Dubbo——Dubbo架构原理及使用说明

一、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。

RPC 指的是远程调用协议，也就是说两个服务器交互数据。

二、Dubbo的由来

1、背景

互联网的快速发展，Web应用程序的规模不断扩大，一般会经历如下四个发展阶段。

单一应用架构

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当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。

此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM) 是关键。

垂直应用架构

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当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。

此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。

分布式服务架构

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当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。

此时，用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC) 是关键。

流动计算架构

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当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。

此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA) 是关键。

2、需求

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在大规模服务化之前，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。

以上是Dubbo最基本的几个需求，更多服务治理问题参见：
http://code.alibabatech.com/blog/experience_1402/service-governance-process.html

3.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。

4.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。

5.Dubbo的核心组件？

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6.Dubbo服务注册与发现的流程？

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：

1. 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。
1. 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
1. 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。
1. 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。
1. 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。

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，将本机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

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7.Dubbo的架构设计？

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Dubbo框架设计一共划分了10个层：
Dubbo框架设计一共划分了10个层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为双方都用到的接口。
下面，结合Dubbo官方文档，我们分别理解一下框架分层架构中，各个层次的设计要点：

服务接口层（Service）：该层是与实际业务逻辑相关的，根据服务提供方和服务消费方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，可以直接new配置类，也可以通过spring解析配置生成配置类。

服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端Stub和服务器端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与发现，以服务URL为中心，扩展接口为RegistryFactory、Registry和RegistryService。可能没有服务注册中心，此时服务提供方直接暴露服务。

集群层（Cluster）：封装多个提供者的路由及负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker为中心，扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方，实现对服务消费方来透明，只需要与一个服务提供方进行交互。
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（Protocol）：封将RPC调用，以Invocation和Result为中心，扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。Protocol是服务域，它是Invoker暴露和引用的主功能入口，它负责Invoker的生命周期管理。Invoker是实体域，它是Dubbo的核心模型，其它模型都向它靠扰，或转换成它，它代表一个可执行体，可向它发起invoke调用，它有可能是一个本地的实现，也可能是一个远程的实现，也可能一个集群实现。

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。

从上图可以看出，Dubbo对于服务提供方和服务消费方，从框架的10层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口，构建整个服务生态系统（服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的）。
根据官方提供的，对于上述各层之间关系的描述，如下所示：
在RPC中，Protocol是核心层，也就是只要有Protocol + Invoker + Exporter就可以完成非透明的RPC调用，然后在Invoker的主过程上Filter拦截点。

图中的Consumer和Provider是抽象概念，只是想让看图者更直观的了解哪些类分属于客户端与服务器端，不用Client和Server的原因是Dubbo在很多场景下都使用Provider、Consumer、Registry、Monitor划分逻辑拓普节点，保持统一概念。

而Cluster是外围概念，所以Cluster的目的是将多个Invoker伪装成一个Invoker，这样其它人只要关注Protocol层Invoker即可，加上Cluster或者去掉Cluster对其它层都不会造成影响，因为只有一个提供者时，是不需要Cluster的。

Proxy层封装了所有接口的透明化代理，而在其它层都以Invoker为中心，只有到了暴露给用户使用时，才用Proxy将Invoker转成接口，或将接口实现转成Invoker，也就是去掉Proxy层RPC是可以Run的，只是不那么透明，不那么看起来像调本地服务一样调远程服务。

而Remoting实现是Dubbo协议的实现，如果你选择RMI协议，整个Remoting都不会用上，Remoting内部再划为Transport传输层和Exchange信息交换层，Transport层只负责单向消息传输，是对Mina、Netty、Grizzly的抽象，它也可以扩展UDP传输，而Exchange层是在传输层之上封装了Request-Response语义。

Registry和Monitor实际上不算一层，而是一个独立的节点，只是为了全局概览，用层的方式画在一起。

8.设计的优势

(1) 连通性：

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
服务提供者向注册中心注册其提供的服务，并汇报调用时间到监控中心，此时间不包含网络开销
服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表，并根据负载算法直接调用提供者，同时汇报调用时间到监控中心，此时间包含网络开销
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

