第二章 dubbo背景及需求

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，丞需一个治理系统确保结构有条不紊的演进。

• 单一应用架构

                1、当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能部署在一起，以减少部署节点和成本；

                2、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

                1、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；

                2、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

                1、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，使前端应用能更快的响应多变的市场需求；

                2、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；

• 流动式计算架构

                 1、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；

                  2、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；

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。

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综复杂，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。

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，直到响应时间达到阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。