中华石杉-- --分布式服务框架Dubbo的笔记

分布式服务框架Dubbo

分布式业务系统，就是把原来用 Java 开发的一个大块系统，给拆分成多个子系统，**多个子系统之间互相调用，形成一个大系统的整体。**假设原来你做了一个 OA 系统，里面包含了权限模块、员工模块、请假模块、财务模块，一个工程，里面包含了一堆模块，模块与模块之间会互相去调用，1 台机器部署。现在如果你把这个系统给拆开，权限系统、员工系统、请假系统、财务系统 4 个系统，4 个工程，分别在 4 台机器上部署。一个请求过来，完成这个请求，这个员工系统，调用权限系统，调用请假系统，调用财务系统，4 个系统分别完成了一部分的事情，最后 4 个系统都干完了以后，才认为是这个请求已经完成了。

如何设计一个高并发系统？

因为真正干过高并发的人一定知道，脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵，真正在复杂业务场景而且还高并发的时候，那系统架构一定不是那么简单的，用个 redis，用 mq 就能搞定？当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。

所以为啥高并发牛逼？就是因为现在用互联网的人越来越多，很多 app、网站、系统承载的都是高并发请求，可能高峰期每秒并发量几千，很正常的。如果是什么双十一之类的，每秒并发几万几十万都有可能。

那么如此之高的并发量，加上原本就如此之复杂的业务，咋玩儿？真正厉害的，一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人，但是你没有，那么我给你说一下你该怎么回答这个问题：

可以分为以下 6 点：

系统拆分
缓存
MQ
分库分表
读写分离
ElasticSearch

系统拆分
将一个系统拆分为多个子系统，用 dubbo 来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。

缓存
缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家 redis 轻轻松松单机几万的并发。所以你可以考虑考虑你的项目里，那些承载主要请求的读场景，怎么用缓存来抗高并发。

MQ
MQ，必须得用 MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，你要是用 redis 来承载写那肯定不行，人家是缓存，数据随时就被 LRU 了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用 mysql 还得用 mysql 啊。那你咋办？用 MQ 吧，大量的写请求灌入 MQ 里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在 mysql 承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用 MQ 来异步写，提升并发性。MQ 单机抗几万并发也是 ok 的，这个之前还特意说过。

分库分表
分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来扛更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高 sql 跑的性能。

读写分离
读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

ElasticSearch
Elasticsearch，简称 es。es 是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作，可以考虑用 es 来承载，还有一些全文搜索类的操作，也可以考虑用 es 来承载。

上面的 6 点，基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿，大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下，到时候你可以系统的把这块阐述一下，然后每个部分要注意哪些问题，之前都讲过了，你都可以阐述阐述，表明你对这块是有点积累的。

说句实话，毕竟你真正厉害的一点，不是在于弄明白一些技术，或者大概知道一个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里，做高并发要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍。你需要考虑：哪些需要分库分表，哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何 join，哪些数据要放到缓存里去，放哪些数据才可以扛住高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造，这个过程是无比复杂的，一旦做过一次，并且做好了，你在这个市场上就会非常的吃香。

其实大部分公司，真正看重的，不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识，架构中的一些技术，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并发这一块，你了解了，也只能是次一等的人才。对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统，一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人，这个经验是难能可贵的。

说一下的 dubbo 的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次 rpc 请求的流程？

工作流程：

• 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
• 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
• 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
• 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。
• 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。
• 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。

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。

dubbo 支持哪些通信协议？支持哪些序列化协议？说一下 Hessian 的数据结构？PB 知道吗？为什么 PB 的效率是最高的？

序列化，就是把数据结构或者是一些对象，转换为二进制串的过程，而反序列化是将在序列化过程中所生成的二进制串转换成数据结构或者对象的过程。
dubbo 支持不同的通信协议

• dubbo 协议
  默认就是走 dubbo 协议，单一长连接，进行的是 NIO 异步通信，基于 hessian 作为序列化协议。使用的场景是：传输数据量小（每次请求在 100kb 以内），但是并发量很高。
  为了要支持高并发场景，一般是服务提供者就几台机器，但是服务消费者有上百台，可能每天调用量达到上亿次！此时用长连接是最合适的，就是跟每个服务消费者维持一个长连接就可以，可能总共就 100 个连接。然后，后面直接基于长连接 NIO 异步通信，可以支撑高并发请求。
  长连接，通俗点说，就是建立连接过后可以持续发送请求，无须再建立连接。
  而短连接，每次要发送请求之前，需要先重新建立一次连接。
• rmi 协议
  走 Java 二进制序列化，多个短连接，适合消费者和提供者数量差不多的情况，适用于文件的传输，一般较少用。
• hessian 协议
  走 hessian 序列化协议，多个短连接，适用于提供者数量比消费者数量还多的情况，适用于文件的传输，一般较少用。
• http 协议
  走 json 序列化
• webservice
  走 SOAP 文本序列化。
  dubbo 支持的序列化协议
  dubbo 支持 hession、Java 二进制序列化、json、SOAP 文本序列化多种序列化协议。但是 hessian 是其默认的序列化协议。

