dubbo记录

Posted 2022-12-08 Frank201608

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1. dubbo

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阿里开源的分布式服务架构以及流动计算架构。

架构的演进过程：
1）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， 数据访问框架(ORM) 是关键。
2）垂直应用架构
将应用拆成互不相干的几个应用。
此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。
3）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。
4）流动计算架构
当服务越来越多，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。

解决的痛点
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。

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