一、分布式架构的发展历史与背景
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。简单点理解就是一个节点来干的活，先在分成多个节点来干。
为什么会发展分布式架构？
- 稳定性和可用性这两个指标很难达到。如：单点问题，一旦大型主机出现故障，那整个系统就将处于不可用的状态。而对于大型机的使用机构来说，这种不可用导致的损失是非常巨大的。
- 单机处理能力存在瓶颈
- 升级单机处理能力的性价比越来越低
架构的发展历史
分布式架构所带来的成本
分布式事物
分布式事物是指一个操作，分成几个小操作在多个服务器上执行，要么多成功，要么多失败这些分布事物要做的
不允许服务有状态（stateless service）
无状态服务是指对单次请求的处理，不依赖其他请求，也就是说，处理一次请求所需的全部信息，要么都包含在这个请求里，要么可以从外部获取到（比如说数据库），服务器本身不存储任何信息。
服务依懒关系复杂
服务 A --> B--> C 那和服务C 的修改 就可能会影响 B 和C，事实上当服务越来 越多的时候，C的变动将会越来越困难。
部署运维成本增加
不用说了，相比之前几个节点，运维成本的增加必须的。
源码管理成本增加
原本一套或几套源码现在拆分成几十个源码库，其中分支、tag都要进行相应管理。
如何保证系统的伸缩性
伸缩性是指,当前服务器硬件升级后或新增服务器处理能力就能相对应的提升。
分布式会话
此仅针对应用层服务，不能将Session 存储在一个服务器上。
分布式JOB
通常定时任务只需要在一台机器上触发执行，分布式的情况下在哪台执行呢？
二、如何选型分布式架构
如何选型分布式架构
RPC远程调用技术
| 协议 | 描述 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| RMI | JAVA 远程方法调用、使用原生二进制方式进行序列化 | 简单易用、SDK支持，提高开发效率 | 不支持跨语言 |
| Web Service | 比较早系统调用解决方案 ，跨语言, 其基于WSDL 生成 SOAP 进行消息的传递。 | SDK支持、跨语言 | 实现较重，发布繁琐 |
| Http | 采用http +json 实现 | 简单、轻量、跨语言 | 不支持SDK |
| Hessian | 采用http +hessian 序列化实现 | 简单，轻量、sdk支持 | 不能跨语言 |
基于反向代理的集中式分布式架构
这是最简单和传统做法，在服务消费者和生产者之间，代理作为独立一层集中部署，由独立团队(一般是运维或框架)负责治理和运维。常用的集中式代理有硬件负载均衡器(如F5)，或者软件负载均衡器(如Nginx)，这种软硬结合两层代理也是业内常见做法，兼顾配置的灵活性(Nginx比F5易于配置)。
- 优点：简单快速、几乎没有学习成本
- 适用场景：轻量级分布式系统、局部分布式架构。
- 瓶颈：Nginx中心负载、Http传输、JSON序列化、开发效率、运维效率。
嵌入应用内部的去中心化架构
这是很多互联网公司比较流行的一种做法，代理(包括服务发现和负载均衡逻辑)以客户库的形式嵌入在应用程序中。这种模式一般需要独立的服务注册中心组件配合，服务启动时自动注册到注册中心并定期报心跳，客户端代理则发现服务并做负载均衡。我们所熟悉的 duboo 和spring cloud Eureka +Ribbon/'r?b?n/ 都是这种方式实现。
相比第一代架构它有以下特点几点：
- 去中心化，客户端直连服务端，减少一次网络传输。
- 动态注册和发现服务，不需要人工去发现设置服务。
- 高效稳定的网络传输
- 高效可容错的序列化
- 代码侵入性进较强
基于独立代理进程的架构
这种做法是上面两种模式的一个折中，代理既不是独立集中部署，也不嵌入在客户应用程序中，而是作为独立进程部署在每一个主机上，一个主机上的多个消费者应用可以共用这个代理，实现服务发现和负载均衡，如下图所示。这个模式一般也需要独立的服务注册中心组件配合，作用同第二代架构。
| 模式 | 优点 | 缺点 | 适应场景 | 案例 |
|---|---|---|---|---|
| 集中式负载架构 | 简单 集中式治理 与语言无关 | 配置维护成本高 多了一层IO 单点问题 | 大部分公司都适用，对运维有要求 | 亿贝、携程、早期互联网公司 |
| 客户端嵌入式架构 | 无单点 性能更好 | 客户端复杂 语言栈要求 | 中大规模公司、语言栈统一 | Dubbo 、Twitter finagle、Spring Cloud Ribbon |
| 独立进程代理架构 | 无单点 性能更好 与语言无关 | 运维部署复杂 开发联调复杂 | 中大规模公司 对运维有要求 | Smart Stack、Service Mesh |
三、Dubbo 架构与设计说明
dubbo架构
流程说明
- Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
- 指供者连接注册中心，并发本机IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储
- Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心
- 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。
- Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。
- Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer
这么设计的意义
- Consumer 与Provider 解偶，双方都可以横向增减节点数。
- 注册中心对本身可做对等集群，可动态增减节点，并且任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
- 去中心化，双方不直接依懒注册中心，即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用
- 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
Dubbo 整体设计
- config 配置层：对外配置接口，以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心，可以直接初始化配置类，也可以通过 spring 解析配置生成配置类
- proxy 服务代理层：服务接口透明代理，生成动态代理 扩展接口为 ProxyFactory，屏蔽了底层，让业务层只需要面向接口进行编程。
- registry 注册中心层：封装服务地址的注册与发现，以服务 URL 为中心，扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
- cluster 路由层：封装多个提供者的路由及负载均衡，并桥接注册中心，以 Invoker 为中心，扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
- monitor 监控层：RPC 调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
- protocol 远程调用层：封装 RPC 调用，以 Invocation, Result 为中心，扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
- exchange 信息交换层：封装请求响应模式，同步转异步，以 Request, Response 为中心，扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
- transport 网络传输层：抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
- serialize 数据序列化层：可复用的一些工具，扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
其协作流程如下
Dubbo 中的SPI机制
java spi的具体约定为：当服务的提供者，提供了服务接口的一种实现之后，在jar包的META-INF/services/目录里同时创建一个以服务接口命名的文件。该文件里就是实现该服务接口的具体实现类。而当外部程序装配这个模块的时候，就能通过该jar包META-INF/services/里的配置文件找到具体的实现类名，并装载实例化，完成模块的注入。 基于这样一个约定就能很好的找到服务接口的实现类，而不需要再代码里制定。jdk提供服务实现查找的一个工具类java.util.ServiceLoader
dubbo spi 在JAVA自带的SPI基础上加入了扩展点的功能，即每个实现类都会对应至一个扩展点名称，其目的是 应用可基于此名称进行相应的装配。