的基础服务。而不同单元之间的网络又无法打通(安全性要求)。
如果按照传统的模式，势必要对业务系统做改造，例如建立一个业务网关来负责和基础系统的通信，这个网关明显费时费力而且没什么技术含量，例如在业务代码中将dubbo调用强行转换为对业务网关的http调用,如下图所示:
而且，每增加一个接口调用，都得在业务网关中转换一把，添加对应的接口包，然后发布。这样的网关维护起来肯定是个天坑！随着日益严格的安全性要求，不同业务间的网络隔离要求会与日俱增。 笔者是搞中间件的，坚信做的基础服务能够对业务透明，让其感知不到才是一个好的设计。一旦需要业务大量配合这种由基础架构变更而引起的改造，无疑是非常的不友好，甚至是个失败的设计。
故障隔离
事实上，笔者搞这一套隧道机制的初衷还有很大一部分原因是故障隔离。例如，笔者遇到数次由于业务系统使用zookeeper不当，往zookeeper写了一大堆数据，从而让整个集群陷入不可用的风险。而新的机制，可以让不同的业务注册到不同的zookeeper,zookeeper挂了，也只是这个业务宕了，其它业务则不受影响。
事实上不仅为zookeeper,由于笔者对消息(例如activemq)也做了这一套类似的隧道机制。使得我们的整个业务能够更好的进行故障隔离！
隧道机制
笔者这个机制的最大便利性在于对业务的侵入性很少。对于基础集群的应用甚至完全不需要做修改。为了达成这个需求，笔者引入了在网络上非常常用的隧道概念(Tunnel),这个大家可能平时都接触过，VPN/Vxlan这些网络协议都用了隧道。
隧道穿透
我们先来看一下最基本的原理，在系统A通过Dubbo调用系统B的时候，在同一个集群中走的是dubbo协议。而跨集群的时候，笔者将dubbo原始比特流承载在http协议上，在专线上发出去。
由于在B系统看来，接收到的都是相同的byte流，其无法(也不用)区分到底是走了一层专线还是直接调用。所以B系统无需更改任何代码。
隧道实现
那么，这个隧道具体是如何实现，系统A又是如何知道需要本集群没有对应的接口，需要通过http隧道调用到另一个集群的呢?这就引入了我们的隧道网关。
这里的概念也是和网络上的默认网关类似，如果本集群内找不到对应的接受者就投递到一个默认的网关，由这个隧道网关来替我们传递调用。
如何发现这个网关
为了充分利用dubbo接口的注册发现机制，笔者将隧道网关也暴露为一个dubbo接口，其输入和输出分别如下所示:
代码语言：javascript复制// 隧道网关接口请求体
class TunnelInterfaceReq {
// dubbo元信息，例如具体调用接口信息
MetaData dubbo
// 原始请求A调用序列化后的比特流
byte[] body;
}
// 隧道网关接口返回体
class TunnelInterfaceResp{
// dubbo元信息
MetaData dubbo
// 返回值调用序列化后的比特流，由另一个集群的对应系统返回
byte[] resp;
}有了这个dubbo接口，我们就可以很容易的将数据传送给默认网关了。
注意，这里其实也是做了一层隧道协议，即用dubbo协议承载dubbo协议，用这种类似套娃的方法有效的利用了dubbo本身的注册发现机制。
网关和网关之间通过http通信
由于不同集群之间通过专线进行通信，所以笔者采用了http通信来进行。在App1的请求到达隧道网关后，网关会将原始body比特流从TunnelInterfaceRequest中取出。然后放到一个http的请求中进行传递。如下图所示:
值得注意的是，由于传递的是byte流，没有携带任何业务信息(例如类型信息等),所以我们的隧道网关可以对任意dubbo请求进行隧道传输，而不像传统的网关那样需要添加各种业务对应的jar包并不停发布-_-! 在图中，投递到另一端的隧道网关后，其从http协议中取出调用元信息和原始调用byte流，通过调用元信息找到App2。然后给App2重放byte流，这样就可以进行dubbo调用了。事实上，App2从隧道网关看到的byte流和从集群内其它机器调用的byte流完全一致。如下图所示:
返回值也通过隧道机制
很明显的，我们的返回值也需要通过隧道机制。和Request一样，其也会走两次隧道协议，如下图所示:
那么App1真正接收到的其实是Tunnel Response,怎么让其透明的接收原始response比特流呢？这就需要调用方接入笔者研发的轻量级jar包(其实，一开始的request的隧道也需要这样的jar包)
对dubbo进行扩展
由于dubbo有非常优秀的filter机制，可以在各种地方可以扩展。为了这个隧道机制，笔者就扩展了其中的invoke调用逻辑。如下图所示:
只要引入笔者写的jar包，就能够非常轻松的进行自动扩展，除了pom.xml加两行，其它业务代码完全无需修改。
隧道网关的接口发现
那么隧道网关A是怎么知道接口在集群B，从而投递给隧道网关B的呢？很明显的，我们需要隧道网关间的集群通信机制。
例如,由隧道网关向其它不同的隧道网关询问是否有此接口，并按一定策略做缓存即可。
dubbo集群的发现
最后的问题就是隧道网关怎么知道其它的dubbo集群的了，由于相对于dubbo接口数量，集群的数量是很少且不经常改变。我们只需要找个地方简单的记录下即可，例如放到数据库里面。然后由于是http调用，直接通过DNS解析域名即可做负载均衡。
性能
由于笔者的这套机制序列化和反序列化完全在Provider/Consumer端，完全没有对网关形成任何压力，所以网关的CPU消耗很低。在单个调用延迟上，由于多了两跳，不可避免的有所损耗，大概每个接口多了2ms左右。
总结
这套机制从一开始构想，到完全能够在产线运行，并且性能损耗还很小，笔者还是花费了不少的精力。看到这样的结果，还是非常有成就感的。事实上，这套隧道机制在非常多的地方借鉴了网络上的概念。可谓它山之石可以攻玉！不同技术之间确实可以相互迁移，他们只是在不同的层级上解决了本质相通的问题！
