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docs(distributed-system): update docs description of dubbo

上级 c0cc3ca1
......@@ -32,4 +32,4 @@ MQ、ES、Redis、Dubbo,上来先问你一些思考的问题,原理(kafka
![dubbo-operating-principle](/images/dubbo-operating-principle.png)
### 注册中心挂了可以继续通信吗?
可以,因为刚开始初始化的时候,消费者会将提供者的地址等信息**拉取到本地缓存**,所以注册中心挂了可以继续通信。
可以,因为刚开始初始化的时候,消费者会将提供者的地址等信息**拉取到本地缓存**,所以注册中心挂了可以继续通信。
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- 每个服务的可用性的监控(接口调用成功率?几个9?99.99%,99.9%,99%。)
### 服务降级
比如说服务 A调用服务 B,结果服务 B 挂掉了,服务 A 重试几次调用服务 B,还是不行,那么直接降级,走一个备用的逻辑,给用户返回响应。
比如说服务 A 调用服务 B,结果服务 B 挂掉了,服务 A 重试几次调用服务 B,还是不行,那么直接降级,走一个备用的逻辑,给用户返回响应。
举个栗子,我们有接口 `HelloService``HelloServiceImpl` 有该接口的具体实现。
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早些年,印象中在 2010 年初的时候,整个 IT 行业,很少有人谈分布式,更不用说微服务,虽然很多 BAT 等大型公司,因为系统的复杂性,很早就是分布式架构,大量的服务,只不过微服务大多基于自己搞的一套框架来实现而已。
但是确实,那个年代,大家很重视 ssh2,很多中小型公司几乎大部分都是玩儿 struts2、spring、hibernate,稍晚一些,才进入了spring mvc、spring、mybatis 的组合。那个时候整个行业的技术水平就是那样,当年 oracle 很火,oracle 管理员很吃香,oracle 性能优化啥的都是 IT 男的大杀招啊。连大数据都没人提,当年 OCP、OCM 等认证培训机构,火的不行。
但是确实,那个年代,大家很重视 ssh2,很多中小型公司几乎大部分都是玩儿 struts2、spring、hibernate,稍晚一些,才进入了 spring mvc、spring、mybatis 的组合。那个时候整个行业的技术水平就是那样,当年 oracle 很火,oracle 管理员很吃香,oracle 性能优化啥的都是 IT 男的大杀招啊。连大数据都没人提,当年 OCP、OCM 等认证培训机构,火的不行。
但是确实随着时代的发展,慢慢的,很多公司开始接受分布式系统架构了,这里面尤为对行业有至关重要影响的,是阿里的 dubbo,**某种程度上而言,阿里在这里推动了行业技术的前进**
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假设一个系统是 20 万行代码,其中 小A 在里面改了 1000 行代码,但是此时发布的时候是这个 20 万行代码的大系统一块儿发布。就意味着 20 万上代码在线上就可能出现各种变化,20 个人,每个人都要紧张地等在电脑面前,上线之后,检查日志,看自己负责的那一块儿有没有什么问题。
小A 就检查了自己负责的 1 万行代码对应的功能,确保ok就闪人了;结果不巧的是,小A 上线的时候不小心修改了线上机器的某个配置,导致另外 小B 和 小C 负责的 2 万行代码对应的一些功能,出错了。
小A 就检查了自己负责的 1 万行代码对应的功能,确保 ok 就闪人了;结果不巧的是,小A 上线的时候不小心修改了线上机器的某个配置,导致另外 小B 和 小C 负责的 2 万行代码对应的一些功能,出错了。
几十个人负责维护一个几十万行代码的单块应用,每次上线,准备几个礼拜,上线 -> 部署 -> 检查自己负责的功能。
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如果是多人维护一个服务,最理想的情况下,几十个人,1 个人负责 1 个或 2~3 个服务;某个服务工作量变大了,代码量越来越多,某个同学,负责一个服务,代码量变成了 10 万行了,他自己不堪重负,他现在一个人拆开,5 个服务,1 个人顶着,负责 5 个人,接着招人,2 个人,给那个同学带着,3 个人负责 5 个服务,其中 2 个人每个人负责 2 个服务,1 个人负责 1 个服务。
个人建议,一个服务的代码不要太多,1万行左右,两三万撑死了吧。
个人建议,一个服务的代码不要太多,1 万行左右,两三万撑死了吧。
大部分的系统,是要进行**多轮拆分**的,第一次拆分,可能就是将以前的多个模块该拆分开来了,比如说将电商系统拆分成订单系统、商品系统、采购系统、仓储系统、用户系统,等等吧。
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