在消费者初始化的时候，会生成一个消费者代理注册到容器中，该代理回调中持有一个MockClusterInvoker实例，消费调用服务接口时它的invoke会被调用，此时会构建一个RpcInvocation对象，把服务接口的method对象和参数放到RpcInvocation对象中，作为MockClusterInvokerinvoke方法的参数，在这个invoke方法中，判断请求是否需要mock，是否配置了mock属性，是强制mock还是失败后mock，关于mock这里先不详细展开，这里只看下核心流程。
MockClusterInvokerinvoke会调用FailfastClusterInvokerinvoke，大系统中为了服务高可用同一个服务一般会有多个应用服务器提供，要先挑选一个提供者提供服务。在服务接口消费者初始化时，接口方法和提供者Invoker对应关系保存在RegistryDirectory的methodInvokerMap中，通过调用的方法名称（或方法名称+第一个参数）改方法对应的提供者invoker列表，如注册中心设置了路由规则，对这些invoker根据路由规则进行过滤。
comalibabadubboregistryintegrationRegistryDirectorydoList(Invocation)
comalibabadubborpcclusterdirectoryAbstractDirectorylist(Invocation)
读取到所有符合条件的服务提供者invoker之后，由LoadBalance组件执行负载均衡，从中挑选一个invoker进行调用，框架内置支持的负载均衡算法包括random（随机）、roundrobin（R-R循环）、leastactive（最不活跃）、consistenthash（一致性hash），应用可配置，默认random。
methodInvokerMap保存的是持有DubboInvoker（dubbo协议）实例的InvokerDelegete对象，是Invoker-Filter链的头部，先激活Filter连然后最终调到DubboInvokerinvoke(RpcInvocation)，此时远程调用分三种类型：
1 单向调用，无需获取关注调用结果的，无需等待接口返回结果，注意调用结果不要单纯跟返回值混淆了，异常也是调用结果。
2 异步调用，需要关注返回结果，但是不会同步等待接口调用结束，会异步的获取返回返回结果，这种情况给调用者返回一个Future，但是不同步等待Futureget返回调用结果
3 同步调用，需要同步等待服务调用结束获取调用结果，给调用者返回一个Future并且Futureget等待结果，此时接口调用线程会挂起等待响应。
我们大部分使用场景都是同步调用，所以主要看一下同步调用。如果使用者配置了多个connections按顺序选择一个ExchangeClient和服务器通信，同步调用时调用HeaderExchangeClientrequest->HeaderExchangeChannelrequest。
comalibabadubboremotingexchangesupportheaderHeaderExchangeChannelrequest(Object, int)
这里的request参数是RpcInvocation对象，包含调用的方法、参数等信息，timeout参数是接口超时时间，把这些信息封装在Request对象中，调用channelsend，这个channel对象就是和服务端打交道的NettyClient实例，NettyClientsend调用NettyChannelsend。
comalibabadubboremotingtransportnettyNettyChannelsend(Object, boolean)
这里的sent参数决定是否等待请求消息发出，sent=true 等待消息发出，消息发送失败将抛出异常，sent=false 不等待消息发出，将消息放入IO队列，即刻返回。默认情况下都是false。NettyChannel中有channel属性，这个channel是Netty框架中的组件，负责客户端和服务端链路上的消息传递，channelwrite把请求消息写入，这里的message是上面封装的Request对象。这里的IO模型是非阻塞的，线程不用同步等待所有消息写完，而是直接返回。调用Netty框架的IO事件之后会触发Netty框架的IO事件处理链。
1单一应用框架(ORM)
当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能如下单支付等都部署在一起，以减少部署节点和成本。
缺点：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越来越难以维护
2垂直应用框架(MVC)
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。
缺点：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。
3分布式应用架构(RPC)