(2) 健状性：

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

(3) 伸缩性：

注册中心为对等集群，可动态增加机器部署实例，所有客户端将自动发现新的注册中心
服务提供者无状态，可动态增加机器部署实例，注册中心将推送新的服务提供者信息给消费者

(4) 升级性：

当服务集群规模进一步扩大，带动IT治理结构进一步升级，需要实现动态部署，进行流动计算，现有分布式服务架构不会带来阻力：

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9.Dubbo的服务调用流程？

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10.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

11.dubbo推荐用什么协议？

默认使用dubbo协议

12.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

13.Dubbo的服务治理？

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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

14.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。

15.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。

16.Dubbo使用的是什么通信框架?

默认使用NIO Netty框架

17.Dubbo集群提供了哪些负载均衡策略？

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；

缺省时为Random随机调用

18.Dubbo的集群容错方案有哪些？

Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
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。
Failback Cluster
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。
Forking Cluster
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。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。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。

更多Dubbo集群容错配置请参考：
Dubbo学习笔记7：Dubbo的集群容错与负载均衡策略

Dubbo学习源码总结系列四--集群容错机制

Dubbo集群容错方案

19.Dubbo的默认集群容错方案？

Failover Cluster
retries重试次数为2次，不包括第一次
SpringBoot配置为：

#dubbo集群容错6种方案failover,failfast,failsafe,failback,forking,froadcast，
#默认为failover 默认重试次数为2次
spring.dubbo.reference.cluster=failover
spring.dubbo.reference.retries=2

Dubbo服务配置的优先级别
客户端的配置优先于服务端
1、方法级别优先，然后是接口，最后是全局配置
2、如果级别是一样的，客户端优先
retries(客户端)、LoadBalance(客户端)、cluster(客户端)、timeout(服务端)

Dubbo服务降级
降级的目的是为了保证核心服务可用
dubbo的降级方式：mock

本地伪装通常用于服务降级，比如某验权服务，当服务提供方全部挂掉后，客户端不抛出异常，而是通过 Mock 数据返回授权失败。

在 spring 配置文件中按以下方式配置：

或

在工程中提供 Mock 实现：

package com.foo;
public class BarServiceMock implements BarService {
    public String sayHello(String name) {
        // 你可以伪造容错数据，此方法只在出现RpcException时被执行
        return "容错数据";
    }
}

如果服务的消费方经常需要 try-catch 捕获异常，如：

Offer offer = null;
try {
    offer = offerService.findOffer(offerId);
} catch (RpcException e) {
   logger.error(e);
}

请考虑改为 Mock 实现，并在 Mock 实现中 return null。如果只是想简单的忽略异常，在 2.0.11 以上版本可用：

更多Dubbo降级用法请参考Dubbo官方文档：
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/local-mock.html

Dubbo的SPI机制
Dubbo 的扩展点加载从 JDK 标准的 SPI (Service Provider Interface) 扩展点发现机制加强而来。

Dubbo 改进了 JDK 标准的 SPI 的以下问题：
JDK标准的 SPI 会一次性实例化扩展点所有实现，如果有扩展实现初始化很耗时，但如果没用上也加载，会很浪费资源。
如果扩展点加载失败，连扩展点的名称都拿不到了。比如：JDK 标准的 ScriptEngine，通过 getName() 获取脚本类型的名称，但如果 RubyScriptEngine 因为所依赖的 jruby.jar 不存在，导致 RubyScriptEngine 类加载失败，这个失败原因被吃掉了，和 ruby 对应不起来，当用户执行 ruby 脚本时，会报不支持 ruby，而不是真正失败的原因。
增加了对扩展点 IoC 和 AOP 的支持，一个扩展点可以直接 setter 注入其它扩展点。

