第一：介紹dubbo背景
大規模服務化之前，應用可能只是通過rmi
或hessian
等工具，簡單的暴露和引用遠端服務，通過配置服務的
url位址進行呼叫，通過
f5等硬體進行負載均衡。
(1) 當服務越來越多時，服務
url配置管理變得非常困難，
f5硬體負載均衡器的單點壓力也越來越大。
此時需要乙個服務註冊中心，動態的註冊和發現服務，使服務的位置透明。
並通過在消費方獲取服務提供方位址列表，實現軟負載均衡和failover
，降低對
f5硬體負載均衡器的依賴，也能減少部分成本。
(2) 當進一步發展，服務間依賴關係變得錯蹤複雜，甚至分不清哪個應用要在哪個應用之前啟動，架構師都不能完整的描述應用的架構關係。
這時，需要自動畫出應用間的依賴關係圖，以幫助架構師理清理關係。
(3) 接著，服務的呼叫量越來越大，服務的容量問題就暴露出來，這個服務需要多少機器支撐？什麼時候該加機器？
為了解決這些問題，第一步，要將服務現在每天的呼叫量，響應時間，都統計出來，作為容量規劃的參考指標。
第二：dubbo的簡介
dubbo是乙個分布式服務框架
,解決了上面的所面對的問題，
dubbo
的架構如圖所示：
節點角色說明：
provider: 暴露服務的服務提供方。
consumer: 呼叫遠端服務的服務消費方。
registry: 服務註冊與發現的註冊中心。
monitor: 統計服務的呼叫次調和呼叫時間的監控中心。
container: 服務執行容器。
呼叫關係說明：
0. 服務容器負責啟動，載入，執行服務提供者。
1. 服務提供者在啟動時，向註冊中心註冊自己提供的服務。
2. 服務消費者在啟動時，向註冊中心訂閱自己所需的服務。
3. 註冊中心返回服務提供者位址列表給消費者，如果有變更，註冊中心將基於長連線推送變更資料給消費者。
4. 服務消費者，從提供者位址列表中，基於軟負載均衡演算法，選一台提供者進行呼叫，如果呼叫失敗，再選另一台呼叫。
5. 服務消費者和提供者，在記憶體中累計呼叫次數和呼叫時間，定時每分鐘傳送一次統計資料到監控中心。
dubbo提供了很多協議，
dubbo
協議、rmi協議、hessian
協議，我們檢視dubbo
源**，有各種協議的實現，如圖所示：
我們之前沒用dubbo
之前時，大部分都使用hessian來使用我們服務的暴露和呼叫，利用hessianproxyfactory
呼叫遠端介面。
基於Dubbo框架構建分布式服務
1.dubbo是阿里巴巴開源的分布式服務框架.2.dubbo服務集群容錯 這裡的invoker是provider的乙個可呼叫service的抽象，invoker封裝了provider位址及service介面資訊。directory代表多個invoker，可以把它看成list，但與list不同的是，它...
構建dubbo分布式平台 dubbo簡介
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