为什么 PB 的效率是最高的？

可能有一些同学比较习惯于 JSON or XML 数据存储格式，对于 Protocol Buffer 还比较陌生。Protocol Buffer 其实是 Google 出品的一种轻量并且高效的结构化数据存储格式，性能比 JSON、XML 要高很多。

其实 PB 之所以性能如此好，主要得益于两个：第一，它使用 proto 编译器，自动进行序列化和反序列化，速度非常快，应该比 XML 和 JSON 快上了 20~100 倍；第二，它的数据压缩效果好，就是说它序列化后的数据量体积小。因为体积小，传输起来带宽和速度上会有优化。

dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？

• random loadbalance
  默认情况下，dubbo 是 random load balance ，即随机调用实现负载均衡，可以对 provider 不同实例设置不同的权重，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的就可以了。
• roundrobin loadbalance
  这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去，但是如果各个机器的性能不一样，容易导致性能差的机器负载过高。所以此时需要调整权重，让性能差的机器承载权重小一些，流量少一些。
• leastactive loadbalance
  这个就是自动感知一下，如果某个机器性能越差，那么接收的请求越少，越不活跃，此时就会给不活跃的性能差的机器更少的请求。
• consistanthash loadbalance
  一致性 Hash 算法，相同参数的请求一定分发到一个 provider 上去，provider 挂掉的时候，会基于虚拟节点均匀分配剩余的流量，抖动不会太大。如果你需要的不是随机负载均衡，是要一类请求都到一个节点，那就走这个一致性 Hash 策略。

dubbo 集群容错策略

• failover cluster 模式
  失败自动切换，自动重试其他机器，默认就是这个，常见于读操作。（失败重试其它机器）

可以通过以下几种方式配置重试次数：

或者

或者

• failfast cluster 模式
  一次调用失败就立即失败，常见于非幂等性的写操作，比如新增一条记录（调用失败就立即失败）
• failsafe cluster 模式
  出现异常时忽略掉，常用于不重要的接口调用，比如记录日志。

配置示例如下：

或者

• failback cluster 模式
  失败了后台自动记录请求，然后定时重发，比较适合于写消息队列这种。
• forking cluster 模式
  并行调用多个 provider，只要一个成功就立即返回。常用于实时性要求比较高的读操作，但是会浪费更多的服务资源，可通过 forks=“2” 来设置最大并行数。
• broadcast cluster
  逐个调用所有的 provider。任何一个 provider 出错则报错（从2.1.0 版本开始支持）。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息

dubbo动态代理策略

默认使用 javassist 动态字节码生成，创建代理类。但是可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态代理策略。

dubbo 的 spi 思想是什么？

spi 是啥？
spi，简单来说，就是 service provider interface，说白了是什么意思呢，比如你有个接口，现在这个接口有 3 个实现类，那么在系统运行的时候对这个接口到底选择哪个实现类呢？这就需要 spi 了，需要根据指定的配置或者是默认的配置，去找到对应的实现类加载进来，然后用这个实现类的实例对象。

举个栗子。

你有一个接口 A。A1/A2/A3 分别是接口A的不同实现。你通过配置 接口 A = 实现 A2，那么在系统实际运行的时候，会加载你的配置，用实现 A2 实例化一个对象来提供服务。

spi 机制一般用在哪儿？插件扩展的场景，比如说你开发了一个给别人使用的开源框架，如果你想让别人自己写个插件，插到你的开源框架里面，从而扩展某个功能，这个时候 spi 思想就用上了。

Java spi 思想的体现
spi 经典的思想体现，大家平时都在用，比如说 jdbc。

Java 定义了一套 jdbc 的接口，但是 Java 并没有提供 jdbc 的实现类。

但是实际上项目跑的时候，要使用 jdbc 接口的哪些实现类呢？一般来说，我们要根据自己使用的数据库，比如 mysql，你就将 mysql-jdbc-connector.jar 引入进来；oracle，你就将 oracle-jdbc-connector.jar 引入进来。