SPI接口定义
定义了@SPI注解

public @interface SPI {

　　String value() default ""; //指定默认的扩展点

}

只有在接口打了@SPI注解的接口类才会去查找扩展点实现

会依次从这几个文件中读取扩展点

META-INF/dubbo/internal/   //dubbo内部实现的各种扩展都放在了这个目录了

META-INF/dubbo/

META-INF/services/

在扩展类的 jar 包内，放置扩展点配置文件 META-INF/dubbo/接口全限定名，内容为：配置名=扩展实现类全限定名，多个实现类用换行符分隔。

以扩展 Dubbo 的协议为例，在协议的实现 jar 包内放置文本文件：META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.rpc.Protocol，内容为：

xxx=com.alibaba.xxx.XxxProtocol

更多关于Dubbo的SPI机制请阅读：
http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/source_code_guide/dubbo-spi.html

2. Dubbo原理解析-Dubbo内核实现之基于SPI思想Dubbo内核实现（转）

Dubbo的SPI机制

聊聊Dubbo（五）：核心源码-SPI扩展

20.Dubbo支持哪些序列化方式？

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

21.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。

22.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。

23.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。

24.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。

25.除了Dubbo还有哪些分布式框架？

大家熟知的就是Spring cloud，当然国外也有类似的多个框架。

26.Dubbo和Spring Cloud的关系？

Dubbo
是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。

Spring Cloud
诞生于微服务架构时代，考虑的是微服务治理的方方面面，另外由于依托了Spring、Spirng Boot的优势之上，两个框架在开始目标就不一致，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。

27.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，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更为合适，至于注重通信速度还是方便灵活性，具体情况具体考虑。

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三、如何使用Dubbo

由于Dubbo无缝的集成了spring，所以我们使用起来还是很方便的，

本地服务：(Spring配置)

local.xml

远程服务：(Spring配置)

在本地服务的基础上，只需做简单配置，即可完成远程化：

将上面的local.xml配置拆分成两份，将服务定义部分放在服务提供方remote-provider.xml，将服务引用部分放在服务消费方remote-consumer.xml。
并在提供方增加暴露服务配置，在消费方增加引用服务配置。

如下：

服务提供者：remote-provider.xml

服务消费者：remote-consumer.xml

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。

1.示例

服务提供者

定义服务接口: (该接口需单独打包，在服务提供方和消费方共享)

package com.alibaba.dubbo.demo;

public interface DemoService {

    String sayHello(String name);

}

在服务提供方实现接口：(对服务消费方隐藏实现)

package com.alibaba.dubbo.demo.provider;

import com.alibaba.dubbo.demo.DemoService;

public class DemoServiceImpl implements DemoService {

    public String sayHello(String name) {
        return "Hello " + name;
    }

}

用Spring配置声明暴露服务：provider.xml

加载Spring配置：

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;

  public class Provider {

      public static void main(String[] args) throws Exception {
          ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/provider.xml"});
          context.start();

          System.in.read(); // 按任意键退出
     }

 }

服务消费者

通过Spring配置引用远程服务：consumer.xml

加载Spring配置，并调用远程服务：(也可以使用IoC注入)

import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
  import com.alibaba.dubbo.demo.DemoService;

  public class Consumer {

      public static void main(String[] args) throws Exception {
          ClassPathXmlApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[] {"http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/consumer.xml"});
          context.start();

         DemoService demoService = (DemoService)context.getBean("demoService"); // 获取远程服务代理
         String hello = demoService.sayHello("world"); // 执行远程方法

         System.out.println( hello ); // 显示调用结果
     }

 }

2.其他广播方式

示例中使用的是multicast广播暴露和发现服务的，当然还有其他的方式，现在使用最多的是ZooKeeper

如果使用ZooKeeper则配置修改为：


 替换为
  或者

服务提供者和服务消费者做相同的修改

3.说明

以上是Dubbo的XML配置，Dubbo还支持属性配置，注解配置，API配置，下面介绍下API配置，另外两种配置方式，感兴趣的朋友可以去Dubbo官网去看下：Dubbo

