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一、SOA
概念：SOA：Service-Oriented Architecture，面向服务的架构，将应用程序的不同功能(服务)通过定义的接口来实现数据通信；服务治理；服务调度中心和治理中心；
架构演变：单一应用架构ORM | 垂直应用架构MVC | 分布式服务架构RPC | 流动计算架构SOA
ORM ：流量小，单一应用，部署一起；关注于简化增删改查的对象关系映射，
MVC ：流量增加，应用拆分；关注于提高前端开发速度；
RPC ：远程过程调用；通过网络进行远程计算机服务的请求；核心业务抽取；关注于业务的复用和整合；
由统一到分布式：
使用场景由混乱到统一：
SOA又叫服务治理，SOA就是帮助我们把服务之间调用的乱七八糟的关系给治理起来，然后提供一个统一的标准；
统一标准：各系统的协议、地址、交互方式。
新的交互方式：各个系统分别根据统一标准向数据总线进行注册，各子系统调用其他子系统时，我们并不关心如果找到其他子系统，我们只招数据总线，数据总线再根据统一标准找其他子系统，所以数据总线在这里充当一个只路人的作用。
数据总线是起到调度服务的作用，数据总线不是集成服务，数据总线更新一个调度框架，每个服务需要根据约定向数据总线注册服务；服务不是经过总线的，是直接向client响应；
二、dubbo
概念：dubbo：一个解决大规模服务治理的高性能分布式服务框架；分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架；
流程与说明：
dubbo的架构图如下：
其中，
· 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: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
· Container: 服务运行容器。
调用关系说明：
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服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
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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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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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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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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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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提供了很多协议，Dubbo协议、RMI协议、Hessian协议，Dubbo源代码有各种协议的实现，我们之前没用Dubbo之前时，大部分都用Hessian来使用我们服务的暴露和调用，利用HessianProxyFactory调用远程接口。
原理：
初始化过程细节：
第一步，就是将服务装载容器中，然后准备注册服务。和spring中启动过程类似，spring启动时，将bean装载进容器中的时候，首先要解析bean。所以dubbo也是先读配置文件解析服务。
解析服务：
1）、基于dubbo.jar内的Meta-inf/spring.handlers配置，spring在遇到dubbo名称空间时，会回调DubboNamespaceHandler类。
2）、所有的dubbo标签，都统一用DubboBeanDefinitionParser进行解析，基于一对一属性映射，将XML标签解析为Bean对象。生产者或者消费者初始化的时候，会将Bean对象转会为url格式，将所有Bean属性转成url的参数。 然后将URL传给Protocol扩展点，基于扩展点的Adaptive机制，根据URL的协议头，进行不同协议的服务暴露和引用。
暴露服务：
a、 直接暴露服务端口
在没有使用注册中心的情况，这种情况一般适用在开发环境下，服务的调用这和提供在同一个IP上，只需要打开服务的端口即可。 即，当配置 or ServiceConfig解析出的URL的格式为： Dubbo：//service-host/com.xxx.TxxService?version=1.0.0 基于扩展点的Adaptiver机制，通过URL的“dubbo：//”协议头识别，直接调用DubboProtocol的export（）方法，打开服务端口。
b、向注册中心暴露服务：
和上一种的区别：需要将服务的IP和端口一同暴露给注册中心。 ServiceConfig解析出的url格式为： registry://registry-host/com.alibaba.dubbo.registry.RegistryService?export=URL.encode(“dubbo://service-host/com.xxx.TxxService?version=1.0.0”)
基于扩展点的Adaptive机制，通过URL的“registry：//”协议头识别，调用RegistryProtocol的export方法，将export参数中的提供者URL先注册到注册中心，再重新传给Protocol扩展点进行暴露： Dubbo：//service-host/com.xxx.TxxService?version=1.0.0
引用服务：
a、直接引用服务：
在没有注册中心的，直连提供者情况下， ReferenceConfig解析出的URL格式为： Dubbo：//service-host/com.xxx.TxxService?version=1.0.0
基于扩展点的Adaptive机制，通过url的“dubbo：//”协议头识别，直接调用DubboProtocol的refer方法，返回提供者引用。