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
4流动计算架构(SOA)
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
从以上是电商系统的演变可以看出架构演变的过程：
1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。
2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。
3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。
4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。
在这里插播一条关于RPC的简介：
RPC(Remote Procedure Call Protocol)：远程过程调用：
两台服务器A、B，分别部署不同的应用a,b。当A服务器想要调用B服务器上应用b提供的函数或方法的时候，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义传达调用的数据。
说白了，就是你在你的机器上写了一个程序，我这边是无法直接调用的，这个时候就出现了一个远程服务调用的概念。
RPC是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
RPC需要解决的问题：
通讯问题 : 主要是通过在客户端和服务器之间建立TCP连接，远程过程调用的所有交换的数据都在这个连接里传输。连接可以是按需连接，调用结束后就断掉，也可以是长连接，多个远程过程调用共享同一个连接。
寻址问题 ：
A服务器上的应用怎么告诉底层的RPC框架，如何连接到B服务器（如主机或IP地址）以及特定的端口，方法的名称名称是什么，这样才能完成调用。比如基于Web服务协议栈的RPC，就要提供一个endpoint URI，或者是从UDDI服务上查找。如果是RMI调用的话，还需要一个RMI Registry来注册服务的地址。
序列化 与 反序列化 ：
当A服务器上的应用发起远程过程调用时，方法的参数需要通过底层的网络协议如TCP传递到B服务器，由于网络协议是基于二进制的，内存中的参数的值要序列化成二进制的形式，也就是序列化（Serialize）或编组（marshal），通过寻址和传输将序列化的二进制发送给B服务器。
同理，B服务器接收参数要将参数反序列化。B服务器应用调用自己的方法处理后返回的结果也要序列化给A服务器，A服务器接收也要经过反序列化的过程。
Dubbo是
1什么Dubbo是：一款分布式服务框架
2高性能和透明化的RPC远程服务调用方案
3SOA服务治理方案
每天为2千多个服务提供大于30亿次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点以及别的公司的业务中。
Dubbo架构
Provider: 暴露服务的服务提供方。
Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
Registry: 服务注册与发现的注册中心。
Monitor: 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心。
调用流程
0服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
1服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
2服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
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。
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。
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
Dubbo注册中心
对于服务提供方，它需要发布服务，而且由于应用系统的复杂性，服务的数量、类型也不断膨胀；
对于服务消费方，它最关心如何获取到它所需要的服务，而面对复杂的应用系统，需要管理大量的服务调用。
而且，对于服务提供方和服务消费方来说，他们还有可能兼具这两种角色，即既需要提供服务，有需要消费服务。
通过将服务统一管理起来，可以有效地优化内部应用对服务发布/使用的流程和管理。服务注册中心可以通过特定协议来完成服务对外的统一。
Dubbo提供的注册中心有如下几种类型可供选择：
Multicast注册中心
Zookeeper注册中心
Redis注册中心
Simple注册中心
Dubbo优缺点
优点：
1透明化的远程方法调用
- 像调用本地方法一样调用远程方法；
只需简单配置，没有任何API侵入。
2,软负载均衡及容错机制
可在内网替代nginx lvs等硬件负载均衡器。
