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欢迎大家收看御风大世界
今天我们迎来了Dubbo系列教程第1课
本次课我大家介绍分布式系统、dubbo框架
以及 演示一个 dubbo 的helloworld程序
看视频演示请去 B站 https://www.bilibili.com/video/av36468178/
清晰无广告 ！！！
本课源码 ： https://github.com/ibywind/dubbo-learn
分布式系统？
分布式系统是若干个独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统
随着互联网的发展
单体应用已经不能支撑瞬间暴涨的用户涌入
因此 分布式系统 流式计算框架 势在必行
我们急需一个 分布式服务 治理框架 确保系统的 稳定有条不紊
dubbo 是什么？
dubbo 最初由 阿里开源 现在是 Apache 顶级项目
主要作为一个 RPC框架 高性能
拥有很多高级特性 被业界普遍接受
基于什么背景?
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。
我们的需求
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
架构
节点角色说明
| 节点 | 角色说明 |
|---|---|
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 |
统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
Container |
服务运行容器 |
调用关系说明
-
服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
-
服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
-
服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
-
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。
-
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。
-
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
| 节点 | 角色说明 |
|---|---|
Deployer |
自动部署服务的本地代理 |
Repository |
仓库用于存储服务应用发布包 |
Scheduler |
调度中心基于访问压力自动增减服务提供者 |
Admin |
统一管理控制台 |
Registry |
服务注册与发现的注册中心 |
Monitor |
统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
开始写代码
我们利用springboot作为项目的基础
然后利用 阿里开源的 dubbo starter 来尝试集成dubbo
dubbo springboot starter
大家可以去这个地址查看详细内容
我们使用 spring initializer 插件 建立三个 springboot项目
当你有两个以上springboot项目的时候，IDEA会出现一个 run dashboard提示
如下图
run dashboard 就是下面的样子
接着我们 开始写代码
这一块大家可以看我的视频演示
首先我们启动我们的 服务提供者
我们发现我们的 服务提供者 已经 开始 正常运行了
接着我们来到我们的 服务消费者 项目
我们写了一个测试用例
在这里 我们 不是 像以前一样 写 @autowired 注解了
而是换成了 dubbo自己的 reference 注解
并且 我们使用的也是 接口
当我们开始运行我们的 测试方法的时候
我们断点查看下 userService
大家可以看到 userService其实在这个时候是一种代理 。
而整个 Rpc的调用 也就是 代理 来实现的
总结
最开始用dubbo的时候大概是 2年前了
那个时候我还在一家外包公司
在那段时间
我交到了很多好朋友 （知道今天都是）
也正是从那个 使用dubbo的项目开始
我走上了技术学习的不归路
所以这次做dubbo课程的话呢 我是心情很复杂的
其实对于我们这些应用工程师
使用一些开源框架的 目的就是 为了提升 系统的性能 稳定性
而我们学习和探究他的目的 其实是 为了提升我们自己
你会发现 很多东西 一通百通
解决问题的思路也是可以相互借鉴的