在系统跑的时候，碰到你使用 jdbc 的接口，他会在底层使用你引入的那个 jar 中提供的实现类。

dubbo 的 spi 思想
dubbo 也用了 spi 思想，不过没有用 jdk 的 spi 机制，是自己实现的一套 spi 机制。

Protocol protocol = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension();
Protocol 接口，在系统运行的时候，，dubbo 会判断一下应该选用这个 Protocol 接口的哪个实现类来实例化对象来使用。

它会去找一个你配置的 Protocol，将你配置的 Protocol 实现类，加载到 jvm 中来，然后实例化对象，就用你的那个 Protocol 实现类就可以了。

上面那行代码就是 dubbo 里大量使用的，就是对很多组件，都是保留一个接口和多个实现，然后在系统运行的时候动态根据配置去找到对应的实现类。如果你没配置，那就走默认的实现好了，没问题。

@SPI(“dubbo”)
public interface Protocol {

int getDefaultPort();  

@Adaptive  
 Exporter export(Invoker invoker) throws RpcException;  

@Adaptive  
 Invoker refer(Class type, URL url) throws RpcException;  

void destroy();  

}
在 dubbo 自己的 jar 里，在/META_INF/dubbo/internal/com.alibaba.dubbo.rpc.Protocol文件中：

dubbo=com.alibaba.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboProtocol
http=com.alibaba.dubbo.rpc.protocol.http.HttpProtocol
hessian=com.alibaba.dubbo.rpc.protocol.hessian.HessianProtocol
所以说，这就看到了 dubbo 的 spi 机制默认是怎么玩儿的了，其实就是 Protocol 接口，@SPI(“dubbo”) 说的是，通过 SPI 机制来提供实现类，实现类是通过 dubbo 作为默认 key 去配置文件里找到的，配置文件名称与接口全限定名一样的，通过 dubbo 作为 key 可以找到默认的实现类就是 com.alibaba.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboProtocol。

如果想要动态替换掉默认的实现类，需要使用 @Adaptive 接口，Protocol 接口中，有两个方法加了 @Adaptive 注解，就是说那俩接口会被代理实现。

啥意思呢？

比如这个 Protocol 接口搞了俩 @Adaptive 注解标注了方法，在运行的时候会针对 Protocol 生成代理类，这个代理类的那俩方法里面会有代理代码，代理代码会在运行的时候动态根据 url 中的 protocol 来获取那个 key，默认是 dubbo，你也可以自己指定，你如果指定了别的 key，那么就会获取别的实现类的实例了。

如何自己扩展 dubbo 中的组件
下面来说说怎么来自己扩展 dubbo 中的组件。

自己写个工程，要是那种可以打成 jar 包的，里面的 src/main/resources 目录下，搞一个 META-INF/services，里面放个文件叫：com.alibaba.dubbo.rpc.Protocol，文件里搞一个my=com.bingo.MyProtocol。自己把 jar 弄到 nexus 私服里去。

然后自己搞一个 dubbo provider 工程，在这个工程里面依赖你自己搞的那个 jar，然后在 spring 配置文件里给个配置：

provider 启动的时候，就会加载到我们 jar 包里的my=com.bingo.MyProtocol 这行配置里，接着会根据你的配置使用你定义好的 MyProtocol 了，这个就是简单说明一下，你通过上述方式，可以替换掉大量的 dubbo 内部的组件，就是扔个你自己的 jar 包，然后配置一下即可。

dubbo-spi

dubbo 里面提供了大量的类似上面的扩展点，就是说，你如果要扩展一个东西，只要自己写个 jar，让你的 consumer 或者是 provider 工程，依赖你的那个 jar，在你的 jar 里指定目录下配置好接口名称对应的文件，里面通过 key=实现类。

然后对于对应的组件，类似 dubbo:protocol 用你的那个 key 对应的实现类来实现某个接口，你可以自己去扩展 dubbo 的各种功能，提供你自己的实现。

如何基于 dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？

服务治理
1. 调用链路自动生成
一个大型的分布式系统，或者说是用现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是啥？说实话，几乎到后面没人搞的清楚了，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个服务。

那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中，对各个服务之间的调用自动记录下来，然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来，做成一张图，显示出来，大家才可以看到对吧。
2. 服务访问压力以及时长统计
需要自动统计各个接口和服务之间的调用次数以及访问延时，而且要分成两个级别。

