dubbo 你该懂的概念

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1 为何要使用dubbo

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。

2 dubbo实战

关于dubbo项目搭建，实战的例子。网上可以找到很多，这里提供一个我觉得写的比较清晰的，Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用

3 基本概念

节点角色说明：

Container: 服务运行容器。
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: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。

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。

负载均衡策略，可选值：random(随机),roundrobin(轮循),leastactive(最少活跃调用)

集群容错模式

可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展

Failover Cluster

1. 失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
2. 通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
3. 可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。

Failfast Cluster

1. 快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
2. 通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。

Failsafe Cluster

1. 失败安全，出现异常时，直接忽略。
2. 通常用于写入审计日志等操作。

Failback Cluster

1. 失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
2. 通常用于消息通知操作。

Forking Cluster

1. 并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
2. 通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
   可通过forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster

1. 广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
2. 通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

重试次数配置如：(failover集群模式生效)

或者


或者

    

集群模式配置

或者

4 负载均衡

可以自行扩展负载均衡策略，参见：负载均衡扩展

Random LoadBalance

1. 随机，按权重设置随机概率。
2. 在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance

1. 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
2. 存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance

1. 最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
2. 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance

1. 一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
2. 当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
3. 算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
4. 缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置
5. 缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置

配置方式：

关于一致性hash，五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)

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