SpringBoot 整合Dubbo+zookeeper实现RPC

Dubbo 的RPC 调用流程主要涉及到4个模块：

1、Registry：服务注册，我们一般会采取Zookeeper 作为我们的注册中心

2、Provider：服务提供者（生产者），提供具体的服务实现

3、Consumer：消费者，从注册中心中订阅服务

4、Monitor：监控中心，RPC调用次数和调用时间监控

从上图中我们可以看出RPC 服务调用的过程主要为：

1、生产者发布服务到服务注册中心

2、消费者在服务注册中心中订阅服务

3、消费者调用已注册的服务

在dubbo RPC中，同时支持多种序列化方式，例如：

dubbo序列化：阿里尚未开发成熟的高效java序列化实现，阿里不建议在生产环境使用它
hessian2序列化：hessian是一种跨语言的高效二进制序列化方式。但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的hessian lite，它是dubbo RPC默认启用的序列化方式
json序列化：目前有两种实现，一种是采用的阿里的fastjson库，另一种是采用dubbo中自己实现的简单json库，但其实现都不是特别成熟，而且json这种文本序列化性能一般不如上面两种二进制序列化。
java序列化：主要是采用JDK自带的Java序列化实现，性能很不理想。
查看dubbo服务是否注册到了zookeeper

1、登录：./zkCli.sh -server 192.168.100.21:2181
2、查看相关节点：ls /dubbo

--------------------------------- 快速上手 (springboot多模块项目看文章最后)--------------------------------
一、provider 生产者
1、添加pom依赖

<dependency> 
                <groupId>com.alibaba.bootgroupId>
                <artifactId>dubbo-spring-boot-starterartifactId>
                <version>0.2.0version>
dependency>

  2、启动类加入：

@EnableDubbo 开启dubbo支持

3、application.properties

 #提供者配置：
 #当前应用的名字
 dubbo.application.name=dubbo-provider
 #指定注册中心的地址和协议
 dubbo.registry.address=xx.xx.xx.xx:2181
 dubbo.registry.protocol=zookeeper
 或者上面2个配置合并为：dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
 #使用dubbo协议，将服务暴露在端口8001
 dubbo.protocol.name=dubbo
 dubbo.protocol.port=8001
 #基础包扫描
 #dubbo.scan.base-packages=com.wangcw.dubbo.provider
 #服务端端的负载均衡
 #dubbo.provider.loadbalance= roundrobin（轮询） /random（随机）/leastActive（最少活跃调用数）/consistentHash（一致性hash）

4、 这里的@service 要用dubbo的注解，用于【暴露服务】

import com.top.dubbo.myprivoder.common.User;
import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;
import com.top.dubbo.myprivoder.service.UserService;

/**
* @Description: TODO
* @Author: Top
* @Version: V1.0
* @Date: 2020-01-17 17:08
*/
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {

@Override
public String getUserName() {
return "嗨，张纪国";
}

@Override
public User getUser() {
User user = new User();
user.setUserName("张富");
user.setAge(20);
return user;
}
}

  5、实体对象需要序列化

public class User implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = -3096459779413156361L;

private String userName;

private Integer age;

public String getUserName() {
return userName;
}

public void setUserName(String userName) {
this.userName = userName;
}

public Integer getAge() {
return age;
}

public void setAge(Integer age) {
this.age = age;
}
}

二、consumer（服务消费者）
1、添加pom依赖

<dependency> 
                <groupId>com.alibaba.bootgroupId>
                <artifactId>dubbo-spring-boot-starterartifactId>
                <version>0.2.0version>
dependency>

2、application.properties

#消费者配置：
dubbo.application.name=dubbo-consumer
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=127.0.0.1:2181
或者上面2个配置合并为：dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181
#dubbo.scan.base-packages=com.wangcw.duboo.consumer

3、 这里使用dubbo的@Reference 用于【引用服务】

import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference;
import com.example.demo2.service.ConsumerService;
import com.top.dubbo.myprivoder.common.User;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
* @Description: TODO
* @Author: Top
* @Version: V1.0
* @Date: 2020-01-17 17:08
*/
@Service
public class ConsumerServiceImpl implements ConsumerService {

