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1.背景

随着互联网的发展，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，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

2.架构

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。

3.dubbox

dubbox是dubbo的扩展，主要在dubbo的基础上进行了一下的改进

1、支持REST风格远程调用（HTTP + JSON/XML)：基于非常成熟的JBoss RestEasy框架，在dubbo中实现了REST风格（HTTP + JSON/XML）的远程调用，以显著简化企业内部的跨语言交互，同时显著简化企业对外的Open API、无线API甚至AJAX服务端等等的开发。事实上，这个REST调用也使得Dubbo可以对当今特别流行的“微服务”架构提供基础性支持。 另外，REST调用也达到了比较高的性能，在基准测试下，HTTP + JSON与Dubbo 2.x默认的RPC协议（即TCP + Hessian2二进制序列化）之间只有1.5倍左右的差距，详见文档中的基准测试报告。

2、支持基于Kryo和FST的Java高效序列化实现：基于当今比较知名的Kryo和FST高性能序列化库，为Dubbo默认的RPC协议添加新的序列化实现，并优化调整了其序列化体系，比较显著的提高了Dubbo RPC的性能，详见文档中的基准测试报告。

3、支持基于Jackson的JSON序列化：基于业界应用最广泛的Jackson序列化库，为Dubbo默认的RPC协议添加新的JSON序列化实现。

4、支持基于嵌入式Tomcat的HTTP remoting体系：基于嵌入式tomcat实现dubbo的HTTP remoting体系（即dubbo-remoting-http），用以逐步取代Dubbo中旧版本的嵌入式Jetty，可以显著的提高REST等的远程调用性能，并将Servlet API的支持从2.5升级到3.1。（注：除了REST，dubbo中的WebServices、Hessian、HTTP Invoker等协议都基于这个HTTP remoting体系）。

5、升级Spring：将dubbo中Spring由2.x升级到目前最常用的3.x版本，减少版本冲突带来的麻烦。

6、升级ZooKeeper客户端：将dubbo中的zookeeper客户端升级到最新的版本，以修正老版本中包含的bug。

7、支持完全基于Java代码的Dubbo配置：基于Spring的Java Config，实现完全无XML的纯Java代码方式来配置dubbo

8、调整Demo应用：暂时将dubbo的demo应用调整并改写以主要演示REST功能、Dubbo协议的新序列化方式、基于Java代码的Spring配置等等。
　　9、修正了dubbo的bug 包括配置、序列化、管理界面等等的bug。

4.Dubbo框架

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1、Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer: 调用远程服务的服务消费方。

2、Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。

3、Container: 服务运行容器

5.Dubbo的调用关系

1、服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
　　2、服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
　　3、服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
　　4、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。
　　5、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。
　　6、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。

6.Dubbo特点

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7.Dubbo调用方式

• 异步调用

基于NIO的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小

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• 本地调用

本地调用，使用了Injvm协议，是一个伪协议，它不开启端口，不发起远程调用，只在JVM内直接关联，但执行Dubbo的Filter链。

Define injvm protocol:

<dubbo:protocol name="injvm" />

Set default protocol:

<dubbo:provider protocol="injvm" />

Set service protocol:

<dubbo:service protocol="injvm" />

Use injvm first:（服务暴露与服务引用都需要声明injvm=“true”）

<dubbo:consumer injvm="true" .../>
<dubbo:provider injvm="true" .../>
　　或

<dubbo:reference injvm="true" .../>
<dubbo:service injvm="true" .../>

8.Dubbo支持的注册中心

• Multicast注册中心
• Zookeeper注册中心
• Redis注册中心
• Simple注册中心

Multicast：不需要启动任何中心节点，只要广播地址一样，就可以互相发现组播受网络结构限制，只适合小规模应用或开发阶段使用。

组播地址段: 224.0.0.0 - 239.255.255.255

Zookeeper：是Apacahe Hadoop的子项目，是一个树型的目录服务，支持变更推送，适合作为Dubbo服务的注册中心，工业强度较高只需搭一个原生的Zookeeper服务器，

