在较长的一段时间里，LAMP框架是Web网站的常见方式：Linux+ Apache+ PHP+ MySQL，或者另外一套MVC规范，java里比较常见的选择通常是Spring +Struts +MyBatis +Tomcat，有时候也会选择重量级的EJB来实现，尽管在技术细节上的处理各不相同，但是都有一个共性：垂直应用架构。
垂直应用架构
一、传统的垂直应用架构
1.MVC架构
以经典的MVC垂直应用架构为栗子，通常分为三层：
- View展示层，是用户看到并与之交互的界面。
- Control层，用于前端Web请求的分发，调度后台的业务处理。
- Model模型层，包含业务数据和执行逻辑。
标准的MVC模式并不包括数据访问层，所以通常还需要专门的ORM框架，可以屏蔽对底层数据库连接池和数据源的实现，提供对上层JDBC的访问，提升开发效率，常见的一般都是Hibernate和Mybatis。通常基于MVC框架的应用都会打成一个war包，部署在Tomcat等Web容器中。
业务组网也不复杂，通常做好双热机即可，可通过watchDog来检测应用，判断应用进程是否异常，如果一个出现问题可以立即启动到备机，如果考虑到更复杂的并发场景，可在后端做集群部署，还有前端F5等负载均衡处理。
双机逻辑组网图
2.垂直应用架构的缺陷
1.难以应付复杂的业务场景，且开发和维护的成本会增高。
2.团队协作效率差，公共功能重复开发，重复率高。
3.系统的可靠性变差，某个节点的故障会导致整个系统的“雪崩效应”。
4.维护和定制困难，复杂应用的业务拆分困难，代码修改牵一发而动全身。
当垂直应用越来越多，应用之间的交互不可避免，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，使得前端能够更快的相应市场需求，同时将公共的API抽取出来，可以作为独立的公共服务给其他调用者消费，实现服务的共享和重用，于是有了RPC框架的需求。
二、PRC框架
RPC的全称为（Remote Procedure Call），远程过程调用，是一种进程间的通信方式，在2006年后的移动互联网时代开始兴起，出现了各种各样的开源RPC框架。
PRC框架原理
RPC的框架屏蔽了底层的传输方式（TCP/UDP），序列化方式（XML / JASON / ProtoBuf）和通信细节，使用者只需要知道who（谁）在where（哪里）提供了what（什么）服务即可。
一个最简单的RPC框架只需要考虑如下三个部分的实现：
- 服务提供者，运行在服务端，负责提供服务接口定义和实现。
- 服务发布者，运行在RPC服务端，负责将本地服务发布成远程服务，供其他消费者调用；
- 本地服务代理，运行在RPC客户端，通过代理调用远程服务提供者，然后将结果进行封装返回给本地消费者；
在这里根据思路来简单提供一段代码实现，首先是服务的接口定义和实现：
/**
* HelloService 服务接口
*/
public interface HelloService {
String hello(String name);
}
/**
* HelloServiceImpl 服务接口的实现
*/
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
public String hello(String name) {
return "Hello " + name;
}
}
服务的发布：
/**
* RpcFramework
**/
public class RpcFramework {
/**
* 暴露服务
*
* @param service 服务实现
* @param port 服务端口
*/
public static void export(final Object service, int port) throws Exception {
if (service == null) {
throw new IllegalArgumentException("service instance == null");
}
if (port <= 0 || port > 65535) {
throw new IllegalArgumentException("Invalid port " + port);
}
System.out.println("Export service " + service.getClass().getName() + " on port " + port);
ServerSocket server = new ServerSocket(port);
for(;;) {
try {
final Socket socket = server.accept();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
try {
ObjectInputStream input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
try {
String methodName = input.readUTF();
Class<?>[] parameterTypes = (Class<?>[])input.readObject();
Object[] arguments = (Object[])input.readObject();
ObjectOutputStream output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
try {
Method method = service.getClass().getMethod(methodName, parameterTypes);
Object result = method.invoke(service, arguments);
output.writeObject(result);
} catch (Throwable t) {
output.writeObject(t);
} finally {
output.close();
}
} finally {
input.close();
}
} finally {
socket.close();
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
/**
* 引用服务
* @param interfaceClass 接口类型
* @param host 服务器主机名
* @param port 服务器端口
* @return 远程服务
*/
@SuppressWarnings("unchecked")
public static <T> T refer(final Class<T> interfaceClass, final String host, final int port) throws Exception {
if (interfaceClass == null)
throw new IllegalArgumentException("Interface class == null");
if (! interfaceClass.isInterface())
throw new IllegalArgumentException("The " + interfaceClass.getName() + " must be interface class!");
if (host == null || host.length() == 0)
throw new IllegalArgumentException("Host == null!");
if (port <= 0 || port > 65535)
