架构演变历程&dubbo基本概念

本文深入解析了分布式系统原理及Dubbo框架的核心概念,包括RPC远程调用机制、服务提供者与消费者的角色、注册中心的功能,以及监控中心的作用。探讨了Dubbo如何实现服务的自动注册、发现和负载均衡。

Dubbo

一、基础知识

1、分布式基础理论

1.1)、什么是分布式系统?

《分布式系统原理与范型》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。

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。



*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。



适用于小型网站,小型管理系统,将所有功能都部署到一个功能里,简单易用。

缺点: 1、性能扩展比较难 

​       2、协同开发问题

​       3、不利于升级维护



*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。



通过切分业务来实现各个模块独立部署,降低了维护和部署的难度,团队各司其职更易管理,性能扩展也更方便,更有针对性。

缺点: 公用模块无法重复利用,开发性的浪费

1.3)、RPC

*什么叫RPC*

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。

*RPC基本原理*

RPC两个核心模块:通讯,序列化。

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。

官网:

<http://dubbo.apache.org/>

2.2)、基本概念

**服务提供者**(**Provider**):暴露服务的服务提供方,服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

​        **服务消费者**(**Consumer**): 调用远程服务的服务消费方,服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务,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。

​        **注册中心**(**Registry**):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

​        **监控中心**(**Monitor**):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

Ø 调用关系说明

l 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。

l 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

l 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。

l 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。

l 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。

l 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。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值