Dubbo高频面试题

Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。
Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
因此Dubbo的应用非常广泛，也在互联网公司的应用中起到非常重要的角色，只要你的简历上有Dubbo的字眼，面试官一定会问你Dubbo的问题，所以，今天码之初就为大家带来的Dubbo的高频面试题整理，望乡亲们喜欢，关注、转发、在看。

1、Dubbo 是什么?

Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架，提 供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案， 可以和Spring 框架无缝集成。

2、Dubbo 的主要应用场景?

• 透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何 API 侵入。
• 软负载均衡及容错机制，可在内网替代 F5 等硬件负载均衡器， 降低成本，减少单点。
• 服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心 基于接口名查询服务提供者的 IP 地址，并且能够平滑添加或删 除服务提供者。

3、Dubbo 支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点?

• dubbo: 单一长连接和 NIO 异步通讯，适合大并发小数据量的服务调用， 以及消费者远大于提供者。传输协议TCP，异步，Hessian 序列化;

• rmi: 采用 JDK 标准的 rmi 协议实现，传输参数和返回参数对象需要实现Serializable 接口，使用 java
  标准序列化机制，使用阻塞式短连接，传输数 据包大小混合，消费者和提供者个数差不多，可传文件，传输协议 TCP。多个短连接，TCP 协议传输，同步传输，适用常规的远程服务调用和 rmi 互 操作。在依赖低版本的 Common-Collections 包，java序列化存在安全漏 洞;

• webservice: 基于 WebService 的远程调用协议，集成 CXF 实现，提供和 原生 WebService
  的互操作。多个短连接，基于 HTTP 传输，同步传输，适 用系统集成和跨语言调用;

• http: 基于 Http 表单提交的远程调用协议，使用 Spring 的 HttpInvoke 实 现。多个短连接，传输协议
  HTTP，传入参数大小混合，提供者个数多于消 费者，需要给应用程序和浏览器 JS 调用;

• hessian: 集成 Hessian 服务，基于 HTTP 通讯，采用 Servlet 暴露服务，Dubbo 内嵌 Jetty
  作为服务器时默认实现，提供与 Hession 服务互操作。多 个短连接，同步 HTTP 传输，Hessian
  序列化，传入参数较大，提供者大于 消费者，提供者压力较大，可传文件;

• memcache: 基于 memcached 实现的 RPC 协议

• redis: 基于 redis 实现的 RPC 协议

4、dubbo 推荐用什么协议?
默认使用 dubbo 协议

5、Dubbo 超时时间怎样设置?

Dubbo 超时时间设置有两种方式:

• 服务提供者端设置超时时间，在 Dubbo 的用户文档中，推荐如果能在服务
  端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
• 服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端 为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消
  费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。

6、Dubbo 有些哪些注册中心?

• Multicast 注册中心: Multicast 注册中心不需要任何中心节点，只要广播地
  址，就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现;

• Zookeeper 注册中心: 基于分布式协调系统 Zookeeper 实现，采用Zookeeper 的 watch 机制实现数据变更;

• redis 注册中心: 基于 redis 实现，采用 key/Map 存储，住 key 存储服务名 和类型，Map 中 key 存储服务URL，value 服务过期时间。基于 redis 的发 布/订阅模式通知数据变更;

• Simple 注册中心

7、Dubbo 默认采用注册中心?

采用 Zookeeper

8、Dubbo 集群的负载均衡有哪些策略

Dubbo 提供了常见的集群策略实现，并预扩展点予以自行实现。

• Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权 重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀;
• RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请 求累积的问题;
• LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的 请求;
• ConstantHash LoadBalance: 一致性 Hash 策略，使相同参数请求总是发
  到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避 免引起提供者的剧烈变动。

9、Dubbo 的核心功能?

主要就是如下 3 个核心功能:

• Remoting:网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括 “同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。
• Cluster:服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多 协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群 支持。
• Registry:服务注册，基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态 的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少 机器。

10、Dubbo的核心组件和核心配置？
核心组件：

核心配置：

配置之间关系如下图：

11、在 Provider 上可以配置的 Consumer 端的属性有哪些？

• timeout：方法调用超时
• retries：失败重试次数，默认重试 2 次
• loadbalance：负载均衡算法，默认随机
• actives 消费者端，最大并发调用限制

12、Dubbo启动时如果依赖的服务不可用会怎样？

Dubbo 缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止 Spring 初始化完成，默认 check=“true”，可以通过 check=“false” 关闭检查。

13、服务提供者能实现失效踢出是什么原理？

答：服务失效踢出基于 zookeeper 的临时节点原理。

14、服务上线怎么不影响旧版本？

答：采用多版本开发，不影响旧版本。在配置中添加version来作为版本区分

15、如何解决服务调用链过长的问题？

答：可以结合 zipkin 实现分布式服务追踪。

16、Dubbo 服务注册与发现的流程?

