最近在根据公司所学到的知识将大学写的一个项目改成分布式SOA架构，分布式SOA架构的思想前面帖子写过了，就是将一个项目拆分成很多的服务，并互相调用构成我们项目，但是自己开始有个疑问，我们起了很多服务，我们直接通过url（http请求json数据）去请求另一个服务服务器上方法不就好了？简单易懂。像下面这种样子
这样感觉也可以实现项目拆分，也能远程调用啊。自己想的是，服务端我们远程调用的代码需要我们自己编写，会很不方便。所以就有了框架。光凭这个原因感觉还是不够能说服自己。所以上网查了一些资料。我上面说的存在下面这些问题：大规模服务化之前，应用可能只是通过RMI或Hessian等工具，简单的暴露和引用远程服务，通过配置服务的URL地址进行调用，通过F5等硬件进行负载均衡。
(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。
我的理解是问题主要归结于路由管理，以及负载方面均衡与管理，下面看看dubbo是怎么做的。
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。
上面挺好理解的，dubbo就类似与一个服务之间的一个远程调用+协调者的感觉，服务的一些路由信息dubbo无法保存，他是通过注册到zookeeper来保存。