如果不想使用Spring配置，而希望通过API的方式进行调用（官方不推荐）则

(1) 服务提供者：

import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ApplicationConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.RegistryConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ProviderConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ServiceConfig;
  import com.xxx.XxxService;
  import com.xxx.XxxServiceImpl;

  // 服务实现
  XxxService xxxService = new XxxServiceImpl();

 // 当前应用配置
 ApplicationConfig application = new ApplicationConfig();
 application.setName("xxx");

 // 连接注册中心配置
 RegistryConfig registry = new RegistryConfig();
 registry.setAddress("10.20.130.230:9090");
 registry.setUsername("aaa");
 registry.setPassword("bbb");

 // 服务提供者协议配置
 ProtocolConfig protocol = new ProtocolConfig();
 protocol.setName("dubbo");
 protocol.setPort();
 protocol.setThreads();

 // 注意：ServiceConfig为重对象，内部封装了与注册中心的连接，以及开启服务端口

 // 服务提供者暴露服务配置
 ServiceConfig service = new ServiceConfig(); // 此实例很重，封装了与注册中心的连接，请自行缓存，否则可能造成内存和连接泄漏
 service.setApplication(application);
 service.setRegistry(registry); // 多个注册中心可以用setRegistries()
 service.setProtocol(protocol); // 多个协议可以用setProtocols()
 service.setInterface(XxxService.class);
 service.setRef(xxxService);
 service.setVersion("1.0.0");

 // 暴露及注册服务
 service.export();

(2) 服务消费者：

  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ApplicationConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.RegistryConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ConsumerConfig;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.config.ReferenceConfig;
  import com.xxx.XxxService;

  // 当前应用配置
  ApplicationConfig application = new ApplicationConfig();
  application.setName("yyy");

 // 连接注册中心配置
 RegistryConfig registry = new RegistryConfig();
 registry.setAddress("10.20.130.230:9090");
 registry.setUsername("aaa");
 registry.setPassword("bbb");

 // 注意：ReferenceConfig为重对象，内部封装了与注册中心的连接，以及与服务提供方的连接

 // 引用远程服务
 ReferenceConfig reference = new ReferenceConfig(); // 此实例很重，封装了与注册中心的连接以及与提供者的连接，请自行缓存，否则可能造成内存和连接泄漏
 reference.setApplication(application);
 reference.setRegistry(registry); // 多个注册中心可以用setRegistries()
 reference.setInterface(XxxService.class);
 reference.setVersion("1.0.0");

 // 和本地bean一样使用xxxService
 XxxService xxxService = reference.get(); // 注意：此代理对象内部封装了所有通讯细节，对象较重，请缓存复用

四、Dubbo的一些相关疑问

1.Dubbo适用于哪些场景？

当网站变大后，不可避免的需要拆分应用进行服务化，以提高开发效率，调优性能，节省关键竞争资源等。

当服务越来越多时，服务的URL地址信息就会爆炸式增长，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。

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。

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？等等……

在遇到这些问题时，都可以用Dubbo来解决。

可参见：Dubbo的背景及需求

2.Dubbo的需求和依赖情况？

Dubbo运行JDK1.5之上，缺省依赖javassist、netty、spring等包，但不是必须依赖，通过配置Dubbo可不依赖任何三方库运行。

可参见：用户指南 - 依赖

3.Dubbo的性能如何？

Dubbo通过长连接减少握手，通过NIO及线程池在单连接上并发拼包处理消息，通过二进制流压缩数据，比常规HTTP等短连接协议更快。在阿里巴巴内部，每天支撑2000多个服务，30多亿访问量，最大单机支撑每天近1亿访问量。

