摘要：架構(gòu)中有兩個(gè)主要角色服務(wù)提供者和服務(wù)使用者。服務(wù)提供者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心注冊(cè)自己提供的服務(wù)。負(fù)載平衡旨在優(yōu)化資源使用，最大化吞吐量，最小化響應(yīng)時(shí)間，并避免任何單個(gè)資源的過載。

本文來自于我的個(gè)人主頁：Apache Dubbo，轉(zhuǎn)載請(qǐng)保留鏈接 ;)

在2011年10月27日，阿里巴巴開源了自己的SOA服務(wù)化治理方案的核心框架Dubbo，服務(wù)治理和SOA的設(shè)計(jì)理念開始逐漸在國內(nèi)軟件行業(yè)中落地，并被廣泛應(yīng)用。

Dubbo作為阿里巴巴內(nèi)部的SOA服務(wù)化治理方案的核心框架，在2012年時(shí)已經(jīng)每天為2000+個(gè)服務(wù)提供3,000,000,000+次訪問量支持，并被廣泛應(yīng)用于阿里巴巴集團(tuán)的各成員站點(diǎn)。Dubbo自2011年開源后，已被許多非阿里系公司使用，其中既有當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、網(wǎng)易考拉等互聯(lián)網(wǎng)公司，也有中國人壽、青島海爾等傳統(tǒng)企業(yè)。本文是作者根據(jù)官方文檔以及自己平時(shí)的使用情況，對(duì) Dubbo 所做的一個(gè)總結(jié)。

Dubbo 官網(wǎng)：https://dubbo.apache.org/zh-cn/index.html

Apache Dubbo (incubating) |?d?b??| 是一款高性能、輕量級(jí)的開源Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的遠(yuǎn)程方法調(diào)用，智能容錯(cuò)和負(fù)載均衡，以及服務(wù)自動(dòng)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)。簡單來說 Dubbo 是一個(gè)分布式服務(wù)框架，致力于提供高性能和透明化的RPC遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用方案，以及SOA服務(wù)治理方案。

Dubbo 目前已經(jīng)有接近 25k 的 Star ，Dubbo的Github 地址：https://github.com/apache/incubator-dubbo 。 另外，在開源中國舉行的2018年度最受歡迎中國開源軟件這個(gè)活動(dòng)的評(píng)選中，Dubbo 更是憑借其超高人氣僅次于 vue.js 和 ECharts 獲得第三名的好成績。

Dubbo 是由阿里開源，后來加入了 Apache 。正式由于 Dubbo 的出現(xiàn)，才使得越來越多的公司開始使用以及接受分布式架構(gòu)。

我們上面說了 Dubbo 實(shí)際上是 RPC 框架，那么什么是 RPC呢？

什么是 RPC？

RPC（Remote Procedure Call）—遠(yuǎn)程過程調(diào)用，它是一種通過網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù)，而不需要了解底層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)議。比如兩個(gè)不同的服務(wù)A,B部署在兩臺(tái)不同的機(jī)器上，那么服務(wù) A 如果想要調(diào)用服務(wù) B 中的某個(gè)方法該怎么辦呢？使用 HTTP請(qǐng)求 當(dāng)然可以，但是可能會(huì)比較慢而且一些優(yōu)化做的并不好。 RPC 的出現(xiàn)就是為了解決這個(gè)問題。

RPC原理是什么？

我這里這是簡單的提一下。詳細(xì)內(nèi)容可以查看下面這篇文章：

http://www.importnew.com/22003.html

服務(wù)消費(fèi)方（client）調(diào)用以本地調(diào)用方式調(diào)用服務(wù)；

client stub接收到調(diào)用后負(fù)責(zé)將方法、參數(shù)等組裝成能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南Ⅲw；

client stub找到服務(wù)地址，并將消息發(fā)送到服務(wù)端；

server stub收到消息后進(jìn)行解碼；

server stub根據(jù)解碼結(jié)果調(diào)用本地的服務(wù)；

本地服務(wù)執(zhí)行并將結(jié)果返回給server stub；

server stub將返回結(jié)果打包成消息并發(fā)送至消費(fèi)方；

client stub接收到消息，并進(jìn)行解碼；

服務(wù)消費(fèi)方得到最終結(jié)果。

下面再貼一個(gè)網(wǎng)上的時(shí)序圖：

說了這么多，我們?yōu)槭裁匆?Dubbo 呢？

Dubbo 的誕生和 SOA 分布式架構(gòu)的流行有著莫大的關(guān)系。SOA 面向服務(wù)的架構(gòu)（Service Oriented Architecture），也就是把工程按照業(yè)務(wù)邏輯拆分成服務(wù)層、表現(xiàn)層兩個(gè)工程。服務(wù)層中包含業(yè)務(wù)邏輯，只需要對(duì)外提供服務(wù)即可。表現(xiàn)層只需要處理和頁面的交互，業(yè)務(wù)邏輯都是調(diào)用服務(wù)層的服務(wù)來實(shí)現(xiàn)。SOA架構(gòu)中有兩個(gè)主要角色：服務(wù)提供者（Provider）和服務(wù)使用者（Consumer）。