一个级别是接口粒度，就是每个服务的每个接口每天被调用多少次，TP50/TP90/TP99，三个档次的请求延时分别是多少；
第二个级别是从源头入口开始，一个完整的请求链路经过几十个服务之后，完成一次请求，每天全链路走多少次，全链路请求延时的 TP50/TP90/TP99，分别是多少。
这些东西都搞定了之后，后面才可以来看当前系统的压力主要在哪里，如何来扩容和优化啊。
3. 其它
服务分层（避免循环依赖）
调用链路失败监控和报警
服务鉴权
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。

举个栗子，我们有接口 HelloService。HelloServiceImpl 有该接口的具体实现。

public interface HelloService {
   void sayHello();
}

public class HelloServiceImpl implements HelloService {
    public void sayHello() {
        System.out.println("hello world......");
    }
}

我们调用接口失败的时候，可以通过 mock 统一返回 null。

mock 的值也可以修改为 true，然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类，命名规则是 “接口名称+Mock” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑。

public class HelloServiceMock implements HelloService {
    public void sayHello() {
        // 降级逻辑
    }
}

失败重试和超时重试
所谓失败重试，就是 consumer 调用 provider 要是失败了，比如抛异常了，此时应该是可以重试的，或者调用超时了也可以重试。配置如下：

举个栗子。

某个服务的接口，要耗费 5s，你这边不能干等着，你这边配置了 timeout 之后，我等待 2s，还没返回，我直接就撤了，不能干等你。

可以结合你们公司具体的场景来说说你是怎么设置这些参数的：

timeout：一般设置为 200ms，我们认为不能超过 200ms 还没返回。
retries：设置 retries，一般是在读请求的时候，比如你要查询个数据，你可以设置个 retries，如果第一次没读到，报错，重试指定的次数，尝试再次读取。

分布式服务接口的幂等性如何设计（比如不能重复扣款）？

这个不是技术问题，这个没有通用的一个方法，这个应该结合业务来保证幂等性。

所谓幂等性**，就是**说一个接口，多次发起同一个请求，你这个接口得保证结果是准确的，比如不能多扣款、不能多插入一条数据、不能将统计值多加了 1。这就是幂等性。

其实保证幂等性主要是三点：

• 对于每个请求必须有一个唯一的标识，举个栗子：订单支付请求，肯定得包含订单 id，一个订单 id 最多支付一次，对吧。
• 每次处理完请求之后，必须有一个记录标识这个请求处理过了。常见的方案是在 mysql 中记录个状态啥的，比如支付之前记录一条这个订单的支付流水。
• **每次接收请求需要进行判断，判断之前是否处理过。**比如说，如果有一个订单已经支付了，就已经有了一条支付流水，那么如果重复发送这个请求，则此时先插入支付流水，orderId 已经存在了，唯一键约束生效，报错插入不进去的。然后你就不用再扣款了。

实际运作过程中，你要结合自己的业务来，比如说利用 redis，用 orderId 作为唯一键。只有成功插入这个支付流水，才可以执行实际的支付扣款。

要求是支付一个订单，必须插入一条支付流水，order_id 建一个唯一键 unique key。你在支付一个订单之前，先插入一条支付流水，order_id 就已经进去了。你就可以写一个标识到 redis 里面去，set order_id payed，下一次重复请求过来了，先查 redis 的 order_id 对应的 value，如果是 payed 就说明已经支付过了，你就别重复支付了。

分布式服务接口请求的顺序性如何保证？

其实分布式系统接口的调用顺序，也是个问题，一般来说是不用保证顺序的。但是有时候可能确实是需要严格的顺序保证。给大家举个例子，你服务 A 调用服务 B，先插入再删除。好，结果俩请求过去了，落在不同机器上，可能插入请求因为某些原因执行慢了一些，导致删除请求先执行了，此时因为没数据所以啥效果也没有；结果这个时候插入请求过来了，好，数据插入进去了，那就尴尬了。

本来应该是 “先插入 -> 再删除”，这条数据应该没了，结果现在 “先删除 -> 再插入”，数据还存在，最后你死都想不明白是怎么回事。

所以这都是分布式系统一些很常见的问题。

首先，一般来说，个人建议是，你们从业务逻辑上设计的这个系统最好是不需要这种顺序性的保证，因为一旦引入顺序性保障，比如使用分布式锁，会导致系统复杂度上升，而且会带来效率低下，热点数据压力过大等问题。

