分布式系统Dubbo、注册中心zookeeper、模板freemarker

什么是dubbo？

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。
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。

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。

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。

Dubbo就是资源调度和治理中心的管理工具。

Dubbo的架构

节点角色说明：

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：

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。

使用方法

Dubbo采用全Spring配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何API侵入，只需用Spring加载Dubbo的配置即可，Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。

单一工程中spring的配置

</bean>

远程服务：

在本地服务的基础上，只需做简单配置，即可完成远程化：

将上面的local.xml配置拆分成两份，将服务定义部分放在服务提供方remote-provider.xml，将服务引用部分放在服务消费方remote-consumer.xml。

并在提供方增加暴露服务配置<dubbo:service>，在消费方增加引用服务配置<dubbo:reference>。

发布服务：

<dubbo:service interface="com.xxx.XxxService" ref="xxxService" />

调用服务：

<dubbo:reference id="xxxService" interface="com.xxx.XxxService" />

</bean>

dubbo相关的pom.xml配置

<dependency>
				<groupId>com.alibaba</groupId>
				<artifactId>dubbo</artifactId>
				<version>${dubbo.version}</version>
			</dependency>
			<dependency>
				<groupId>org.apache.zookeeper</groupId>
				<artifactId>zookeeper</artifactId>
				<version>${zookeeper.version}</version>
			</dependency>
			<dependency>
				<groupId>com.github.sgroschupf</groupId>
				<artifactId>zkclient</artifactId>
				<version>${zkclient.version}</version>
			</dependency>
			<dependency>
				<groupId>org.freemarker</groupId>
				<artifactId>freemarker</artifactId>
				<version>${freemarker.version}</version>
			</dependency>

这其中配置了三个相关的jar包，分别是zookeeper、zkclient、freemarker，每个单列出来介绍。

zookeeper：

Zookeeper 分布式服务框架是Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等

Zookeeper 作为一个分布式的服务框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题，它能提供基于类似于文件系统的目录节点树方式的数据存储， Zookeeper 作用主要是用来维护和监控存储的数据的状态变化，通过监控这些数据状态的变化，从而达到基于数据的集群管理

简单的说，zookeeper=文件系统+通知机制。

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。Zookeeper是hadoop的一个子项目，其发展历程无需赘述。在分布式应用中，由于工程师不能很好地使用锁机制，以及基于消息的协调机制不适合在某些应用中使用，因此需要有一种可靠的、可扩展的、分布式的、可配置的协调机制来统一系统的状态

ZkClient：

是由Datameer的工程师开发的开源客户端，对Zookeeper的原生API进行了包装，实现了超时重连、Watcher反复注册等功能。

github源代码地址：https://github.com/sgroschupf/zkclient

freemarker：

FreeMarker是一个用Java语言编写的模板引擎，它基于模板来生成文本输出。FreeMarker与Web容器无关，即在Web运行时，它并不知道Servlet或HTTP。它不仅可以用作表现层的实现技术，而且还可以用于生成XML，JSP或Java 等,目前企业中:主要用Freemarker做静态页面或是页面展示。

Freemarker的使用方法

第一步：实例化Freemarker的配置类

第二步：设置模板所在目录

第三步：根据名称获取模板

第四步：定义数据模型

第五步：给模板设置数据模型，同时设置输出的文件

一个小demo

模板（.ftl）

<!DOCTYPE HTML>

<html>

<head>

<title>freeMarker</title>

</head>

<body>

${username}

</body>

</html>

程序代码

@Test//模板数据输出到html文件-传递简单字符串

public void print02() throws Exception {

//1：实例化Freemarker的配置类

Configuration conf = new Configuration();

//2：设置模板所在目录

String dir = "F:\\dqwork\\freemarker\\ftl\\";

conf.setDirectoryForTemplateLoading(new File(dir));

//3:根据名称获取模板

Template template = conf.getTemplate("xx.ftl");

//4.定义数据模型

Map<String,Object> root = new HashMap<String,Object>();

root.put("username", "zhangsan");

//5.给模板设置数据模型

template.process(root, new PrintWriter(new File("F:\\dqwork\\freemarker\\html\\xx.html")));

}

在运行dubbo构建的项目可能遇到的问题

当然在运行dubbo构建的分布式项目时，要先开启zookeeper，项目才能正常的启动，启动的顺序是先启动提供者，再启动消费者。如果出现项目启动不起来，在项目启动中卡住了并且代码没问题的情况下，那就重启一下zookeeper，可能是zookeeper出故障了。