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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。
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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。
以上是Dubbo最基本的几个需求,更多服务治理问题参见:
http://code.alibabatech.com/blog/experience_1402/service-governance-process.html
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节点角色说明:
调用关系说明:
(1) 连通性:
(2) 健状性:
(3) 伸缩性:
(4) 升级性:
public interface CustomerService {
public String getName();
}
2、
在服务提供方实现接口:(对服务消费方隐藏实现)
public class CustomerServiceImpl implements CustomerService{
@Override
public String getName() {
System.out.print("我打印");
return "打印结果";
}
}
3、然后引入dubbo的几个包
public class DubooProvider {
public static void main(String[] args) {
ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{"applicationProvider.xml"});
context.start();
System.out.println("Press any key to exit.");
try {
System.in.read();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
contextConfigLocation
/WEB-INF/application.xml /WEB-INF/applicationConsumer.xml
@Autowired CustomerService demoService ;
@RequestMapping(value="duboo1")
public void duboo1(){
demoService.getName();
}
vi webapps/ROOT/WEB-INF/dubbo.properties
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dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
dubbo.admin.root.password=root
dubbo.admin.guest.password=guest
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启动:
./bin/startup.sh
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