前言

最近在做一个小项目，基于Maven构建，框架使用现在主流的：SpringMVC（4.1）+Spring（4.1）+MyBatis（3.4.0），实现基本增删改查，页面国际化。数据源采用阿里开源的Druid，前端采用基于Bootstrap封装的模板AdminLTE（2.3.6）及Bootstrap的一些插件。上个周末刚好有时间，将项目进行拆分，集成Dubbo2.5.3+Zookeeper3.4.6，实现服务化。后续逐步将MQ、Reds等进行集成实现服务调用异步解耦、缓存机制等。

首先将Dubbo知识进行简单了解，借用Dubbo官方知识！http://dubbo.io/

Dubbo知识

背景

随着互联网的发展，网站应用或者企业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。

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。
  

需求

在大规模服务化之前，应用可能只是通过RMI或Hessian等工具，简单的暴露和引用远程服务，通过配置服务的URL地址进行调用，通过F5等硬件进行负载均衡。

(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。

此时需要一个服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明。

并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和Failover，降低对F5硬件负载均衡器的依赖，也能减少部分成本。

(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。

这时，需要自动画出应用间的依赖关系图，以帮助架构师理清理关系。

(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？

为了解决这些问题，第一步，要将服务现在每天的调用量，响应时间，都统计出来，作为容量规划的参考指标。

其次，要可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。

以上是Dubbo最基本的几个需求，更多服务治理问题参见：

http://code.alibabatech.com/blog/experience_1402/service-governance-process.html

架构

节点角色说明：

Provider: 暴露服务的服务提供方。
Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
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。
Container: 服务运行容器。

调用关系说明：

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

(1) 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

(2) 健状性：

• 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

(3) 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

(4) 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：
  

结论

Dubbo 是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能。Dubbo采用全Spring配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何API侵入，只需用Spring加载Dubbo的配置即可，Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。

主要核心部件：
• Remoting: 网络通信框架，实现了 sync-over-async 和 request-response 消息机制.
• RPC: 一个远程过程调用的抽象，支持负载均衡、容灾和集群功能
• Registry: 服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