b、从注册中心发现引用服务：
此时，ReferenceConfig解析出的URL的格式为： registry://registry-host/com.alibaba.dubbo.registry.RegistryService?refer=URL.encode(“consumer://consumer-host/com.foo.FooService?version=1.0.0”)
基于扩展点的Apaptive机制，通过URL的“registry：//”协议头识别，就会调用RegistryProtocol的refer方法，基于refer参数总的条件，查询提供者URL，如： Dubbo：//service-host/com.xxx.TxxService?version=1.0.0
基于扩展点的Adaptive机制，通过提供者URL的“dubbo：//”协议头识别，就会调用DubboProtocol的refer（）方法，得到提供者引用。 然后RegistryProtocol将多个提供者引用，通过Cluster扩展点，伪装成单个提供这引用返回。
暴露服务的主过程：
首先ServiceConfig类拿到对外提供服务的实际类ref，然后将ProxyFactory类的getInvoker方法使用ref生成一个AbstractProxyInvoker实例，到这一步就完成具体服务到invoker的转化。接下来就是Invoker转换到Exporter的过程。 Dubbo处理服务暴露的关键就在Invoker转换到Exporter的过程，下面我们以Dubbo和rmi这两种典型协议的实现来进行说明： Dubbo的实现： Dubbo协议的Invoker转为Exporter发生在DubboProtocol类的export方法，它主要是打开socket侦听服务，并接收客户端发来的各种请求，通讯细节由dubbo自己实现。 Rmi的实现： RMI协议的Invoker转为Exporter发生在RmiProtocol类的export方法，他通过Spring或Dubbo或JDK来实现服务，通讯细节由JDK底层来实现。
服务消费的主过程：
首先ReferenceConfig类的init方法调用Protocol的refer方法生成Invoker实例。接下来把Invoker转为客户端需要的接口
三、zookeeper(可作为Dubbo的注册中心使用)
概念zookeeper：为分布式应用程序提供协调服务；为其他分布式程序提供协调服务；本身也是分布式程序；
zookeeper提供的服务：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务；其实只提供了两个功能（管理数据和监听数据）： 管理(存储，读取)用户程序提交的数据； 并为用户程序提供数据节点监听服务；
应用场景：
Zookeeper主要是做注册中心用；基于Dubbo框架开发的提供者、消费者都向Zookeeper注册自己的URL，消费者还能拿到并订阅提供者的注册URL，以便在后续程序的执行中去调用提供者。而提供者发生了变动，也会通过Zookeeper向订阅的消费者发送通知；
用于担任服务生产者和服务消费者的注册中心，服务生产者将自己提供的服务注册到Zookeeper中心，服务的消费者在进行服务调用的时候先到Zookeeper中查找服务，获取到服务生产者的详细信息之后，再去调用服务生产者的内容与数据；
zookeeper数据模型
Znode：目录结构；节点；
数据模型是一棵树（ZNode Tree），由斜杠（/）进行分割的路径，就是一个ZNode，如/hbase/master,其中hbase和master都是ZNode；
每个Znode节点都包含了该节点的数据、状态信息、子节点。状态信息用来记录每次节点变更后的时间戳、版本等信息。因此，当版本发生变更的时候，ZooKeeper会同步修改该节点的状态信息。
Znode有如下特征：
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监视（Watch）
客户端可以在Znode上面增加监视事件，当Znode发生变化的时候，ZooKeeper就会触发watch，并向客户端发送且仅通知一次，watch只能被触发一次。
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数据访问
节点数据访问是原子性，每个节点都有ACL（权限列表），规定了用户的权限，可以划分权限设定。
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节点类型
节点类型分为两种，永久性和临时性。临时性节点在每次会话结束的时候，自动删除。也可以手动删除临时节点，而且临时节点没法建立子节点。
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顺序节点
每个节点创建的时候，都会给新创建的节点增加1个身份数字，从1开始。它的格式“%10d”，计数超过2^32-1时，会有溢出风险。
Znode类型有4种：永久性节点、临时性节点、永久性有序节点、临时性有序节点
ZooKeeper采用ACL（Access Control Lists）策略来进行权限控制；
zookeeper的5种权限：
·CREATE: 创建子节点的权限。
·READ: 获取节点数据和子节点列表的权限。
·WRITE：更新节点数据的权限。
·DELETE: 删除子节点的权限。
·ADMIN: 设置节点ACL的权限。
注意：CREATE 和 DELETE 都是针对子节点的权限控制。
zookeeper原理：
（1）ZooKeeper分为服务器端（Server） 和客户端（Client），客户端可以连接到整个 ZooKeeper服务的任意服务器上（除非 leaderServes 参数被显式设置， leader 不允许接受客户端连接）。
（2）客户端使用并维护一个 TCP 连接，通过这个连接发送请求、接受响应、获取观察的事件以及发送心跳。如果这个 TCP 连接中断，客户端将自动尝试连接到另外的 ZooKeeper服务器。客户端第一次连接到 ZooKeeper服务时，接受这个连接的 ZooKeeper服务器会为这个客户端建立一个会话。当这个客户端连接到另外的服务器时，这个会话会被新的服务器重新建立。
（3）上图中每一个Server代表一个安装Zookeeper服务的机器，即是整个提供Zookeeper服务的集群（或者是由伪集群组成）；