// random 随机，默认的 
// roundrobin 轮询 
// leastactive //最少活跃 
// consistenthash //一致性Hash 
@Reference(loadbalance = "roundrobin")
private com.top.dubbo.myprivoder.service.UserService userService;

@Override
public String getUserName() {
String str = userService.getUserName();
System.out.println(str);
return str;
}

@Override
public User getUser() {
com.top.dubbo.myprivoder.common.User user = userService.getUser();
return user;
}
}

注：
dubbo负载均衡的配置有两种方式：
方法一：在application.properties中配置
如 ：#服务端端的负载均衡dubbo.provider.loadbalance= roundrobin

方法二：在消费端进行消费的时候配置
如：@Reference(loadbalance = "roundrobin")

dubbo默认的负载均衡方式是：随机

------ 问题分析：
通过分析报文可以发现，服务二被调用了两次，两次访问时间间隔为3秒，并且都成功了。

而在服务一这边的日志显示，有一个dubbo服务调用超时的异常，然后虽然超时了，但在3秒多的时候又返回了结果，提示warn，然后按照正常的流程走了下去。

最终就是服务一成功执行一次，虽然中间报了超时异常，服务二被调用了两次。

问题解决原理-dubbo超时重连机制
dubbo有这样几个机制

1、如果超时，但是最终返回了正确结果，只是warn，依旧按照正常流程走下去。

2、dubbo:provider 可以设置超时时间 timout，以及如果超时允许被重连的次数 retries

3、dubbo:reference 可以设置超时时间，以及如果超时 timout，允许重连服务的次数 retries

4、dubbo:reference retries 的默认值和consumer一样，而consumer默认为2次

dubbo:consumerretriesdefault.retriesint可选2

5、说明客户端的配置优先级高于服务端的优先级。

问题解决实践-自己重新配置
1、我的dubbo:provider timeout 是3000 即3秒，而实际调用时3秒多一些，所以把这个延长到60000，当然更长也可以，retries=“0”，保持不变。

2、我的dubbo:reference timeout 没有配置，retries也没有配置，现在这两个属性也配置为 timout=“60000” retries=“0”

--------------------------------------------- 参考知识点 --------------------------------------------

目前流行的开源 RPC 框架还是比较多的，有阿里巴巴的 Dubbo、Facebook 的 Thrift、Google 的 gRPC、Twitter 的 Finagle 等。

下面重点介绍三种：

gRPC：是 Google 公布的开源软件，基于最新的 HTTP 2.0 协议，并支持常见的众多编程语言。RPC 框架是基于 HTTP 协议实现的，底层使用到了 Netty 框架的支持。
Thrift：是 Facebook 的开源 RPC 框架，主要是一个跨语言的服务开发框架。
用户只要在其之上进行二次开发就行，应用对于底层的 RPC 通讯等都是透明的。不过这个对于用户来说需要学习特定领域语言这个特性，还是有一定成本的。

Dubbo：是阿里集团开源的一个极为出名的 RPC 框架，在很多互联网公司和企业应用中广泛使用。协议和序列化框架都可以插拔是极其鲜明的特色。
完整的 RPC 框架

在一个典型 RPC 的使用场景中，包含了服务发现、负载、容错、网络传输、序列化等组件，其中“RPC 协议”就指明了程序如何进行网络传输和序列化。

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

图 1：完整 RPC 架构图

如下是 Dubbo 的设计架构图，分层清晰，功能复杂：

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

图 2：Dubbo 架构图

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RPC 核心功能

RPC 的核心功能是指实现一个 RPC 最重要的功能模块，就是上图中的”RPC 协议”部分：

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图 3：RPC 核心功能

一个 RPC 的核心功能主要有 5 个部分组成，分别是：客户端、客户端 Stub、网络传输模块、服务端 Stub、服务端等。

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图 4：RPC 核心功能图

下面分别介绍核心 RPC 框架的重要组成：

客户端(Client)：服务调用方。
客户端存根(Client Stub)：存放服务端地址信息，将客户端的请求参数数据信息打包成网络消息，再通过网络传输发送给服务端。
服务端存根(Server Stub)：接收客户端发送过来的请求消息并进行解包，然后再调用本地服务进行处理。
服务端(Server)：服务的真正提供者。
Network Service：底层传输，可以是 TCP 或 HTTP。
Python 自带 RPC Demo