流程说明:

• Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
• 指供者连接注册中心，并发本机IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储
• Consumer(消费者)，连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心
• 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。
• Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。
• Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至
• Consumer

设计的原因:

• Consumer 与 Provider 解偶，双方都可以横向增减节点数。
• 注册中心对本身可做对等集群，可动态增减节点，并且任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
• 去中心化，双方不直接依懒注册中心，即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用
• 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
  
  17、Dubbo需要 Web 容器吗？

不需要，如果硬要用 Web 容器，只会增加复杂性，也浪费资源。

18、Dubbo内置了哪几种服务容器？

• Spring Container
• Jetty Container
• Log4j Container

Dubbo 的服务容器只是一个简单的 Main 方法，并加载一个简单的 Spring 容器，用于暴露服务。

19、Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?

• 接口服务层（Service）：该层与业务逻辑相关，根据 provider 和 consumer 的业务设计对应的接口和实现
• 配置层（Config）：对外配置接口，以 ServiceConfig 和 ReferenceConfig 为中心
• 服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端 Stub 和 服务端的 Skeleton，以 ServiceProxy为中心，扩展接口为 ProxyFactory
• 服务注册层（Registry）：封装服务地址的注册和发现，以服务 URL 为中心，扩展接口为
  RegistryFactory、Registry、RegistryService
• 路由层（Cluster）：封装多个提供者的路由和负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker 为中心，扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBlancce
• 监控层（Monitor）：RPC调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为
  MonitorFactory、Monitor和MonitorService
• 远程调用层（Protocal）：封装 RPC 调用，以 Invocation 和 Result 为中心，扩展接口为
  Protocal、Invoker和Exporter
• 信息交换层（Exchange）：封装请求响应模式，同步转异步。以 Request 和 Response 为中心，扩展接口为 Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient和ExchangeServer
• 网络传输层（Transport）：抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message
  为中心，扩展接口为Channel、Transporter、Client、Server和Codec
• 数据序列化层（Serialize）：可复用的一些工具，扩展接口为Serialization、 ObjectInput、ObjectOutput和ThreadPool

20、Dubbo 的服务调用流程?

20、Dubbo 用到哪些设计模式？

Dubbo框架在初始化和通信过程中使用了多种设计模式，可灵活控制类加载、权限控制等功能。

工厂模式

Provider在export服务时，会调用ServiceConfig的export方法。ServiceConfig中有个字段：

private static final Protocol protocol = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension();

Dubbo里有很多这种代码。这也是一种工厂模式，只是实现类的获取采用了JDK SPI的机制。这么实现的优点是可扩展性强，想要扩展实现，只需要在classpath下增加个文件就可以了，代码零侵入。另外，像上面的Adaptive实现，可以做到调用时动态决定调用哪个实现，但是由于这种实现采用了动态代理，会造成代码调试比较麻烦，需要分析出实际调用的实现类。

装饰器模式

Dubbo在启动和调用阶段都大量使用了装饰器模式。以Provider提供的调用链为例，具体的调用链代码是在ProtocolFilterWrapper的buildInvokerChain完成的，具体是将注解中含有group=provider的Filter实现，按照order排序，最后的调用顺序是：

EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter -> ExecuteLimitFilter -> TraceFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> ExceptionFilter

更确切地说，这里是装饰器和责任链模式的混合使用。例如，EchoFilter的作用是判断是否是回声测试请求，是的话直接返回内容，这是一种责任链的体现。而像ClassLoaderFilter则只是在主功能上添加了功能，更改当前线程的ClassLoader，这是典型的装饰器模式。

观察者模式

Dubbo的Provider启动时，需要与注册中心交互，先注册自己的服务，再订阅自己的服务，订阅时，采用了观察者模式，开启一个listener。注册中心会每5秒定时检查是否有服务更新，如果有更新，向该服务的提供者发送一个notify消息，provider接受到notify消息后，即运行NotifyListener的notify方法，执行监听器方法。

动态代理模式

Dubbo扩展JDK SPI的类ExtensionLoader的Adaptive实现是典型的动态代理实现。Dubbo需要灵活地控制实现类，即在调用阶段动态地根据参数决定调用哪个实现类，所以采用先生成代理类的方法，能够做到灵活的调用。生成代理类的代码是ExtensionLoader的createAdaptiveExtensionClassCode方法。代理类的主要逻辑是，获取URL参数中指定参数的值作为获取实现类的key。

21、为什么需要服务治理?