并将Provider和Consumer里的dubbo.properties中的dubbo.registry.addrss的值改为zookeeper://127.0.0.1:2181即可使用阿里内部并没有采用Zookeeper做为注册中心，而是使用自己实现的基于数据库的注册中心，即：Zookeeper注册中心并没有在阿里内部长时间运行的可靠性保障，其可靠性依赖于Zookeeper本身的可靠性。

ZooKeeper集群由一组Server节点组成，这一组Server节点中存在一个角色为Leader的节点，其他节点都为Follower。当客户端Client连接到ZooKeeper集群，并且执行写请求时，这些请求会被发送到Leader节点上，然后Leader节点上数据变更会同步到集群中其他的Follower节点。

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流程说明：

• • 服务提供者启动时
    • 向/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下写入自己的URL地址。
  • 服务消费者启动时
    • 订阅/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下的提供者URL地址。
    • 并向/dubbo/com.foo.BarService/consumers目录下写入自己的URL地址。
  • 监控中心启动时
    • 订阅/dubbo/com.foo.BarService目录下的所有提供者和消费者URL地址。

支持以下功能：

• • 当提供者出现断电等异常停机时，注册中心能自动删除提供者信息。
  • 当注册中心重启时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。
  • 当会话过期时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。
  • 当设置<dubbo:registry check="false" />时，记录失败注册和订阅请求，后台定时重试。
  • 可通过<dubbo:registry username="admin" password="1234" />设置zookeeper登录信息。
  • 可通过<dubbo:registry group="dubbo" />设置zookeeper的根节点，不设置将使用无根树。
  • 支持号通配符<dubbo:reference group="" version="*" />，可订阅服务的所有分组和所有版本的提供者

在provider和consumer中增加zookeeper客户端jar包依赖

支持zkclient和curator两种Zookeeper客户端实现

Simple注册中心：

注册中心本身就是一个普通的Dubbo服务，可以减少第三方依赖，使整体通讯方式一致。

9.Dubbo支持的远程通信协议

• Mina
• Netty
• Grizzly

10.Dubbo支持的远程调用协议

• Dubbo协议
• Hessian协议
• HTTP协议
• RMI协议
• WebService协议
• Thrift协议
• Memcached协议
• Redis协议

在通信过程中，不同的服务等级一般对应着不同的服务质量，那么选择合适的协议便是一件非常重要的事情。

11.Dubbo的容错

在集群调用失败时，Dubbo提供了多种容错方案，缺省为failover重试。

• Failover Cluster
  失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
  通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
  可通过retries=“2”来设置重试次数(不含第一次)。

• Failfast Cluster
  快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
  通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

• Failsafe Cluster
  失败安全，出现异常时，直接忽略。
  通常用于写入审计日志等操作。

• Failback Cluster
  失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
  通常用于消息通知操作。

• Forking Cluster
  并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
  通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
  可通过forks=“2”来设置最大并行数。

• Broadcast Cluster
  广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
  通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

12.负载均衡

13.源码结构

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各个模块之间的关系：

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• dubbo-common 公共逻辑模块，包括Util类和通用模型。

• dubbo-remoting 远程通讯模块，相当于Dubbo协议的实现，如果RPC用RMI协议则不需要使用此包。

• dubbo-rpc 远程调用模块，抽象各种协议，以及动态代理，只包含一对一的调用，不关心集群的管理。

• dubbo-cluster 集群模块，将多个服务提供方伪装为一个提供方，包括：负载均衡、容错、路由等，集群的地址列表可以是静态配置的，也可以是由注册中心下发。

• dubbo-registry 注册中心模块，基于注册中心下发地址的集群方式，以及对各种注册中心的抽象。

• dubbo-monitor 监控模块，统计服务调用次数，调用时间的，调用链跟踪的服务。

• dubbo-config 配置模块，是Dubbo对外的API，用户通过Config使用Dubbo，隐藏Dubbo所有细节。

• dubbo-container 容器模块，是一个Standalone的容器，以简单的Main加载Spring启动，因为服务通常不需要Tomcat/JBoss等Web容器的特性，没必要用Web容器去加载服务。