dubbo学习（一）认识dubbo

一、发展背景

单一应用架构

　　当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。

垂直应用架构

　　当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。此时，用于加速前端页面开发的Web框架(MVC)是关键。

分布式服务架构

　　当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时，用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC)是关键。

流动计算架构

　　当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键。

二、初识dubbo

　　由于网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，此时应该考虑更进一步的分布式服务架构以及流动计算架构。

　　dubbo应运而生，dubbo是阿里开源的SOA服务化治理方案，是基于java的高性能RPC分布式服务框架。

三、dubbo框架组成

角色组成

provider（生产者）：暴露服务的服务提供方。

consumer（消费者）：调用远程服务的服务消费方。

registry（注册中心）：服务注册与发现的注册中心。

monitor（监控中心）：统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。

container（容器）：服务运行的容器。

调用关系说明

start（启动）：服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。

register（注册）：服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。

subscribe（订阅）：服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。

notify（通知）：注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。

invoke（调用）：服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。

count（统计）：服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

四、dubbo特性

连通性

- 注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小
- 监控中心负责统计各服务调用次数，调用时间等，统计先在内存汇总后每分钟一次发送到监控中心服务器，并以报表展示
- 服务提供者向注册中心注册其提供的服务，并汇报调用时间到监控中心，此时间不包含网络开销
- 服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表，并根据负载算法直接调用提供者，同时汇报调用时间到监控中心，此时间包含网络开销
- 注册中心，服务提供者，服务消费者三者之间均为长连接，监控中心除外
- 注册中心通过长连接感知服务提供者的存在，服务提供者宕机，注册中心将立即推送事件通知消费者
- 注册中心和监控中心全部宕机，不影响已运行的提供者和消费者，消费者在本地缓存了提供者列表
- 注册中心和监控中心都是可选的，服务消费者可以直连服务提供者

健壮性

- 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
- 数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务
- 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
- 注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
- 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
- 服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复

伸缩性

- 注册中心为对等集群，可动态增加机器部署实例，所有客户端将自动发现新的注册中心
- 服务提供者无状态，可动态增加机器部署实例，注册中心将推送新的服务提供者信息给消费者

升级性

- 当服务集群规模进一步扩大，带动IT治理结构进一步升级，需要实现动态部署，进行流动计算，现有分布式服务架构不会带来阻力