如果你要開發(fā)分布式程序，你也可以直接基于 HTTP 接口進(jìn)行通信，但是為什么要用 Dubbo呢？

我覺得主要可以從 Dubbo 提供的下面四點(diǎn)特性來說為什么要用 Dubbo：

負(fù)載均衡——同一個(gè)服務(wù)部署在不同的機(jī)器時(shí)該調(diào)用那一臺(tái)機(jī)器上的服務(wù)

服務(wù)調(diào)用鏈路生成——隨著系統(tǒng)的發(fā)展，服務(wù)越來越多，服務(wù)間依賴關(guān)系變得錯(cuò)蹤復(fù)雜，甚至分不清哪個(gè)應(yīng)用要在哪個(gè)應(yīng)用之前啟動(dòng)，架構(gòu)師都不能完整的描述應(yīng)用的架構(gòu)關(guān)系。Dubbo 可以為我們解決服務(wù)之間互相是如何調(diào)用的。

服務(wù)訪問壓力以及時(shí)長統(tǒng)計(jì)、資源調(diào)度和治理——基于訪問壓力實(shí)時(shí)管理集群容量，提高集群利用率。

服務(wù)降級(jí)——某個(gè)服務(wù)掛掉之后調(diào)用備用服務(wù)

另外，Dubbo 除了能夠應(yīng)用在分布式系統(tǒng)中，也可以應(yīng)用在現(xiàn)在比較火的微服務(wù)系統(tǒng)中。不過，由于 Spring Cloud 在微服務(wù)中應(yīng)用更加廣泛，所以，我覺得一般我們提 Dubbo 的話，大部分是分布式系統(tǒng)的情況。

我們剛剛提到了分布式這個(gè)概念，下面再給大家介紹一下什么是分布式？為什么要分布式？

分布式或者說 SOA 分布式重要的就是面向服務(wù)，說簡單的分布式就是我們把整個(gè)系統(tǒng)拆分成不同的服務(wù)然后將這些服務(wù)放在不同的服務(wù)器上減輕單體服務(wù)的壓力提高并發(fā)量和性能。比如電商系統(tǒng)可以簡單地拆分成訂單系統(tǒng)、商品系統(tǒng)、登錄系統(tǒng)等等，拆分之后的每個(gè)服務(wù)可以部署在不同的機(jī)器上，如果某一個(gè)服務(wù)的訪問量比較大的話也可以將這個(gè)服務(wù)同時(shí)部署在多臺(tái)機(jī)器上。

從開發(fā)角度來講單體應(yīng)用的代碼都集中在一起，而分布式系統(tǒng)的代碼根據(jù)業(yè)務(wù)被拆分。所以，每個(gè)團(tuán)隊(duì)可以負(fù)責(zé)一個(gè)服務(wù)的開發(fā)，這樣提升了開發(fā)效率。另外，代碼根據(jù)業(yè)務(wù)拆分之后更加便于維護(hù)和擴(kuò)展。

另外，我覺得將系統(tǒng)拆分成分布式之后不光便于系統(tǒng)擴(kuò)展和維護(hù)，更能提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。你想一想嘛?把整個(gè)系統(tǒng)拆分成不同的服務(wù)/系統(tǒng)，然后每個(gè)服務(wù)/系統(tǒng) 多帶帶部署在一臺(tái)服務(wù)器上，是不是很大程度上提高了系統(tǒng)性能呢？

上述節(jié)點(diǎn)簡單說明：

Provider： 暴露服務(wù)的服務(wù)提供方

Consumer： 調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)的服務(wù)消費(fèi)方

Registry： 服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)的注冊(cè)中心

Monitor： 統(tǒng)計(jì)服務(wù)的調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間的監(jiān)控中心

Container： 服務(wù)運(yùn)行容器

調(diào)用關(guān)系說明：

服務(wù)容器負(fù)責(zé)啟動(dòng)，加載，運(yùn)行服務(wù)提供者。

服務(wù)提供者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心注冊(cè)自己提供的服務(wù)。

服務(wù)消費(fèi)者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心訂閱自己所需的服務(wù)。

注冊(cè)中心返回服務(wù)提供者地址列表給消費(fèi)者，如果有變更，注冊(cè)中心將基于長連接推送變更數(shù)據(jù)給消費(fèi)者。

服務(wù)消費(fèi)者，從提供者地址列表中，基于軟負(fù)載均衡算法，選一臺(tái)提供者進(jìn)行調(diào)用，如果調(diào)用失敗，再選另一臺(tái)調(diào)用。

