本节介绍

从本节开始，会开启一个新的系列博客：Dubbo，将会对Dubbo框架的基本用法、常用的配置属性、提供Rest形式的服务接口、监控中心、管理台、与springboot的整合等日常开发中常用的功能都会做出介绍，并且会用具体的代码案例进行演示。本节先会对Dubbo出现的背景做个介绍，然后引导出Dubbo框架的出现，接着会介绍下Dubbo的架构及各个组件的介绍。

前言

笔者第一次接触Dubbo是在2015年的时候，当初只是照着别人的样例copy，定义一个接口，在xml文件配置一下，然后服务端就可以像调用本地方法一样调用了。当时也是刚毕业，开发经验比较少，对RPC是没有什么概念的，不知道为什么这样做，也不知道有什么好处。后来工作参与的一些开发项目中，也都或多或少的接触用到RPC框架，对于这种服务化的理念有了更多的认识。这两年java开发中最火的是什么——微服务，后端程序员不了解点儿微服务的东西都不好意思跟人聊天，哈哈！国内java开发圈中微服务使用最广泛的框架就是SpringCloud跟Dubbo，Dubbo比较专注于服务治理这块，而SpringCloud全家桶则提供了微服务的一整套解决方案，这里暂时先不对这两者的区别做探讨。

Dubbo早期在2014年10月更新到2.4.11之后停止更新了很长一段时间，中间当当网基于Dubbo做了一些扩展形成了DubboX，主要就是可以提供Rest的服务接口以及提供了Kryo序列化等功能。也许是受了SpringCloud这两年大火的刺激，Dubbo竟然在2017年9月开始了第一个重启更新的版本2.5.4，从这之后开始疯狂更新。。。。。。目前最新的版本已经来到了2.6.4，而且目前已经被捐献给了Apache（还是挺佩服阿里的，开源的不少项目都应用挺广泛的），现在仍在孵化当中。随着微服务的流行，Dubbo的使用也变得越来越广泛了，而且远程调用又是微服务的基础，所以感觉还是应该好好理解掌握的，笔者也就系统的重新学习了一下Duubo，写的不对的地方欢迎指正哈！

Dubbo是什么

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。RPC（Remote Procedure Call）——远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。而Dubbo是RPC的一种实现，其他的还有java的RMI、Thrift、GRPC、Hessian等。

Dubbo官网地址也重新改版了，原来的官网已经不能访问了，新的地址为http://dubbo.apache.org/zh-cn/index.html，源代码地址为 https://github.com/apache/incubator-dubbo，有兴趣的小伙伴可以看看哦！

Dubbo出现的背景

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。

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。

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，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。

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。

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。

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。

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。

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。

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，直到响应时间到达阈值，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。

Dubbo架构

节点角色说明

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。

Dubbo 架构具有以下几个特点，分别是连通性、健壮性、伸缩性、以及向未来架构的升级性。

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

健壮性

• 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

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

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。下图是未来可能的一种架构：

节点角色说明

好了，关于Dubbo的基本介绍就先到这里，下一节开始进行Dubbo的实战使用。