throw new IllegalArgumentException("Invalid port " + port);
System.out.println("Get remote service " + interfaceClass.getName() + " from server " + host + ":" + port);
return (T) Proxy.newProxyInstance(interfaceClass.getClassLoader(), new Class<?>[] {interfaceClass}, new InvocationHandler() {
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] arguments) throws Throwable {
Socket socket = new Socket(host, port);
try {
ObjectOutputStream output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream());
try {
output.writeUTF(method.getName());
output.writeObject(method.getParameterTypes());
output.writeObject(arguments);
ObjectInputStream input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream());
try {
Object result = input.readObject();
if (result instanceof Throwable) {
throw (Throwable) result;
}
return result;
} finally {
input.close();
}
} finally {
output.close();
}
} finally {
socket.close();
}
}
});
}
}
public class RpcProvider {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HelloService service = new HelloServiceImpl();
RpcFramework.export(service, 1234);
}
}
服务的调用：
public class RpcConsumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HelloService service = RpcFramework.refer(HelloService.class, "127.0.0.1", 1234);
for (int i = 0; i < Integer.MAX_VALUE; i ++) {
String hello = service.hello("World" + i);
System.out.println(hello);
Thread.sleep(1000);
}
}
}
2.RPC的不足
在大规模服务化以前，应用以前只能通过暴露接口和应用远程服务的方式去调用，服务越来越多的时候会有以下情况：
- 服务URL的配置管理变的困难
- 服务间的依赖关系变成错综复杂，难以分清哪个应用要在哪个应用前启动
- 服务的调用量越来越大，服务的容量问题出现问题，某个服务需要多少机器、什么时候该加机器
- 缺乏一个服务注册中心，动态的注册和发现服务。
服务化之后，随之而来的就是服务治理问题，现在的RPC框架在这方面都有所欠缺，要解决这些问题必须通过服务框架+服务治理来完成，单凭RPC框架无法解决服务治理的问题。
三、SOA服务化架构
SOA，Service-Oriented Architecture，面向服务的架构（SOA）是一个组件模型，是一种粗粒度、松耦合的以服务为中心的架构，接口之间通过定义明确的协议和接口进行通信。
面向服务的核心是对传统的垂直架构进行改造，其中的核心技术就是分布式服务框架，应用也从集中式走向了分布式，大规模系统的架构设计原则就是尽可能的拆分，以达到更好的独立扩展与伸缩，更灵活的部署、更好的隔离和容错，更高的开发效率，具体的拆分策略是：横向拆分和纵向拆分。
业务纵向拆分：
根据业务的特性把应用拆开，不同的业务模块独立部署，将复杂的业务线拆分成相对独立的、灵活的具体能力域，由大到小分而治之。
纵向拆分示意图
业务横向拆分：
将核心的、公共的业务拆分出来，通过分布式服务框架对业务进行服务化，消费者通过标准的契约来消费这些服务，服务提供者独立打包、部署，与消费者解耦。
纵向拆分示意图
服务治理
拆分了之后，随着服务数的增多，亟需一个服务治理框架，有效管理服务，提升服务的运行质量，服务治理需要满足：服务生命周期管理，服务容量规划，运行期治理和服务安全等。目前较为成熟的商用服务框架有Spring cloud，阿里巴巴提供的开源的Dubbo框架，非开源的HSF框架，
至于Dubbo和HSF这两者的差别，抄一段来展示：阿里巴巴第一代RPC框架Dubbo是国内第一款成熟的商用级RPC框架，已于2011年正式对外开源，目前已发展成为国内开源价值最高、用户使用规模最大的开源软件之一。2016年度中国开源软件Top10。最新一代RPC框架HSF，全称High Speed Framework，也叫"好舒服"，"很舒服"框架，是阿里内部对这一款高性能服务框架的昵称，是一款面向企业级互联网架构量身定制的分布式服务框架。HSF以高性能网络通信框架为基础，提供了诸如服务发布与注册，服务调用，服务路由，服务鉴权，服务限流，服务降级和服务调用链路跟踪等一系列久经考验的功能特性。
架构原理
分布式服务的架构可以抽象为三层：
1、RPC层：底层通信框架（例如NIO框架的封装），序列化和反序列化框架等。
2、FilterChain层：服务调用职责链，例如负载均衡，服务调用性能统计，服务调用完成通知，失败重发等等。
3、Service层：java动态代理，将服务提供者的接口封装成远程服务调用；java反射，服务提供者使用，根据消费者请求消息中的接口名、方法名、参数列表反射调用服务提供者的接口本地实现类。
分布式服务框架的两个核心功能：服务治理和服务注册中心，服务中心中dubbo默认使用的是ZooKeeper，HSF默认使用的为ConfigServer。
四、微服务
SOA解决了应用服务化的问题，随着服务化实践的深入，服务的规模也越来越大，服务治理的问题也越来越多，这时候出现了微服务的思想。微服务架构由多个微小服务构成，每个服务就是一个独立的可部署单元或组件，它们是分布式的，相互解耦的，通过轻量级远程通信协议（比如REST）来交互，每个服务可以使用不同的数据库，而且是语言无关性的。它的特征是彼此独立、微小、轻量、松耦合，又能方便的组合和重构，犹如《超能陆战队》中的微型机器人，个体简单，但组合起来威力强大。
微服务之所以这么火，另一个原因是因为 Docker 的出现，它让微服务有一个非常完美的运行环境，Docker 的独立性和细粒度非常匹配微服务的理念，Docker的优秀性能和丰富的管理工具，让大家对微服务有了一定的信息，概括来说 Docker 有如下四点适合微服务：
- 独立性：一个容器就是一个完整的执行环境，不依赖外部任何的东西。
- 细粒度：一台物理机器可以同时运行成百上千个容器。其计算粒度足够的小。
- 快速创建和销毁：容器可以在秒级进行创建和销毁，非常适合服务的快速构建和重组。
- 完善的管理工具：数量众多的容器编排管理工具，能够快速的实现服务的组合和调度。
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