（4）组成ZooKeeper服务的服务器必须彼此了解。 它们维护一个内存中的状态图像，以及持久存储中的事务日志和快照， 只要大多数服务器可用，ZooKeeper服务就可用；
（5）ZooKeeper 启动时，将从实例中选举一个 leader，Leader 负责处理数据更新等操作，一个更新操作成功的标志是当且仅当大多数Server在内存中成功修改数据。每个Server 在内存中存储了一份数据。
（6）Zookeeper是可以集群复制的，集群间通过Zab协议（Zookeeper Atomic Broadcast）来保持数据的一致性；
（7）Zab协议包含两个阶段：leader election阶段和Atomic Brodcast阶段。
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a) 集群中将选举出一个leader，其他的机器则称为follower，所有的写操作都被传送给leader，并通过brodcast将所有的更新告诉给follower。
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b) 当leader崩溃或者leader失去大多数的follower时，需要重新选举出一个新的leader，让所有的服务器都恢复到一个正确的状态。
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c) 当leader被选举出来，且大多数服务器完成了 和leader的状态同步后，leadder election 的过程就结束了，就将会进入到Atomic brodcast的过程。
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d) Atomic Brodcast同步leader和follower之间的信息，保证leader和follower具有形同的系统状态。\
Leader算法：以Fast Paxos算法为基础的
zookeeper角色：Leader、learner或follower、ObServer
领导者(Leader)：负责进行投票的发起和决议，更新系统状态；
学习者(Learner)或跟随者(Follower)：接收客户端请求，并向客户端返回结果，在选主过程中参与投票；如果接收到的客户端请求为写请求，将转发给Leader来完成系统状态的更新；
观察者(ObServer)：接收客户端的连接，将写请求转发给Leader；不参与选主过程的投票，仅同步Leader状态；扩展系统，提高读写速度；
应用场景
1 统一命名服务(如Dubbo服务注册中心)
Dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，是阿里巴巴SOA服务化治理方案的核心框架，每天为2,000+个服务提供3,000,000,000+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。
在Dubbo实现中：
服务提供者在启动的时候，向ZK上的指定节点/dubbo/${serviceName}/providers目录下写入自己的URL地址，这个操作就完成了服务的发布。
服务消费者启动的时候，订阅/dubbo/${serviceName}/providers目录下的提供者URL地址， 并向/dubbo/${serviceName} /consumers目录下写入自己的URL地址。
注意，所有向ZK上注册的地址都是临时节点，这样就能够保证服务提供者和消费者能够自动感应资源的变化。 另外，Dubbo还有针对服务粒度的监控，方法是订阅/dubbo/${serviceName}目录下所有提供者和消费者的信息。
2 配置管理 (如淘宝开源配置管理框架Diamond)
在大型的分布式系统中，为了服务海量的请求，同一个应用常常需要多个实例。如果存在配置更新的需求，常常需要逐台更新，给运维增加了很大的负担同时带来一定的风险(配置会存在不一致的窗口期，或者个别节点忘记更新)。zookeeper可以用来做集中的配置管理，存储在zookeeper鸡群中的配置，如果发生变更会主动推送到连接配置中心的应用节点，实现一处更新处处更新的效果。
3 分布式集群管理 (Hadoop分布式集群管理)
这通常用于那种对集群中机器状态，机器在线率有较高要求的场景，能够快速对集群中机器变化作出响应。这样的场景中，往往有一个监控系统，实时检测集群机器是否存活。过去的做法通常是：监控系统通过某种手段（比如ping）定时检测每个机器，或者每个机器自己定时向监控系统汇报“我还活着”。 这种做法可行，但是存在两个比较明显的问题：
(1) 集群中机器有变动的时候，牵连修改的东西比较多。
(2) 有一定的延时。
利用ZooKeeper有两个特性，就可以实现另一种集群机器存活性监控系统：
(1) 客户端在节点 x 上注册一个Watcher，那么如果 x?的子节点变化了，会通知该客户端。
(2) 创建EPHEMERAL类型的节点，一旦客户端和服务器的会话结束或过期，那么该节点就会消失。
例如，监控系统在 /clusterServers 节点上注册一个Watcher，以后每动态加机器，那么就往 /clusterServers 下创建一个 EPHEMERAL类型的节点：/clusterServers/{hostname}. 这样，监控系统就能够实时知道机器的增减情况，至于后续处理就是监控系统的业务了。
4 分布式锁(强一致性)
这个主要得益于ZooKeeper为我们保证了数据的强一致性。锁服务可以分为两类，一个是 保持独占，另一个是 控制时序。
(1) 所谓保持独占，就是所有试图来获取这个锁的客户端，最终只有一个可以成功获得这把锁。通常的做法是把zk上的一个znode看作是一把锁，通过create znode的方式来实现。所有客户端都去创建 /distribute_lock 节点，最终成功创建的那个客户端也即拥有了这把锁。
(2) 控制时序，就是所有视图来获取这个锁的客户端，最终都是会被安排执行，只是有个全局时序了。做法和上面基本类似，只是这里 /distribute_lock 已经预先存在，客户端在它下面创建临时有序节点（这个可以通过节点的属性控制：CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL来指定）。Zk的父节点（/distribute_lock）维持一份sequence,保证子节点创建的时序性，从而也形成了每个客户端的全局时序。
来源：https://www.cnblogs.com/huasky/p/8268568.html