服務(wù)消費(fèi)者和提供者，在內(nèi)存中累計(jì)調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間，定時(shí)每分鐘發(fā)送一次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到監(jiān)控中心。

重要知識(shí)點(diǎn)總結(jié)：

注冊(cè)中心負(fù)責(zé)服務(wù)地址的注冊(cè)與查找，相當(dāng)于目錄服務(wù)，服務(wù)提供者和消費(fèi)者只在啟動(dòng)時(shí)與注冊(cè)中心交互，注冊(cè)中心不轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，壓力較小

監(jiān)控中心負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)各服務(wù)調(diào)用次數(shù)，調(diào)用時(shí)間等，統(tǒng)計(jì)先在內(nèi)存匯總后每分鐘一次發(fā)送到監(jiān)控中心服務(wù)器，并以報(bào)表展示

注冊(cè)中心，服務(wù)提供者，服務(wù)消費(fèi)者三者之間均為長連接，監(jiān)控中心除外

注冊(cè)中心通過長連接感知服務(wù)提供者的存在，服務(wù)提供者宕機(jī)，注冊(cè)中心將立即推送事件通知消費(fèi)者

注冊(cè)中心和監(jiān)控中心全部宕機(jī)，不影響已運(yùn)行的提供者和消費(fèi)者，消費(fèi)者在本地緩存了提供者列表

注冊(cè)中心和監(jiān)控中心都是可選的，服務(wù)消費(fèi)者可以直連服務(wù)提供者

服務(wù)提供者無狀態(tài)，任意一臺(tái)宕掉后，不影響使用

服務(wù)提供者全部宕掉后，服務(wù)消費(fèi)者應(yīng)用將無法使用，并無限次重連等待服務(wù)提供者恢復(fù)

圖中從下至上分為十層，各層均為單向依賴，右邊的黑色箭頭代表層之間的依賴關(guān)系，每一層都可以剝離上層被復(fù)用，其中，Service 和 Config 層為 API，其它各層均為 SPI。

各層說明：

第一層：service層，接口層，給服務(wù)提供者和消費(fèi)者來實(shí)現(xiàn)的

第二層：config層，配置層，主要是對(duì)dubbo進(jìn)行各種配置的

第三層：proxy層，服務(wù)接口透明代理，生成服務(wù)的客戶端 Stub 和服務(wù)器端 Skeleton

第四層：registry層，服務(wù)注冊(cè)層，負(fù)責(zé)服務(wù)的注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)

第五層：cluster層，集群層，封裝多個(gè)服務(wù)提供者的路由以及負(fù)載均衡，將多個(gè)實(shí)例組合成一個(gè)服務(wù)

第六層：monitor層，監(jiān)控層，對(duì)rpc接口的調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間進(jìn)行監(jiān)控

第七層：protocol層，遠(yuǎn)程調(diào)用層，封裝rpc調(diào)用

第八層：exchange層，信息交換層，封裝請(qǐng)求響應(yīng)模式，同步轉(zhuǎn)異步

第九層：transport層，網(wǎng)絡(luò)傳輸層，抽象mina和netty為統(tǒng)一接口

第十層：serialize層，數(shù)據(jù)序列化層。網(wǎng)絡(luò)傳輸需要。

先來個(gè)官方的解釋。

維基百科對(duì)負(fù)載均衡的定義：負(fù)載均衡改善了跨多個(gè)計(jì)算資源（例如計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)集群，網(wǎng)絡(luò)鏈接，中央處理單元或磁盤驅(qū)動(dòng)的的工作負(fù)載分布。負(fù)載平衡旨在優(yōu)化資源使用，最大化吞吐量，最小化響應(yīng)時(shí)間，并避免任何單個(gè)資源的過載。使用具有負(fù)載平衡而不是單個(gè)組件的多個(gè)組件可以通過冗余提高可靠性和可用性。負(fù)載平衡通常涉及專用軟件或硬件

上面講的大家可能不太好理解，再用通俗的話給大家說一下。

比如我們的系統(tǒng)中的某個(gè)服務(wù)的訪問量特別大，我們將這個(gè)服務(wù)部署在了多臺(tái)服務(wù)器上，當(dāng)客戶端發(fā)起請(qǐng)求的時(shí)候，多臺(tái)服務(wù)器都可以處理這個(gè)請(qǐng)求。那么，如何正確選擇處理該請(qǐng)求的服務(wù)器就很關(guān)鍵。假如，你就要一臺(tái)服務(wù)器來處理該服務(wù)的請(qǐng)求，那該服務(wù)部署在多臺(tái)服務(wù)器的意義就不復(fù)存在了。負(fù)載均衡就是為了避免單個(gè)服務(wù)器響應(yīng)同一請(qǐng)求，容易造成服務(wù)器宕機(jī)、崩潰等問題，我們從負(fù)載均衡的這四個(gè)字就能明顯感受到它的意義。