Server.py：

from SimpleXMLRPCServer import SimpleXMLRPCServer
def fun_add(a,b):
totle = a + b
return totle
if name == ‘main’:
s = SimpleXMLRPCServer((‘0.0.0.0’, 8080)) #开启xmlrpcserver
s.register_function(fun_add) #注册函数fun_add
print “server is online…”
s.serve_forever() #开启循环等待
Client.py：

from xmlrpclib import ServerProxy #导入xmlrpclib的包
s = ServerProxy(“http://172.171.5.205:8080”) #定义xmlrpc客户端
print s.fun_add(2,3)
开启服务端：

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

开启客户端：

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Wireshark 抓包分析过程

客户端去往服务端：

客户端 IP：172.171.4.176
服务端 IP：172.171.5.95
通信使用 HTTP 协议，XML 文件传输格式。传输的字段包括：方法名 methodName，两个参数 2，3。

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图 5：Request 抓包

服务端返回结果，字段返回值 Value，结果是 5：

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图 6：Response 抓包

在这两次网络传输中使用了 HTTP 协议，建立 HTTP 协议之间有 TCP 三次握手，断开 HTTP 协议时有 TCP 四次挥手。

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图 7：基于 HTTP 协议的 RPC 连接过程

详细调用过程

Python 自带 RPC 的 Demo 小程序的实现过程，流程和分工角色可以用下图来表示：

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图 8：RPC 调用详细流程图

一次 RPC 调用流程如下：

服务消费者(Client 客户端)通过本地调用的方式调用服务。
客户端存根(Client Stub)接收到调用请求后负责将方法、入参等信息序列化(组装)成能够进行网络传输的消息体。
客户端存根(Client Stub)找到远程的服务地址，并且将消息通过网络发送给服务端。
服务端存根(Server Stub)收到消息后进行解码(反序列化操作)。
服务端存根(Server Stub)根据解码结果调用本地的服务进行相关处理
服务端(Server)本地服务业务处理。
处理结果返回给服务端存根(Server Stub)。
服务端存根(Server Stub)序列化结果。
服务端存根(Server Stub)将结果通过网络发送至消费方。
客户端存根(Client Stub)接收到消息，并进行解码(反序列化)。
服务消费方得到最终结果。

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RPC 核心之功能实现

RPC 的核心功能主要由 5 个模块组成，如果想要自己实现一个 RPC，最简单的方式要实现三个技术点，分别是：

服务寻址
数据流的序列化和反序列化
网络传输
服务寻址

服务寻址可以使用 Call ID 映射。在本地调用中，函数体是直接通过函数指针来指定的，但是在远程调用中，函数指针是不行的，因为两个进程的地址空间是完全不一样的。

所以在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。

客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。然后我们还需要在客户端和服务端分别维护一个函数和Call ID的对应表。

当客户端需要进行远程调用时，它就查一下这个表，找出相应的 Call ID，然后把它传给服务端，服务端也通过查表，来确定客户端需要调用的函数，然后执行相应函数的代码。

实现方式：服务注册中心。

要调用服务，首先你需要一个服务注册中心去查询对方服务都有哪些实例。Dubbo 的服务注册中心是可以配置的，官方推荐使用 Zookeeper。

实现案例：RMI(Remote Method Invocation，远程方法调用)也就是 RPC 本身的实现方式。

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图 9：RMI 架构图

Registry(服务发现)：借助 JNDI 发布并调用了 RMI 服务。实际上，JNDI 就是一个注册表，服务端将服务对象放入到注册表中，客户端从注册表中获取服务对象。

RMI 服务在服务端实现之后需要注册到 RMI Server 上，然后客户端从指定的 RMI 地址上 Lookup 服务，调用该服务对应的方法即可完成远程方法调用。

