dubbo总结
dubbo是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案。
架构
参考：https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/blob/master/docs/system-design/data-communication/dubbo.md
上述节点简单说明：
- 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： 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心
- Container： 服务运行容器
调用关系说明：
- 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。
重要知识点总结：
- 注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小
- 监控中心负责统计各服务调用次数，调用时间等，统计先在内存汇总后每分钟一次发送到监控中心服务器，并以报表展示
- 注册中心，服务提供者，服务消费者三者之间均为长连接，监控中心除外
- 注册中心通过长连接感知服务提供者的存在，服务提供者宕机，注册中心将立即推送事件通知消费者
- 注册中心和监控中心全部宕机，不影响已运行的提供者和消费者，消费者在本地缓存了提供者列表
- 注册中心和监控中心都是可选的，服务消费者可以直连服务提供者
- 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
- 服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复
负载均衡
参考：https://blog.csdn.net/yiyijianxian/article/details/98071124?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase
一共有4种负载均衡策略：
- RandomLoadBalance 随机调用负载均衡；
- RoundRobinLoadBlance 轮询调用；
- LeastActiveLoadBlance 最少活跃数调用法，使慢的提供者收到更少请求；
- ConsistentHashLoadBalance 一致性Hash算法，相同参数的请求总是发到同一提供者；
dubbo默认的负载均默认是随机调用法。
配置方式：可以在服务级别配置，也可以在方法级别配置。分为xml 配置方式和注解方式。
xml 配置方式
服务级别
provider端：
consumer端：
方法级别
provider端
consumer端
也可以使用注解的方式进行配置。
@Service
public class OrderServiceImpl implements OrderService {
//@Autowired
@Reference(loadbalance="roundrobin")
UserService userService;
集群容错
参考：https://blog.csdn.net/zhengzhaoyang122/article/details/80884535
集群容错的场景：通信链路故障，指消费者和服务提供者之间的链路（通常为长连接）中断；服务端超时，当服务端无法在指定时间内应答给客户端；超时、流控、解码失败等系统异常造成的服务端调用失败。
消费者根据配置的路由策略选择某个目标地址之后，发起远程服务调用，在此期间如果发生远程服务调用异常，则需要框架进行集群容错，重新进行选路和调用，集群容错是系统自动执行的，上层用户并不关心底层的服务调用过程。
dubbo容错机制的种类
1、Failover：失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器 。
应用场景进行总结：
1）、读操作，因为通常它是幂等的。
2）、幂等性服务，保证调用1次与N次效果相同。
因为重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。
集群配置如下：
2、Failfast：快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于写入审计日志等操作。
3、Failsafe：失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
4、Failback：失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知操作。
5、Forking：并发处理。并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。可通过forks="2"来设置最大并行数。
6、Broadcast: 广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0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直连
参考：https://segmentfault.com/a/1190000019896723#item-6
在实际生产中，假如zookeeper注册中心宕掉，一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的，实际上它使用的本地缓存进行通讯，这只是dubbo健壮性的一种体现。
dubbo的健壮性表现：
- 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
- 数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务
- 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
- 注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
- 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
- 服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复
我们前面提到过：注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小。所以，我们可以完全可以绕过注册中心——采用 dubbo 直连 ，即在服务消费方配置服务提供方的位置信息。
可以看到，只要在消费端在 dubbo:reference 节点使用 url 给出服务端的方法即可。
服务熔断
参考：https://www.jianshu.com/p/098dd5876381
由于网络原因或者自身的原因，服务并不能保证100%的可用，如果单个服务出现问题，调用这个服务就会出现线程阻塞，此时若有大量的请求涌入，servlet容器的线程资源就会消耗完毕，导致服务瘫痪。服务之间与服务之间的依赖性，故障会传播，会对整个微服务系统造成灾难性的严重的后果，这就是服务故障的“雪崩”效应。
如果我们检查出来某个请求频繁的超时，就把consumer调用provider的请求直接短路掉，不实际调用，而是直接返回一个mock的值。等provider服务恢复稳定之后，重新调用。
Netflix 开源了 Hystrix 组件，实现了熔断器模式，Spring Cloud 对这一组件进行了整合。
服务降级
当服务器压力剧增的情况下，根据实际业务情况以及流量，对一些服务和页面有策略的不处理或者换种简单的方式处理，从而释放服务器资源以保证核心交易正常运转或高效运作。
可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务，并定义降级后的返回策略。
限流
参考：https://blog.csdn.net/u012965203/article/details/98253914
为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS的总和突然飙升而导致的重要服务的失效，系统可以对访问流量进行控制，这种对集群的保护措施称为服务限流。
Dubbo中能够实现服务限流的方式可以划分为两类：直接限流与间接限流。
中文文档：http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html