3服务注册中心自动注册 & 配置管理
-不需要写死服务提供者地址，注册中心基于接口名自动查询提供者ip。
使用类似zookeeper等分布式协调服务作为服务注册中心，可以将绝大部分项目配置移入zookeeper集群。
4服务接口监控与治理
-Dubbo-admin与Dubbo-monitor提供了完善的服务接口管理与监控功能，针对不同应用的不同接口，可以进行 多版本，多协议，多注册中心管理。
缺点：
只支持JAVA语言
Dubbo入门Demo
了解了Dubbo以后，自然要搭建一个简单的Demo实现。本文采用Dubbo与Zookeeper、Spring框架的整合。
主要是以下几个步骤：
1 安装Zookeeper,启动；
2 创建MAVEN项目，构建Dubbo+Zookeeper+Spring实现的简单Demo；
3 安装Dubbo-admin，实现监控。
1 Zookeeper介绍与安装
本Demo中的Dubbo注册中心采用的是Zookeeper。为什么采用Zookeeper呢？ Zookeeper是一个分布式的服务框架，是树型的目录服务的数据存储，能做到集群管理数据 ，这里能很好的作为Dubbo服务的注册中心。
Dubbo能与Zookeeper做到集群部署，当提供者出现断电等异常停机时，Zookeeper注册中心能自动删除提供者信息，当提供者重启时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求具体的安装方法在此不一一叙述，可参考博文：
/details/52028945
安装完成后，进入到bin目录，并且启动zkServercmd，这个脚本中会启动一个java进程：
(注：需要先启动zookeeper后，后续dubbo demo代码运行才能使用zookeeper注册中心的功能)
2 创建MAVEN项目
项目结构：
主要分三大模块：
dubbo-api : 存放公共接口；
dubbo-consumer : 调用远程服务；
dubbo-provider : 提供远程服务。
下面将详细叙述代码构建过程。
1) 首先构建MAVEN项目，导入所需要的jar包依赖。
需要导入的有spring, dubbo, zookeeper等jar包。
(详情参看后面提供的项目代码)
2)创建dubbo-api的MAVEN项目(有独立的pomxml，用来打包供提供者消费者使用)。
在项目中定义服务接口：该接口需单独打包，在服务提供方和消费方共享。
3)创建dubbo-provider的MAVEN项目(有独立的pomxml，用来打包供消费者使用)。
实现公共接口，此实现对消费者隐藏：
需加入公共接口所在的依赖
用Spring配置声明暴露服务
启动远程服务：
4)创建dubbo-consumer的MAVEN项目(可以有多个consumer，但是需要配置好)。
调用所需要的远程服务：
通过Spring配置引用远程服务：
通过Spring配置引用远程服务：
5）运行项目，先确保provider已被运行后再启动consumer模块：
运行提供者：
消费者成功调用提供者所提供的远程服务：
当然，这只是一个模拟的项目，实际中有多提供者多消费者情况，比这要复杂的多，当然只有这样才能体现dubbo的特性。
Dubbo管理控制台介绍
下载dubbo-admin，可自行根据网上介绍安装。大致做法就是将dubbo-admin中 的某个文件夹内容替换到tomcat的conf中，再运行tomcat即可。但我在实际 *** 作中发现JDK8无法运行，后来找到一个JDK8可以实现的dubbo-admin版本，下载地址：/226631678709806/resource/901920001882583/1html。
成功开启输入用户名密码root后，即可进入控制台首页查看消费者提供者情况：
查看提供者：
查看消费者：Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各层解耦。
Dubbo在调用远程的服务的时候再本地有一个接口，就想调用本地方法一样去调用，底层实现好参数传输和远程服务运行结果传回之后的返回。
Dubbo的特点：
（1）它主要使用高效的网络框架和序列化框架，让分布式服务之间调用效率更高。
（2）采用注册中心管理众多的服务接口地址，当你想调用服务的时候只需要跟注册中心询问即可，不像使用WebService一样每个服务都得记录好接口调用方式。
（3）监控中心时实现服务方和调用方之间运行状态的监控，还能控制服务的优先级、权限、权重、上下线等，让整个庞大的分布式服务系统的维护和治理比较方便。
（4）高可用，如果有服务挂了，注册中心就会从服务列表去掉该节点，客户端会像注册中心请求另一台可用的服务节点重新调用。同时注册中心也能实现高可用（ZooKeeper）。
（5）负载均衡，采用软负载均衡算法实现对多个相同服务的节点的请求负载均衡。
Dubbo需要四大基本组件：Rigistry,Monitor,Provider,Consumer。
1、监控中心的配置文件-dubboproperties文件
（1）容器，监控中心是在jetty和spring环境下运行，依赖于注册中心，日志系统是log4j