下面我给个我们用过的方案吧，简单来说，首先你得用 dubbo 的一致性 hash 负载均衡策略，将比如某一个订单 id 对应的请求都给分发到某个机器上去，接着就是在那个机器上，因为可能还是多线程并发执行的，你可能得立即将某个订单 id 对应的请求扔一个内存队列里去，强制排队，这样来确保他们的顺序性。

但是这样引发的后续问题就很多，比如说要是某个订单对应的请求特别多，造成某台机器成热点怎么办？解决这些问题又要开启后续一连串的复杂技术方案…曾经这类问题弄的我们头疼不已，所以，还是建议什么呢？

最好是比如说刚才那种，一个订单的插入和删除操作，能不能合并成一个操作，就是一个删除，或者是其它什么，避免这种问题的产生。

如何自己设计一个类似 Dubbo 的 RPC 框架？

所以我给大家一个建议，遇到这类问题，起码从你了解的类似框架的原理入手，自己说说参照 dubbo 的原理，你来设计一下，举个例子，dubbo 不是有那么多分层么？而且每个分层是干啥的，你大概是不是知道？那就按照这个思路大致说一下吧，起码你不能懵逼，要比那些上来就懵，啥也说不出来的人要好一些。

举个栗子，我给大家说个最简单的回答思路：

• 上来你的服务就得去注册中心注册吧，你是不是得有个注册中心，保留各个服务的信息，可以用 zookeeper 来做，对吧。
• 然后你的消费者需要去注册中心拿对应的服务信息吧，对吧，而且每个服务可能会存在于多台机器上。
• 接着你就该发起一次请求了，咋发起？当然是基于动态代理了，你面向接口获取到一个动态代理，这个动态代理就是接口在本地的一个代理，然后这个代理会找到服务对应的机器地址。
• 然后找哪个机器发送请求？那肯定得有个负载均衡算法了，比如最简单的可以随机轮询是不是。
• 接着找到一台机器，就可以跟它发送请求了，第一个问题咋发送？你可以说用 netty 了，nio 方式；第二个问题发送啥格式数据？你可以说用 hessian 序列化协议了，或者是别的，对吧。然后请求过去了。
• 服务器那边一样的，需要针对你自己的服务生成一个动态代理，监听某个网络端口了，然后代理你本地的服务代码。接收到请求的时候，就调用对应的服务代码，对吧。

这就是一个最最基本的 rpc 框架的思路，先不说你有多牛逼的技术功底，哪怕这个最简单的思路你先给出来行不行？

为什么要将系统进行拆分？

要是不拆分，假设一个系统是 20 万行代码，其中 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。

拆分了以后，整个世界清爽了，几十万行代码的系统，拆分成 20 个服务，平均每个服务就 1~2 万行代码，每个服务部署到单独的机器上。20 个工程，20 个 git 代码仓库，20 个开发人员，每个人维护自己的那个服务就可以了，是自己独立的代码，跟别人没关系。再也没有代码冲突了，爽。每次就测试我自己的代码就可以了，爽。每次就发布我自己的一个小服务就可以了，爽。技术上想怎么升级就怎么升级，保持接口不变就可以了，真爽。

如何进行系统拆分？

核心意思就是根据情况，先拆分一轮，后面如果系统更复杂了，可以继续分拆。你根据自己负责系统的例子，来考虑一下就好了。

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。

但是后面可能每个系统又变得越来越复杂了，比如说采购系统里面又分成了供应商管理系统、采购单管理系统，订单系统又拆分成了购物车系统、价格系统、订单管理系统。

拆分后不用 dubbo 可以吗？

当然可以了，大不了最次，就是各个系统之间，直接基于 spring mvc，就纯 http 接口互相通信呗，还能咋样。但是这个肯定是有问题的，因为 http 接口通信维护起来成本很高，你要考虑超时重试、负载均衡等等各种乱七八糟的问题，比如说你的订单系统调用商品系统，商品系统部署了 5 台机器，你怎么把请求均匀地甩给那 5 台机器？这不就是负载均衡？你要是都自己搞那是可以的，但是确实很痛苦。

所以 dubbo 说白了，是一种 rpc 框架，就是说本地就是进行接口调用，但是 dubbo 会代理这个调用请求，跟远程机器网络通信，给你处理掉负载均衡、服务实例上下线自动感知、超时重试等等乱七八糟的问题。那你就不用自己做了，用 dubbo 就可以了。