Registry 是个很重要的功能，当服务端开发完服务之后，要对外暴露，如果没有服务注册，则客户端是无从调用的，即使服务端的服务就在那里。

序列化和反序列化

客户端怎么把参数值传给远程的函数呢?在本地调用中，我们只需要把参数压到栈里，然后让函数自己去栈里读就行。

但是在远程过程调用时，客户端跟服务端是不同的进程，不能通过内存来传递参数。

这时候就需要客户端把参数先转成一个字节流，传给服务端后，再把字节流转成自己能读取的格式。

只有二进制数据才能在网络中传输，序列化和反序列化的定义是：

将对象转换成二进制流的过程叫做序列化
将二进制流转换成对象的过程叫做反序列化
这个过程叫序列化和反序列化。同理，从服务端返回的值也需要序列化反序列化的过程。

网络传输

网络传输：远程调用往往用在网络上，客户端和服务端是通过网络连接的。

所有的数据都需要通过网络传输，因此就需要有一个网络传输层。网络传输层需要把 Call ID 和序列化后的参数字节流传给服务端，然后再把序列化后的调用结果传回客户端。

只要能完成这两者的，都可以作为传输层使用。因此，它所使用的协议其实是不限的，能完成传输就行。

尽管大部分 RPC 框架都使用 TCP 协议，但其实 UDP 也可以，而 gRPC 干脆就用了 HTTP2。

TCP 的连接是最常见的，简要分析基于 TCP 的连接：通常 TCP 连接可以是按需连接(需要调用的时候就先建立连接，调用结束后就立马断掉)，也可以是长连接(客户端和服务器建立起连接之后保持长期持有，不管此时有无数据包的发送，可以配合心跳检测机制定期检测建立的连接是否存活有效)，多个远程过程调用共享同一个连接。

所以，要实现一个 RPC 框架，只需要把以下三点实现了就基本完成了：

Call ID 映射：可以直接使用函数字符串，也可以使用整数 ID。映射表一般就是一个哈希表。
序列化反序列化：可以自己写，也可以使用 Protobuf 或者 FlatBuffers 之类的。
网络传输库：可以自己写 Socket，或者用 Asio，ZeroMQ，Netty 之类。
RPC 核心之网络传输协议

在第三节中说明了要实现一个 RPC，需要选择网络传输的方式。

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

图 10：网络传输

在 RPC 中可选的网络传输方式有多种，可以选择 TCP 协议、UDP 协议、HTTP 协议。

每一种协议对整体的性能和效率都有不同的影响，如何选择一个正确的网络传输协议呢?首先要搞明白各种传输协议在 RPC 中的工作方式。

基于 TCP 协议的 RPC 调用

由服务的调用方与服务的提供方建立 Socket 连接，并由服务的调用方通过 Socket 将需要调用的接口名称、方法名称和参数序列化后传递给服务的提供方，服务的提供方反序列化后再利用反射调用相关的方法。

最后将结果返回给服务的调用方，整个基于 TCP 协议的 RPC 调用大致如此。

但是在实例应用中则会进行一系列的封装，如 RMI 便是在 TCP 协议上传递可序列化的 Java 对象。

基于 HTTP 协议的 RPC 调用

该方法更像是访问网页一样，只是它的返回结果更加单一简单。

其大致流程为：由服务的调用者向服务的提供者发送请求，这种请求的方式可能是 GET、POST、PUT、DELETE 等中的一种，服务的提供者可能会根据不同的请求方式做出不同的处理，或者某个方法只允许某种请求方式。

而调用的具体方法则是根据 URL 进行方法调用，而方法所需要的参数可能是对服务调用方传输过去的 XML 数据或者 JSON 数据解析后的结果，最后返回 JOSN 或者 XML 的数据结果。

由于目前有很多开源的 Web 服务器，如 Tomcat，所以其实现起来更加容易，就像做 Web 项目一样。

两种方式对比

基于 TCP 的协议实现的 RPC 调用，由于 TCP 协议处于协议栈的下层，能够更加灵活地对协议字段进行定制，减少网络开销，提高性能，实现更大的吞吐量和并发数。