dubbocontainer = log4j,spring,registry,jetty
（2）监控服务的名称，监控系统对整个Dubbo服务系统来说也是一个服务
dubboapplicationname = simple-monitor
（3）服务的所有者，这是Dubbbo的服务的功能，可以指定服务的负责人
dubboapplicationowner = coselding
（4）注册中心的地址，配置后监控中心就能通过注册中心获取当前可用的服务列表及其状态，在页面向你汇报Dubbo中的服务运行情况。
dubboregistraddress = multicast://{ip}:{port} //广播
dubboregistraddress = zookeeper://{ip}:{port} //zookeper
dubboregistraddress = redis://{ip}:{port} //redis
dubboregistraddress = dubbo://{ip}:{port} //dubbo
（5）dubbo协议端口号
dubboprotocolport = 7070
（6）jetty工作端口号
dubbojettyport = 8082
（7）工作目录，用于存放监控中心的数据
dubbojettydirectory = ${userhome}/monitor
（8）监控中心报表存放目录
dubbochartsdirectory=${dubbojettydirectory}/charts
（9）监控中心数据资料目录
dubbostatisticsdirectory=${userhome}/monitor/statistics
（10）监控中心日志文件路径
dubbolog4jfile=logs/dubbo-monitor-simplelog
（11）监控中心日志记录级别
dubbolog4jlevel=WARN
2、Dubbo提供负载均衡方式
（1）Random，随机，按权重配置随机概率，调用量越大分布越均匀，默认方式。
（2）RounRobin，轮询，按权重设置轮询比例，如果存在比较慢的机器容易在这台机器上请求阻塞较多。
（3）LeastActive，最少活跃调用数，不支持权重，只能根据自动识别的活跃数分配，不能灵活调配。
（4）ConsistenHash，一致性hash，对相同参数的请求路由到一个服务提供者上，如果有类似灰度发布需求可采用。
3、Dubbo过滤器
Dubbo初始化过程加载ClassPath下的META-INF/dubbo/internal/，META-INF/dubbo/，META-INF/services/三个路径下的comalibabadubborpcFilter文件。文件内容：
Name = FullClassName,这些类必须实现Filter接口。
自定义Filter类：
配置文件在配置过滤器，consumerxml中：
Dubbo对过滤器的加载过程：
先加载三个路径下的comalibabadubborpcFilter文件里面的键值对，key为过滤器名称，value为过滤器的类的全限定名(这个类必须实现Dubbo中的Filter接口)。
自定义的类中@Active注解是过滤器设定的全局基本属性。
Spring在加载consumerxml文件时，通过 <dubbo:consumer filter="xxx" id = "xxx" retrries = "0">这个配置指定消费者端要加载的过滤器，通过filter属性指定过滤器名称。
@Activate注解-自动激活，group属性是表示匹配了对应的角色才被加载，value表示表明过滤条件，不写则表示所有条件都会被加载，写了则只有dubbo URL中包含该参数名且参数值不为空才被加载，这个参数会以dubbo协议的一个参数K-V对传到Provider。
4、Dubbo的Provider配置
5、Dubbo的Consumer配置
1、Dubbo是什么？
Dubbo是阿里巴巴开源的基于Java的高性能RPC分布式框架。
2、为什么使用Dubbo？
很多公司都在使用，经过很多线上的考验，内部使用了Netty，Zookeeper，保证了高性能可用性。
使用Dubbo可以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，可以提高业务复用灵活性扩展，使前端应用能快速的响应对边的市场需求。分布式架构可以承受更大规模的并发流量。
Dubbo的服务治理图：
3、Dubbo和Spring Cloud的区别
两个没有关联，但是非要说区别，有如下几点：
（1）通信方式不同，Dubbo使用RPC通信，Spring Cloud使用>dubbo启动有一个选项：即是否检查依赖的服务是否启动，把这个选项置为false就可以了。
这个是从文档上面摘下来的：
<dubbo:reference interface="comfooBarService" check="false" />
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