构建dubbo分布式平台-dubbo的使用场景以及需求
dubbo的使用场景
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。
关于dubbo的使用场景，这个要从系统的演变开始将起，既然dubbo的使用很多是在电商系统中，那么就从电商系统的演变开始讲起。
一个简单的电商网站说起，它可能包含如下的几个模块和功能，如首页、detail页、list页、下单页、支付页以及后台管理等页面和功能。单一的系统架构，使得在开发过程中，占用的资源越来越多，而且随着流量的增加使得维护起来越来越难以维护。
于是就产生了垂直应用架构，垂直应用架构解决了单一应用架构所面临的扩容问题，流量能够分散到各个子系统当中，且系统的体积可控，一定程度上降低了开发人员之间协同以及维护的成本，提升了开发效率。但是在垂直架构中相同逻辑代码需要不断的复制，不能复用。所以分布式系统就这样应运而生了。
公共的逻辑业务提取出来形成服务，对外提供。这样对于维护和升级都只需要切分成一个一个的小系统去维护，也可以让前端业务系统与底层数据访问分离，团队分工更为明确。
分布式系统所依赖的基础设施包括服务框架、消息中间件、数据访问中间件、配置中心、分布式缓存系统、持久化存储(关系数据库、nosql数据库)、搜索引擎、CDN网络、负载均衡系统、运维自动化系统、硬件虚拟化及镜像管理系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、离线计算、实时计算、数据仓库等等。随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。
就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了，dubbo也就这样产生了。dubbo在整个分布式系统的架构中，按照分层的架构来架构，使得各个层级之间最大限度的松耦合.
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。
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。