但是需要更多关注底层复杂的细节，实现的代价更高。同时对不同平台，如安卓，iOS 等，需要重新开发出不同的工具包来进行请求发送和相应解析，工作量大，难以快速响应和满足用户需求。

基于 HTTP 协议实现的 RPC 则可以使用 JSON 和 XML 格式的请求或响应数据。

而 JSON 和 XML 作为通用的格式标准(使用 HTTP 协议也需要序列化和反序列化，不过这不是该协议下关心的内容，成熟的 Web 程序已经做好了序列化内容)，开源的解析工具已经相当成熟，在其上进行二次开发会非常便捷和简单。

但是由于 HTTP 协议是上层协议，发送包含同等内容的信息，使用 HTTP 协议传输所占用的字节数会比使用 TCP 协议传输所占用的字节数更高。

因此在同等网络下，通过 HTTP 协议传输相同内容，效率会比基于 TCP 协议的数据效率要低，信息传输所占用的时间也会更长，当然压缩数据，能够缩小这一差距。

使用 RabbitMQ 的 RPC 架构

在 OpenStack 中服务与服务之间使用 RESTful API 调用，而在服务内部则使用 RPC 调用各个功能模块。

正是由于使用了 RPC 来解耦服务内部功能模块，使得 OpenStack 的服务拥有扩展性强，耦合性低等优点。

OpenStack 的 RPC 架构中，加入了消息队列 RabbitMQ，这样做的目的是为了保证 RPC 在消息传递过程中的安全性和稳定性。

下面分析 OpenStack 中使用 RabbitMQ 如何实现 RPC 的调用。

RabbitMQ 简介

以下摘录自知乎：

对于初学者，举一个饭店的例子来解释这三个分别是什么吧。不是百分百恰当，但是应该足以解释这三者的区别。

RPC：假设你是一个饭店里的服务员，顾客向你点菜，但是你不会做菜，所以你采集了顾客要点什么之后告诉后厨去做顾客点的菜，这叫 RPC(remote procedure call)，因为厨房的厨师相对于服务员而言是另外一个人(在计算机的世界里就是 Remote 的机器上的一个进程)。厨师做好了的菜就是RPC的返回值。

任务队列和消息队列：本质都是队列，所以就只举一个任务队列的例子。假设这个饭店在高峰期顾客很多，而厨师只有很少的几个，所以服务员们不得不把单子按下单顺序放在厨房的桌子上，供厨师们一个一个做，这一堆单子就是任务队列，厨师们每做完一个菜，就从桌子上的订单里再取出一个单子继续做菜。

角色分担如下图：

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图 11：RabbitMQ 在 RPC 中角色

使用 RabbitMQ 的好处：

同步变异步：可以使用线程池将同步变成异步，但是缺点是要自己实现线程池，并且强耦合。使用消息队列可以轻松将同步请求变成异步请求。
低内聚高耦合：解耦，减少强依赖。
流量削峰：通过消息队列设置请求最大值，超过阀值的抛弃或者转到错误界面。
网络通信性能提高：TCP 的创建和销毁开销大，创建 3 次握手，销毁 4 次分手，高峰时成千上万条的链接会造成资源的巨大浪费，而且操作系统每秒处理 TCP 的数量也是有数量限制的，必定造成性能瓶颈。
RabbitMQ 采用信道通信，不采用 TCP 直接通信。一条线程一条信道，多条线程多条信道，公用一个 TCP 连接。

一条 TCP 连接可以容纳无限条信道(硬盘容量足够的话)，不会造成性能瓶颈。

RabbitMQ 的三种类型的交换器

RabbitMQ 使用 Exchange(交换机)和 Queue(队列)来实现消息队列。

在 RabbitMQ 中一共有三种交换机类型，每一种交换机类型都有很鲜明的特征。

基于这三种交换机类型，OpenStack 完成两种 RPC 的调用方式。首先简单介绍三种交换机。

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图 12：RabbitMQ 架构图

①广播式交换器类型(Fanout)

该类交换器不分析所接收到消息中的 Routing Key，默认将消息转发到所有与该交换器绑定的队列中去。

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图 13：广播式交换机

②直接式交换器类型(Direct)

