Dubbo（一）：分布式架构演变

prtyaa 2023-12-28 16:22:11  67767

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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，可以和 Spring框架无缝集成。是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：

面向接口的远程方法调用。
智能容错和负载均衡。
以及服务自动注册和发现。

分布式架构演变：

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。

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，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。比如公司的管理系统，等等。

优点：这样开发简单，部署也简单，直接打成war包，扔到服务器上。
缺点：扩展性很差。不利于协同开发和维护。等到项目大了变成了几百MB的时候，服务器可能吃不消。
       还有就是修改某一个模块代码后，项目得重新打包，放到服务器上运行。
       可能还有多台服务器，都得重新打包部署。

2、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，提升效率的方法之一是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。把大应用分为小应用部署，每个小应用从页面 --> 业务 --> 数据库都是完整的。如果用户小应用并发高，那么就多放几台服务器。订单小应用访问量少，就少放几台服务器。

优点：分工合作很容易，互不干扰，性能扩展容易，访问量并发高的小应用，比如用户，就多分配几台服务器。
缺点：1、无法分离页面和业务逻辑。每一个应用从头到尾都是包含 页面 --> 业务 --> 数据库，
         当公司做活动的时候，需要美化一下页面，弄完都得重新部署。
     2、应用之间不可能完全独立，需要交互。有可能以后功能扩展还会有物流应用，支付应用，
        那么应用与应用之间肯定会有交互。比如说下单的时候，肯定会查询商品库存，
        支付的时候肯定会用到订单的内容。物流又要用订单的信息等等

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。界面和业务逻辑分开部署，单独改界面，就重新部署界面的服务器。

原来web和业务逻辑在一个服务器，那么就在服务器里通信即可，后来分开部署之后，服务之间调用就称为 RPC（Remote Procedure Call ）远程过程调用。

分布式架构下，难点就是如何进行远程过程调用以及如何拆分业务，提升业务复用程度。

是不是就高枕无忧呢？

假如用户应用访问量比较少，但却有100台服务器在跑，访问量比较大的商品业务，却只有10台服务器在跑。这样就造成了资源浪费。那么就应该有一个基于访问压力的调度中心，能实时的监控这些数据，实现动态的调度，提高资源的利用率，给访问量高的应用提高几台服务器，访问量低的应用减少几台服务器。这时候就可以采用流动计算架构。

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。

RPC

用简单的话来说就是：A服务器的代码   调用     B服务器的代码。

RPC的基本原理图：

核心的关系就是
1、AB之间要建立连接。
2、AB之间传输数据的序列化和反序列化。
而RPC框架的性能也是基于以上两点。

Dubbo的优良特性：

这些说一下服务自动注册与发现。假如一个web页面需要调用业务逻辑，用户/订单/商品/支付都在不同的服务器上，而且每个业务都不止一个服务器。

RPC框架是如何知道用户业务在1，3，5机器上和支付业务在8，9，11机器上呢？
包括某台服务器宕机了，RPC框架是如何知道的呢？

这时候就引入了一种机制叫做：注册中心

为了能动态感知，可以把所有的服务都注册到注册中心中，这个注册中心中就有一个列表清单。描述的是，用户业务在1，3，5机器，订单业务在2，4，6机器上等等，包括哪一台机器宕机挂掉了，注册中心就会把这台机器从这个清单里删除。当web请求的时候，就可以去先问注册中心里，有没有某个业务注册，有的话，就会去访问，可以是按照负载均衡机制去访问，然后与那个服务建立连接，通信数据。

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Dubbo还可以实现灰度发布，假如有100台机器部署，灰度发布嘛，有的人微信有视频号，有的人没有，这就是灰度发布。先在20台机器上部署这个功能，然后一部分用户会访问到这20台服务器上，等到这些用户体验了功能之后，反映没有bug之后，慢慢的再扩大过度到在40台机器上部署这个业务，再在所有机器上都部署，这就是灰度发布。

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