• 过多的服务URL配置困难
• 负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群
• 服务依赖混乱，启动顺序不清晰
• 过多服务导致性能指标分析难度较大，需要监控

22、Dubbo 的注册中心集群挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么?

可以的，启动 dubbo 时，消费者会从 zookeeper 拉取注册的生产者 的地址接口等数据，缓存在本地。
每次调用时，按照本地存储的地址进行调用。

23、Dubbo 与 Spring 的关系?

Dubbo 采用全 Spring 配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo 的配置即可，Dubbo 基于Spring 的 Schema 扩展进行加载。

24、Dubbo有哪几种负载均衡策略，默认是哪种？

25、注册了多个同一样的服务，如果测试指定的某一个服务呢？

可以配置环境点对点直连，绕过注册中心，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表。

26、Dubbo支持服务多协议吗？

Dubbo 允许配置多协议，在不同服务上支持不同协议或者同一服务上同时支持多种协议。

27、当一个服务接口有多种实现时怎么做？

当一个接口有多种实现时，可以用 group 属性来分组，服务提供方和消费方都指定同一个 group 即可。

28、服务上线怎么兼容旧版本？

可以用版本号（version）过渡，多个不同版本的服务注册到注册中心，版本号不同的服务相互间不引用。这个和服务分组的概念有一点类似。

29、Dubbo可以对结果进行缓存吗？

可以，Dubbo 提供了声明式缓存，用于加速热门数据的访问速度，以减少用户加缓存的工作量。

30、默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗?

答：默认也推荐使用 netty 框架，还有 mina。

31、Dubbo服务之间的调用是阻塞的吗？

默认是同步等待结果阻塞的，支持异步调用。

Dubbo 是基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个 Future 对象。

异步调用流程图如下。

32、Dubbo支持分布式事务吗？

答：目前暂时不支持，可与通过 tcc-transaction框架实现
介绍：tcc-transaction是开源的TCC补偿性分布式事务框架
Git地址：https://github.com/changmingxie/tcc-transaction
TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能，避免自己对业务代码的入侵。

33、Dubbo 的集群容错方案有哪些?

34、Dubbo 的默认集群容错方案?

Failover Cluster

35、Dubbo 支持哪些序列化方式?

默认使用 Hessian 序列化，还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列 化。

36、服务调用超时问题怎么解决?

dubbo 在调用服务不成功时，默认是会重试两次的。

37、Dubbo 在安全机制方面是如何解决?

Dubbo 通过 Token 令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中 心上管理授权。Dubbo 还提供服务黑白名单，来控制服务所允许的调 用方。

38、Dubbo 和 Dubbox 之间的区别?

dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩展，如加了服务可 restful 调 用，更新了开源组件等。

39、Dubbo支持服务降级吗？

Dubbo 2.2.0 以上版本支持。

40、Dubbo如何优雅停机？

Dubbo 是通过 JDK 的 ShutdownHook 来完成优雅停机的，所以如果使用 kill -9 PID 等强制关闭指令，是不会执行优雅停机的，只有通过 kill PID 时，才会执行。

41、服务提供者能实现失效踢出是什么原理？

服务失效踢出基于 Zookeeper 的临时节点原理。

42、如何解决服务调用链过长的问题？

Dubbo 可以使用 Pinpoint 和 Apache Skywalking(Incubator) 实现分布式服务追踪，当然还有其他很多方案。

43、服务读写推荐的容错策略是怎样的？

• 读操作建议使用 Failover 失败自动切换，默认重试两次其他服务器。
• 写操作建议使用 Failfast 快速失败，发一次调用失败就立即报错。

44、Dubbo必须依赖的包有哪些？

Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。

45、Dubbo的管理控制台能做什么？

管理控制台主要包含：路由规则，动态配置，服务降级，访问控制，权重调整，负载均衡，等管理功能。

46、说说 Dubbo 服务暴露的过程。

Dubbo 会在 Spring 实例化完 bean 之后，在刷新容器最后一步发布 ContextRefreshEvent 事件的时候，通知实现了 ApplicationListener 的 ServiceBean 类进行回调 onApplicationEvent 事件方法，Dubbo 会在这个方法中调用 ServiceBean 父类 ServiceConfig 的 export 方法，而该方法真正实现了服务的（异步或者非异步）发布。

47、Dubbo 和 Spring Cloud 的区别?

最大的区别:Dubbo 底层是使用 Netty 这样的 NIO 框架，是基于TCP 协议传输的，配合以 Hession 序列化完成 RPC 通信。
而 SpringCloud 是基于 Http 协议+Rest 接口调用远程过程的通信， 相对来说，Http 请求会有更大的报文，占的带宽也会更多。但是REST 相比 RPC 更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖。