本文介绍了分布式系统的概念和发展，深入探讨了RPC的工作原理及其在分布式系统中的应用，并详细讲解了Dubbo框架的核心特性，包括其架构组成、负载均衡机制、集群容错策略以及RPC和Netty通信原理。
1.分布式基础理论
1.1 什么是分布式系统？
《分布式系统原理与泛型》中定义：分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统。
分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。
1.2 发展演变
阶段一：单一应用架构
使用场景：网站流量很小，所有功能部署在一个应用，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删查改工作量的数据访问框架（ORM）为关键。
阶段二：垂直应用架构
特点：① 界面+业务逻辑的实现分离 ②应用不可能完全独立，大量的应用之间需要交互
阶段三：分布式服务架构
特点：抽取出核心业务，客户端与服务器之间调用方式为RPC（远程过程调用）
阶段四：流动计算架构
1.3 RPC
1.3.1 概念
RPC【Remote Procedure Call】是指远程过程调用，是一种进程间通信方式，他是一种技术的思想，而不是规范。它允许程序调用另一个地址空间（通常是共享网络的另一台机器上）的过程或函数，而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数，本质上编写的调用代码基本相同。
1.3.2 基本原理
本质是客户端想调用服务端的某一方法时，建立一个socket链接进行通信。与客户端向服务端建立连接类似。
详细过程：
可知，影响RPC框架的性能和优化核心在于两个点：1.通讯（建立连接的快慢） 2.序列化的速度
2. Dubbo核心概念
2.1 简介
Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，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。
2.2 基本概念
2.2.1 注册中心
所有业务服务将注册到注册中心，业务消费者可以从注册中心中获取服务，同时注册中心会把服务的变更（譬如支持某服务的2号服务器故障）通知业务消费者。
2.2.2 基本架构
Dubbo架构中包含5个组成部分：消费者，注册中心，服务提供者，监控中心。
关系：Dubbo一启动，所有服务都会注册到注册中心，消费者可以从注册中心订阅服务，而注册中心会将服务的变更实时通知消费者。同时，消费者和生产者在内存中累计调用次数和时间，定时每分钟发送给监控中心。
三、高可用
概念：通过设计，减少系统不能提供服务的时间
3.1.zookeeper宕机和dubbo直连
现象：zookeeper注册中心宕机，还可以消费dubbo暴露的服务。
原因：
- 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
3.2 集群下dubbo负载均衡配置
4种负载均衡机制：
1.基于权重的随机负载均衡机制：(dubbo默认使用)
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
2.基于权重的轮询负载均衡机制
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
3.最少活跃数-负载均衡机制（每一次都调用速度最快的服务）
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
4.一致性哈希-负载均衡机制（通过计算Hash值来确定某一个请求应该落到哪一个服务）
一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
缺省只对第一个参数 Hash，如果要修改，请配置 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
四种负载均衡算法都在AbstractLaodBalance类中。
3.3 整合hystrix，服务熔断与服务降级
3.3.1 服务降级
概念：当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。
降级手段：
- mock=force:return+null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值，不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
- 还可以改为 mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后，再返回 null 值，不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。
可直接在dubbo admin控制台中对服务进行操作，屏蔽为第一种，容错为第二种策略。（在消费者端处理）
3.3.2 集群容错
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。
集群容错模式：
Failover Cluster（dubbo默认）
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。
重试次数配置如下：
<dubbo:service retries="2" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。可通过 forks="2" 来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错 [2]。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
四、dubbo原理
1.RPC原理
一次完整的调用流程：
1）服务消费方（client）调用以本地调用方式调用服务；
2）client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体；
3）client stub找到服务地址，并将消息发送到服务端；
4）server stub收到消息后进行解码；
5）server stub根据解码结果调用本地的服务；
6）本地服务执行并将结果返回给server stub；
7）server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方；
8）client stub接收到消息，并进行解码；
9）服务消费方得到最终结果。
RPC框架的目标就是要2~8这些步骤都封装起来，这些细节对用户来说是透明的，不可见的。
2.Netty通信原理
1.Netty：Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架， 用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。它极大地简化并简化了TCP和UDP套接字服务器等网络编程。
2.BIO 和 NBOI（阻塞式IO 和非阻塞式IO）
BIO的每个通信都建立一个任务都建立一个Socket通信。
（BIO）
NBIO 通过Channel（通道），每个通道都负责接收不同类型的任务，通过选择器来选择感兴趣的任务。
（NBIO）
名词解释：
Selector 一般称 为选择器 ，也可以翻译为 多路复用器，
Connect（连接就绪）、Accept（接受就绪）、Read（读就绪）、Write（写就绪）
Netty基本原理：
3.服务暴露
4.服务引用（最终会创建一个代理对象）
5.服务调用
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