可参见：Dubbo性能测试报告

4.和淘宝HSF相比，Dubbo的特点是什么？

Dubbo比HSF的部署方式更轻量，HSF要求使用指定的JBoss等容器，还需要在JBoss等容器中加入sar包扩展，对用户运行环境的侵入性大，如果你要运行在Weblogic或Websphere等其它容器上，需要自行扩展容器以兼容HSF的ClassLoader加载，而Dubbo没有任何要求，可运行在任何Java环境中。
Dubbo比HSF的扩展性更好，很方便二次开发，一个框架不可能覆盖所有需求，Dubbo始终保持平等对待第三方理念，即所有功能，都可以在不修改Dubbo原生代码的情况下，在外围扩展，包括Dubbo自己内置的功能，也和第三方一样，是通过扩展的方式实现的，而HSF如果你要加功能或替换某部分实现是很困难的，比如支付宝和淘宝用的就是不同的HSF分支，因为加功能时改了核心代码，不得不拷一个分支单独发展，HSF现阶段就算开源出来，也很难复用，除非对架构重写。
HSF依赖比较多内部系统，比如配置中心，通知中心，监控中心，单点登录等等，如果要开源还需要做很多剥离工作，而Dubbo为每个系统的集成都留出了扩展点，并已梳理干清所有依赖，同时为开源社区提供了替代方案，用户可以直接使用。
Dubbo比HSF的功能更多，除了ClassLoader隔离，Dubbo基本上是HSF的超集，Dubbo也支持更多协议，更多注册中心的集成，以适应更多的网站架构。

5.Dubbo在安全机制方面是如何解决的？

Dubbo主要针对内部服务，对外的服务，阿里有开放平台来处理安全和流控，所以Dubbo在安全方面实现的功能较少，基本上只防君子不防小人，只防止误调用。

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。

可参见：Dubbo的令牌验证

五、注册中心

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流程：
1.服务提供者启动时向/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下写入URL
2.服务消费者启动时订阅/dubbo/com.foo.BarService/providers目录下的URL向/dubbo/com.foo.BarService/consumers目录下写入自己的URL
3.监控中心启动时订阅/dubbo/com.foo.BarService目录下的所有提供者和消费者URL

支持以下功能：

1.当提供者出现断电等异常停机时，注册中心能自动删除提供者信息。

2.当注册中心重启时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。

3.当会话过期时，能自动恢复注册数据，以及订阅请求。

4.当设置时，记录失败注册和订阅请求，后台定时重试。

5.可通过设置zookeeper登录信息。

6.可通过设置zookeeper的根节点，不设置将使用无根树。

7.支持号通配符，可订阅服务的所有分组和所有版本的提供者。

注：阿里内部并没有采用Zookeeper做为注册中心，而是使用自己实现的基于数据库的注册中心，即：Zookeeper注册中心并没有在阿里内部长时间运行的可靠性保障，此Zookeeper桥接实现只为开源版本提供，其可靠性依赖于Zookeeper本身的可靠性。

更多springboot-dubbo配置可以参考：
https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example/blob/master/springboot-dubbo-server/DubboProperties.md

更多springboot的Demo演示案例：
https://github.com/JeffLi1993/springboot-learning-example

参考：
https://www.jianshu.com/p/0cd474485302

https://blog.51cto.com/developerycj/2050104

https://www.cnblogs.com/study-everyday/p/6742350.html

https://www.jianshu.com/p/a1301e227a4c

https://www.cnblogs.com/chafe/p/5945209.html

Dubbo——Dubbo架构原理及使用说明

一、Dubbo是什么

二、Dubbo的由来

1、背景

2、需求

3.Dubbo的主要应用场景？

4.Dubbo的核心功能？

8.设计的优势

三、如何使用Dubbo

本地服务：(Spring配置)

远程服务：(Spring配置)

1.示例

服务提供者

服务消费者

2.其他广播方式

3.说明

(1) 服务提供者：

(2) 服务消费者：

四、Dubbo的一些相关疑问

1.Dubbo适用于哪些场景？

2.Dubbo的需求和依赖情况？

3.Dubbo的性能如何？

4.和淘宝HSF相比，Dubbo的特点是什么？

5.Dubbo在安全机制方面是如何解决的？

五、注册中心

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