在集群負(fù)載均衡時(shí)，Dubbo 提供了多種均衡策略，默認(rèn)為 random 隨機(jī)調(diào)用。可以自行擴(kuò)展負(fù)載均衡策略，參見：負(fù)載均衡擴(kuò)展。

備注:下面的圖片來自于：尚硅谷2018Dubbo 視頻。

隨機(jī)，按權(quán)重設(shè)置隨機(jī)概率。

在一個(gè)截面上碰撞的概率高，但調(diào)用量越大分布越均勻，而且按概率使用權(quán)重后也比較均勻，有利于動(dòng)態(tài)調(diào)整提供者權(quán)重。

輪循，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪循比率。

存在慢的提供者累積請(qǐng)求的問題，比如：第二臺(tái)機(jī)器很慢，但沒掛，當(dāng)請(qǐng)求調(diào)到第二臺(tái)時(shí)就卡在那，久而久之，所有請(qǐng)求都卡在調(diào)到第二臺(tái)上。

最少活躍調(diào)用數(shù)，相同活躍數(shù)的隨機(jī)，活躍數(shù)指調(diào)用前后計(jì)數(shù)差。

使慢的提供者收到更少請(qǐng)求，因?yàn)樵铰奶峁┱叩恼{(diào)用前后計(jì)數(shù)差會(huì)越大。

一致性 Hash，相同參數(shù)的請(qǐng)求總是發(fā)到同一提供者。(如果你需要的不是隨機(jī)負(fù)載均衡，是要一類請(qǐng)求都到一個(gè)節(jié)點(diǎn)，那就走這個(gè)一致性hash策略。)

當(dāng)某一臺(tái)提供者掛時(shí)，原本發(fā)往該提供者的請(qǐng)求，基于虛擬節(jié)點(diǎn)，平攤到其它提供者，不會(huì)引起劇烈變動(dòng)。

算法參見：http://en.wikipedia.org/wiki/...

缺省只對(duì)第一個(gè)參數(shù) Hash，如果要修改，請(qǐng)配置

缺省用 160 份虛擬節(jié)點(diǎn)，如果要修改，請(qǐng)配置

xml 配置方式

服務(wù)端服務(wù)級(jí)別

客戶端服務(wù)級(jí)別

服務(wù)端方法級(jí)別

客戶端方法級(jí)別

注解配置方式：

消費(fèi)方基于基于注解的服務(wù)級(jí)別配置方式：

@Reference(loadbalance = "roundrobin")
HelloService helloService;

zookeeper宕機(jī)與dubbo直連的情況在面試中可能會(huì)被經(jīng)常問到，所以要引起重視。

在實(shí)際生產(chǎn)中，假如zookeeper注冊(cè)中心宕掉，一段時(shí)間內(nèi)服務(wù)消費(fèi)方還是能夠調(diào)用提供方的服務(wù)的，實(shí)際上它使用的本地緩存進(jìn)行通訊，這只是dubbo健壯性的一種提現(xiàn)。

dubbo的健壯性表現(xiàn)：

監(jiān)控中心宕掉不影響使用，只是丟失部分采樣數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫宕掉后，注冊(cè)中心仍能通過緩存提供服務(wù)列表查詢，但不能注冊(cè)新服務(wù)

注冊(cè)中心對(duì)等集群，任意一臺(tái)宕掉后，將自動(dòng)切換到另一臺(tái)

注冊(cè)中心全部宕掉后，服務(wù)提供者和服務(wù)消費(fèi)者仍能通過本地緩存通訊

服務(wù)提供者無狀態(tài)，任意一臺(tái)宕掉后，不影響使用

服務(wù)提供者全部宕掉后，服務(wù)消費(fèi)者應(yīng)用將無法使用，并無限次重連等待服務(wù)提供者恢復(fù)

我們前面提到過：注冊(cè)中心負(fù)責(zé)服務(wù)地址的注冊(cè)與查找，相當(dāng)于目錄服務(wù)，服務(wù)提供者和消費(fèi)者只在啟動(dòng)時(shí)與注冊(cè)中心交互，注冊(cè)中心不轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，壓力較小。所以，我們可以完全可以繞過注冊(cè)中心——采用 dubbo 直連 ，即在服務(wù)消費(fèi)方配置服務(wù)提供方的位置信息。

xml配置方式：

注解方式：

 @Reference(url = "127.0.0.1:20880")   
 HelloService helloService;