从整体架构上来看
二者模式接近,都需要服务提供方,注册中心,服务消费方。差异不大。详见下方:
Dubbo
Provider: 暴露服务的提供方,可以通过jar或者容器的方式启动服务
Consumer:调用远程服务的服务消费方。
Registry: 服务注册中心和发现中心。
Monitor: 统计服务和调用次数,调用时间监控中心。(dubbo的控制台页面中可以显示,目前只有一个简单版本)
Container:服务运行的容器。
Spring Cloud
Service Provider: 暴露服务的提供方。
Service Consumer:调用远程服务的服务消费方。
EureKa Server: 服务注册中心和服务发现中心。
从核心要素来看
Spring Cloud 更胜一筹,在开发过程中只要整合Spring Cloud的子项目就可以顺利的完成各种组件的融合,而Dubbo缺需要通过实现各种Filter来做定制,开发成本以及技术难度略高。
Dubbo只是实现了服务治理,而Spring Cloud子项目分别覆盖了微服务架构下的众多部件,而服务治理只是其中的一个方面。Dubbo提供了各种Filter,对于上述中“无”的要素,可以通过扩展Filter来完善。
例如
1.分布式配置:可以使用淘宝的diamond、百度的disconf来实现分布式配置管理
2.服务跟踪:可以使用京东开源的Hydra,或者扩展Filter用Zippin来做服务跟踪
3.批量任务:可以使用当当开源的Elastic-Job、tbschedule
从协议上看
Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况
Spring Cloud 使用HTTP协议的REST API
dubbo支持各种通信协议,而且消费方和服务方使用长链接方式交互,通信速度上略胜Spring Cloud,如果对于系统的响应时间有严格要求,长链接更合适。
从服务依赖方式看
Dubbo服务依赖略重,需要有完善的版本管理机制,但是程序入侵少。而Spring Cloud通过Json交互,省略了版本管理的问题,但是具体字段含义需要统一管理,自身Rest API方式交互,为跨平台调用奠定了基础。
从组件运行流程看
Dubbo
每个组件都是需要部署在单独的服务器上,gateway用来接受前端请求、聚合服务,并批量调用后台原子服务。每个service层和单独的DB交互。
Spring Cloud
所有请求都统一通过 API 网关(Zuul)来访问内部服务。网关接收到请求后,从注册中心(Eureka)获取可用服务。由 Ribbon 进行均衡负载后,分发到后端的具体实例。微服务之间通过 Feign 进行通信处理业务。
业务部署方式相同,都需要前置一个网关来隔绝外部直接调用原子服务的风险。Dubbo需要自己开发一套API 网关,而Spring Cloud则可以通过Zuul配置即可完成网关定制。使用方式上Spring Cloud略胜一筹。