阿里架构之旅(二)——Dubbo解析

本文深入解析Dubbo微服务架构,阐述服务提供者、消费者、注册中心和监控中心的角色及调用流程,通过Invoker概念理解Dubbo核心设计。

一、架构图解

1、架构图

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2、角色

Provider: 暴露服务的服务提供方。
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Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
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Registry: 服务注册与发现的注册中心。
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Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
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Container: 服务运行容器。
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3、调用关系

0 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
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1 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
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2 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
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3 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。
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4 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。
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5 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
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二、重点解析

      这里我们可能最不明白的还是生产这和消费者。那么服务的提供方就是生产者,服务的调用方就是消费者。 

1、服务提供者暴露一个服务的详细过程

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      具体服务到Invoker的转化 Invoker转换到Exporter 

2、服务消费者消费一个服务的详细过程

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      首先ReferenceConfig类的init方法调用Protocol的refer方法生成Invoker实例(如上图中的红色部分),这是服务消费的关键。接下来把Invoker转换为客户端需要的接口(如:HelloWorld)。

3、详解Invoker

      由于Invoker是Dubbo领域模型中非常重要的一个概念,很多设计思路都是向它靠拢。这就使得Invoker渗透在整个实现代码里,对于刚开始接触Dubbo的人,确实容易给搞混了。 0?wx_fmt=png 

总结:

      通过此次学习,我们知道了Dubbo架构的工作原理,知道了服务如何提供并消费,但是什么是注册,为什么要注册我们还不太明白,后边我们在介绍zookeeper的时候会一一讲解。

出处:http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=50738153

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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