该类交换器需要精确匹配 Routing Key 与 Binding Key，如消息的 Routing Key = Cloud，那么该条消息只能被转发至 Binding Key = Cloud 的消息队列中去。

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图 14：直接式交换机

③主题式交换器(Topic Exchange)

该类交换器通过消息的 Routing Key 与 Binding Key 的模式匹配，将消息转发至所有符合绑定规则的队列中。

Binding Key 支持通配符，其中“*”匹配一个词组，“#”匹配多个词组(包括零个)。

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图 15：主题式交换机

注：以上四张图片来自博客园，如有侵权，请联系作者：https://www.cnblogs.com/dwlsxj/p/RabbitMQ.html。

当生产者发送消息 Routing Key=F.C.E 的时候，这时候只满足 Queue1，所以会被路由到 Queue 中。

如果 Routing Key=A.C.E 这时候会被同时路由到 Queue1 和 Queue2 中，如果 Routing Key=A.F.B 时，这里只会发送一条消息到 Queue2 中。

Nova 基于 RabbitMQ 实现两种 RPC 调用：

RPC.CALL(调用)
RPC.CAST(通知)
其中 RPC.CALL 基于请求与响应方式，RPC.CAST 只是提供单向请求，两种 RPC 调用方式在 Nova 中均有典型的应用场景。

RPC.CALL

RPC.CALL 是一种双向通信流程，即 RabbitMQ 接收消息生产者生成的系统请求消息，消息消费者经过处理之后将系统相应结果反馈给调用程序。

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图 16：RPC.CALL 原理图

一个用户通过 Dashboard 创建一个虚拟机，界面经过消息封装后发送给 NOVA-API。

NOVA-API 作为消息生产者，将该消息以 RPC.CALL 方式通过 Topic 交换器转发至消息队列。

此时，Nova-Compute 作为消息消费者，接收该信息并通过底层虚拟化软件执行相应虚拟机的启动进程。

待用户虚拟机成功启动之后，Nova-Compute 作为消息生产者通过 Direct 交换器和响应的消息队列将虚拟机启动成功响应消息反馈给 Nova-API。

此时 Nova-API 作为消息消费者接收该消息并通知用户虚拟机启动成功。

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

RPC.CALL 工作原理如下图：

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图 17：RPC.CALL 具体实现图

工作流程：

客户端创建 Message 时指定 reply_to 队列名、correlation_id 标记调用者。
通过队列，服务端收到消息。调用函数处理，然后返回。
返回的队列是 reply_to 指定的队列，并携带 correlation_id。
返回消息到达客户端，客户端根据 correlation_id 判断是哪一个函数的调用返回。
如果有多个线程同时进行远程方法调用，这时建立在 Client Server 之间的 Socket 连接上会有很多双方发送的消息传递，前后顺序也可能是随机的。

Server 处理完结果后，将结果消息发送给 Client，Client 收到很多消息，怎么知道哪个消息结果是原先哪个线程调用的?

Client 线程每次通过 Socket 调用一次远程接口前，生成一个唯一的 ID，即 Request ID(Request ID必需保证在一个 Socket 连接里面是唯一的)，一般常常使用 AtomicLong 从 0 开始累计数字生成唯一 ID。

RPC.CAST

RPC.CAST 的远程调用流程与 RPC.CALL 类似，只是缺少了系统消息响应流程。

一个 Topic 消息生产者发送系统请求消息到 Topic 交换器，Topic 交换器根据消息的 Routing Key 将消息转发至共享消息队列。

与共享消息队列相连的所有 Topic 消费者接收该系统请求消息，并把它传递给响应的服务端进行处理。

其调用流程如图所示：

花了一个星期，我终于把RPC框架整明白了

图 18：RPC.CAST 原理图

连接设计

RabbitMQ 实现的 RPC 对网络的一般设计思路：消费者是长连接，发送者是短连接。但可以自由控制长连接和短连接。

一般消费者是长连接，随时准备接收处理消息;而且涉及到 RabbitMQ Queues、Exchange 的 auto-deleted 等没特殊需求没必要做短连接。发送者可以使用短连接，不会长期占住端口号，节省端口资源。

