Dubbo是阿里巴巴公司开源（后来在Apache孵化，目前已经成为 Apache 基金会顶级项目）的一个高性能、轻量级的开源Java RPC框架，可以和 Spring框架无缝集成。它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
Dubbo框架的官方文档写的非常详细（概念、示例等），本文也参考官网编写就当做dubbo的一个入口，后续将不会编写博客介绍dubbo的基础概念和基本使用，可以直接去官网查看。
中文文档：http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html 英文文档：http://dubbo.apache.org/en-us/docs/user/quick-start.html
1. dubbo背景或者解决的问题
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。基于以下几点需求或者是痛点，dubbo就应运而生了。
- 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，动态地注册和发现服务，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。
2. dubbo架构
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：服务运行容器调用过程说明
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 架构特点
连通性： 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： 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。