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，Dubbo是一个分布式服务框架，在这种情况下诞生的。现在核心业务抽取出来，作为独立的服务，使前端应用能更快速和稳定的响应。
第一：Dubbo背景
大规模服务化，应用使用RMI或Hessian等工具，通过配置服务URL地址调用，通过F5等硬件进行负载均衡。
当然了，在系统越来越复杂的时候我们就面临三个问题：
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
此时需要一个服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明。并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和Failover，降低对F5硬件负载均衡器的依赖，也能减少部分成本。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
这时，需要自动画出应用间的依赖关系图，以帮助架构师理清理关系。
(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
为了解决这些问题，第一步，要将服务现在每天的调用量，响应时间，都统计出来，作为容量规划的参考指标。
其次，要可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。
Dubbo就是基于Hessian实现了自己Hessian协议，可以直接通过配置的Dubbo内置的其他协议，在服务消费方进行远程调用，也就是说，服务调用方需要使用Java语言来基于Dubbo调用提供方服务，限制了服务调用方。
我们需要一个这样的界面：
第二：Dubbo简介
Dubbo的原理图：
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。
Dubbo提供了很多协议，Dubbo协议、RMI协议、Hessian协议，我们查看Dubbo源代码，有各种协议的实现，如图所示：
我们之前没用Dubbo之前时，大部分都使用Hessian来使用我们服务的暴露和调用，利用HessianProxyFactory调用远程接口。
上面是参见Github官网，接下来我们来介绍Dubbo、Zookeeper整合使用。
第三：Duboo与Zookeeper整合：
1、搭建Dubbo环境
1)、在Linux系统上安装JDK（使用1.7版本的jdk-7u25-linux-x64.tar.gz）
安装按照百度经验：
2)、安装Zookeeper
按照博客：
3)、安装Tomcat
按照博客：
4)、配置Dubbo-admin管理页面
按照博客：
Dubbo与Zookeeper、SpringMVC整合和使用（负载均衡、容错）
这里我们需要注意一个地方：
下载dubbo-admin-2.4.1.war包，在Linux的tomcat部署，先将tomcat的webapps/Root文件夹下载的所有的文件删除，把dubbo-admin-2.4.1放在tomcat的webapps/Root下，然后进行解压：
#jar -xvf dubbo-admin-2.4.1.war
第一开始的时候，我直接将dubbo-admin-2.4.1.war包解压到Root下面，结果，不能访问了。因此大家在这里注意一下。
注：大家要记得关闭防火墙：
systemctl stop firewalld.service #停止