Nova 中 RPC 代码设计：

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简单对比 RPC 和 Restful API

RESTful API 架构

REST 最大的几个特点为：资源、统一接口、URI 和无状态。

①资源

所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息。它可以是一段文本、一张图片、一首歌曲、一种服务，就是一个具体的实在。

②统一接口

RESTful 架构风格规定，数据的元操作，即 CRUD(Create，Read，Update 和 Delete，即数据的增删查改)操作，分别对应于 HTTP 方法：GET 用来获取资源，POST 用来新建资源(也可以用于更新资源)，PUT 用来更新资源，DELETE 用来删除资源，这样就统一了数据操作的接口，仅通过 HTTP 方法，就可以完成对数据的所有增删查改工作。

③URL

可以用一个 URI(统一资源定位符)指向资源，即每个 URI 都对应一个特定的资源。

要获取这个资源，访问它的 URI 就可以，因此 URI 就成了每一个资源的地址或识别符。

④无状态

所谓无状态的，即所有的资源，都可以通过 URI 定位，而且这个定位与其他资源无关，也不会因为其他资源的变化而改变。有状态和无状态的区别，举个简单的例子说明一下。

如查询员工的工资，如果查询工资是需要登录系统，进入查询工资的页面，执行相关操作后，获取工资的多少，则这种情况是有状态的。

因为查询工资的每一步操作都依赖于前一步操作，只要前置操作不成功，后续操作就无法执行。

如果输入一个 URI 即可得到指定员工的工资，则这种情况是无状态的，因为获取工资不依赖于其他资源或状态。

且这种情况下，员工工资是一个资源，由一个 URI 与之对应，可以通过 HTTP 中的 GET 方法得到资源，这是典型的 RESTful 风格。

RPC 和 Restful API 对比

面对对象不同：

RPC 更侧重于动作。
REST 的主体是资源。
RESTful 是面向资源的设计架构，但在系统中有很多对象不能抽象成资源，比如登录，修改密码等而 RPC 可以通过动作去操作资源。所以在操作的全面性上 RPC 大于 RESTful。

传输效率：

RPC 效率更高。RPC，使用自定义的 TCP 协议，可以让请求报文体积更小，或者使用 HTTP2 协议，也可以很好的减少报文的体积，提高传输效率。
复杂度：

RPC 实现复杂，流程繁琐。
REST 调用及测试都很方便。
RPC 实现(参见第一节)需要实现编码，序列化，网络传输等。而 RESTful 不要关注这些，RESTful 实现更简单。

灵活性：

HTTP 相对更规范，更标准，更通用，无论哪种语言都支持 HTTP 协议。
RPC 可以实现跨语言调用，但整体灵活性不如 RESTful。
总结

RPC 主要用于公司内部的服务调用，性能消耗低，传输效率高，实现复杂。

HTTP 主要用于对外的异构环境，浏览器接口调用，App 接口调用，第三方接口调用等。

RPC 使用场景(大型的网站，内部子系统较多、接口非常多的情况下适合使用 RPC)：

长链接。不必每次通信都要像 HTTP 一样去 3 次握手，减少了网络开销。
注册发布机制。RPC 框架一般都有注册中心，有丰富的监控管理;发布、下线接口、动态扩展等，对调用方来说是无感知、统一化的操作。
安全性，没有暴露资源操作。
微服务支持。就是最近流行的服务化架构、服务化治理，RPC 框架是一个强力的支撑

注意：
针对springboot 多模块项目，为了对外提供dubbo服务，通常会将dubbo接口定义在common模块，具体的实现在service模块，对外提供的jar包也只包含common模块里的接口信息。所以这里需要！需要！需要！
@SpringBootApplication(scanBasePackages = “com.top”) // 由于是多模块项目，默认的配置是无法读取到其他模块的bean，需要进行扫 描配置，来读取所有模块的bean

@EnableDubbo(scanBasePackages = "com.top.mydemo.service") 

由于是多模块项目，默认的配置是无法读取到其他模块的bean，需要进行扫 描配置，来读取所有模块的bean