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。
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: 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。
Container: 服务运行容器。
调用关系说明：
1. 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
2. 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
3. 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
4. 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。
5. 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。
6. 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：
用法
本地服务：(Spring配置)
Local.xml
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<bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” />
<bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”>
<property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
</bean>远程服务：(Spring配置)
在本地服务的基础上，只需做简单配置，即可完成远程化：
将上面的local.xml配置拆分成两份，将服务定义部分放在服务提供方remote-provider.xml，将服务引用部分放在服务消费方remote-consumer.xml。
并在提供方增加暴露服务配置<dubbo:service>，在消费方增加引用服务配置<dubbo:reference>。
如下：
remote-provider.xml
<bean id=“xxxService” class=“com.xxx.XxxServiceImpl” /> <!--和本地服务一样实现远程服务-->
<dubbo:service interface=“com.xxx.XxService” ref=“xxxService” /> <!--暴露远程服务配置->
remote-consumer.xml
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<!-- 增加引用远程服务配置 -->
<dubbo:reference id=“xxxService” interface=“com.xxx.XxxService” />
<!-- 和本地服务一样使用远程服务 -->
<bean id=“xxxAction” class=“com.xxx.XxxAction”>
<property name=“xxxService” ref=“xxxService” />
</bean>
服务提供者
定义服务接口: (该接口需单独打包，在服务提供方和消费方共享)
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package com.alibaba.dubbo.demo;
public interface DemoService {
String sayHello(String name);
}在服务提供方实现接口：(对服务消费方隐藏实现)
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package com.alibaba.dubbo.demo.provider;
public class DemoServiceImpl implements DemoService {
public String sayHello(String name) {
return "Hello " + name;
}
} 用Spring配置声明暴露服务：
Provider.xml
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" ....>
<!-- 提供方应用信息，用于计算依赖关系 -->
<dubbo:application name="hello-world-app" />
<!-- 使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->
<dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
<!-- 用dubbo协议在20880端口暴露服务 -->
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />
<!-- 声明需要暴露的服务接口 -->
<dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" />
<!-- 和本地bean一样实现服务 -->
<bean id="demoService" class="com.alibaba.dubbo.demo.provider.DemoServiceImpl" />
</beans>加载Spring配置：
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public class Provider {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/provider.xml"});
context.start();
System.in.read(); // 按任意键退出
}
}服务消费者
通过Spring配置引用远程服务：
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" ....>
<!-- 消费方应用名，用于计算依赖关系，不是匹配条件，不要与提供方一样 -->
<dubbo:application name="consumer-of-helloworld-app" />
<!-- 使用multicast广播注册中心暴露发现服务地址 -->
<dubbo:registry address="multicast://224.5.6.7:1234" />
<!-- 生成远程服务代理，可以和本地bean一样使用demoService -->
<dubbo:reference id="demoService" interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" />
</beans>加载Spring配置，并调用远程服务：(也可以使用IoC注入)
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import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import com.alibaba.dubbo.demo.DemoService;
public class Consumer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/consumer.xml"});
context.start();
// 获取远程服务代理
DemoService demoService = (DemoService)context.getBean("demoService");
String hello = demoService.sayHello("world"); // 执行远程方法
System.out.println( hello ); // 显示调用结果
}
}补充：
Dubbo主要用于分布式架构中，解决远程服务调用以及服务注册与发现等问题，但不影响视图层，数据访问层使用的技术，你依然可以使用ssh。
阿里调用量最大的服务，每天约4亿次调用，使用了12台虚拟机，平均响应时间在2ms-3ms左右。
决定响应时间的通常不是远程服务调用层，而是数据访问层。
在分布式服务框架中，RPC只是基石，当应用全面服务化后，服务治理才是关键，这也是Dubbo的一个工作重心，但这一次开源的不包含治理模块。
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Dubbo主要用于服务化，以及SOA治理。
应用在什么场合?
当应用大了，可能需要垂直拆分应用， 减少各业务间干扰，内聚业务，灵活应对多变的业务需求， 提高业务的复用度，提升业务的敏捷性，提升开发效率，降低维护成本， 隔离上层展现逻辑和核心业务逻辑，方便架构的持续优化，减缓架构退化。 这样，应用之间的互相调用，就需要一个RPC作为基础设施。 另外，当服务多了，错综复杂的依赖关系需要治理。
有什么优势?
Dubbo提供动态服务注册与发现机制，使服务集群能够平滑升级和优雅降级，提高集群伸缩性。
Dubbo提供软负载均衡及容错方案，减少对硬件负载均衡器的单点依赖，提升网站可靠性。 并且Dubbo的通讯协议针对常规的服务，一般都请求数据量小，但并发量大，消费者远比提供者多等情况，做了优化。
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