一、什么是dubbo
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它最大的特点是按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。从服务模型的角度来看， Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色。关于注册中心、协议支持、服务监控等内容，详见后面描述。 Webservice也是一种服务框架，但是webservice并不是分布式的服务框架，他需要结合F5实现负载均衡。因此，dubbo除了可以提供服务之外，还可以实现软负载均衡。它还提供了两个功能Monitor 监控中心和调用中心。这两个是可选的，需要单独配置。
Dubbo是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。其核心部分包含:
[if !supportLists]· [endif]远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
[if !supportLists]· [endif]集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
[if !supportLists]· [endif]自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
那么，Dubbo能做什么？
[if !supportLists]· [endif]透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。
[if !supportLists]· [endif]软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。
[if !supportLists]· [endif]服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。
Dubbo产生的背景
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。
[if !supportLists]· [endif]单一应用架构
[if !supportLists]o[endif]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。
[if !supportLists]o[endif]此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM) 是关键。
[if !supportLists]· [endif]垂直应用架构
[if !supportLists]o[endif]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。
[if !supportLists]o[endif]此时，用于加速前端页面开发的Web框架(MVC) 是关键。
[if !supportLists]· [endif]分布式服务架构
[if !supportLists]o[endif]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。
[if !supportLists]o[endif]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。
[if !supportLists]· [endif]流动计算架构
[if !supportLists]o[endif]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。
[if !supportLists]o[endif]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。
Dubbo可以满足的需求
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。
文章转载出处：https://www.cnblogs.com/aspirant/p/9002631.html
原作者:aspirant
网友评论