Java架构大仙
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微服务面试必问的Dubbo，这么详细还怕自己找不到工作？

Dubbo 起源于阿里巴巴，对于我们做电商开发的人来说，基本是首选的技术，那么为何一个区区 soa 服务治理框架，会受到这么多人的青睐呢？

前言

互联网的不断发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对。

服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，

也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。

就这样分布式系统的服务治理框架就出现了，Dubbo也就这样产生了。

概念

Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC 框架、提供服务自动注册、自动发现等高效治理方案，可以和 Spring 框架无缝集成。

简单的说，dubbo就是个分布式服务框架，在有分布式需要的时候可以使用 dubbo 的框架，使用 dubbo 的好处：

  • 1、_透明化的远程方法调用
  • 2、_软负载均衡及容错机制
  • 3、_服务自动注册与发现
  • 4、_提供了完善的服务接口管理与监控功能
image.png

创建项目

image.png

按照图片上的目录结构，创建一个maven项目，api包为需要远程调用的接口，该接口服务提供方和消费方都需要依赖。consumer为服务消费方，provider为服务提供方。

创建一个接口，服务提供方提供具体实现，消费者远程调用

//定义接口
public interface EchoDemoService {
    String echoMessage(String msg);
}

//服务方的实现，实现同时将实现类单例注入spring
@Component("echoServiceImpl")
public class EchoDemoServiceImpl implements EchoDemoService {
    @Override
    public String echoMessage(String msg) {
        System.out.println("receive msg : " + msg);
        return "OK";
    }
}

//在服务提供方，添加Spring的xml配置文件，内容如下

//定义服务基本信息

//定义注册中心地址

//定义对外提供服务的协议及端口

//定义对外提供的服务



//服务消费方也添加spring配置文件，内容如下

//定义服务基本信息

//定义注册中心地址

//定义远程调用的代理类


//添加上述配置后，我们便可以在spring中采用依赖注入的方式，调用远程接口了。
@Component
public class EchoConsumer {

    private EchoDemoService echoDemoService;

    public EchoConsumer(EchoDemoService echoDemoService) {
        this.echoDemoService = echoDemoService;
    }
    /*
        具体调用逻辑
    */
}

整个dubbo的入门使用及配置还是比较简单的。下面就开始阅读源码，了解其背后的原理。

开始分析源码

在上述入门demo中，我们使用了Spring的自定义命名来对dubbo进行配置，所以阅读源码先从解析配置开始。既然使用了自定义命名，那么必然有自定义的NamespaceHandler。我们查看dubbo的源码从META-INF文件夹下，找到了dubbo的NamespaceHandler配置。

image.png

查看文件，进入DubboNamespaceHandler这个类。首先NamespaceHandler创建后会调用init方法，在dubbo中，init方法定义了每个标签的解析器。我们 可以看到刚刚我们在配置文件里配置的application，registry，service，reference都在这里面。

    public void init() {
        registerBeanDefinitionParser("application", new DubboBeanDefinitionParser(ApplicationConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("module", new DubboBeanDefinitionParser(ModuleConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("registry", new DubboBeanDefinitionParser(RegistryConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("config-center", new DubboBeanDefinitionParser(ConfigCenterBean.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("metadata-report", new DubboBeanDefinitionParser(MetadataReportConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("monitor", new DubboBeanDefinitionParser(MonitorConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("metrics", new DubboBeanDefinitionParser(MetricsConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("ssl", new DubboBeanDefinitionParser(SslConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("provider", new DubboBeanDefinitionParser(ProviderConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("consumer", new DubboBeanDefinitionParser(ConsumerConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("protocol", new DubboBeanDefinitionParser(ProtocolConfig.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("service", new DubboBeanDefinitionParser(ServiceBean.class, true));
        registerBeanDefinitionParser("reference", new DubboBeanDefinitionParser(ReferenceBean.class, false));
        registerBeanDefinitionParser("annotation", new AnnotationBeanDefinitionParser());
    }

那么接下来查看的就是parse方法。

    public BeanDefinition parse(Element element, ParserContext parserContext) {
        BeanDefinitionParser parser = findParserForElement(element, parserContext);
        return (parser != null ? parser.parse(element, parserContext) : null);
    }

我们可以看到parse方法找到了每个标签自己的标签解析器，然后解析。我们可以看的在刚刚的init方法中，dubbo虽然为每个标签都添加了解析器，但其实他们都是一样的，都是DubboBeanDefinitionParser，只是参数不一样。所以我们先进入DubboBeanDefinitionParser大致看一下解析过程。

    @Override
    public BeanDefinition parse(Element element, ParserContext parserContext) {
        // Register DubboConfigAliasPostProcessor
        registerDubboConfigAliasPostProcessor(parserContext.getRegistry());

        return parse(element, parserContext, beanClass, required);
    }
    
    private static BeanDefinition parse(Element element, ParserContext parserContext, Class beanClass, boolean required) {
        RootBeanDefinition beanDefinition = new RootBeanDefinition();
        beanDefinition.setBeanClass(beanClass);
        beanDefinition.setLazyInit(false);
        //...
    }

进入DubboBeanDefinitionParser后发现，其实主要的逻辑，就是在于把配置文件里的配置项，转换为DubboBeanDefinitionParser构造函数第一个参数类的属性。比方说如果配置了reference，那么这个配置就会被设置到ReferenceBean里面去，所以我们暂且不要太在意这些属性的细节，大致知道是这么个逻辑就行，等后面深入分析每个配置，分析其具体的功能。

RPC

简介

RPC 全称为 remote procedure call，即远程过程调用。比如两台服务器 A 和 B，A 服务器上部署一个应用，B 服务器上部署一个应用，A 服务器上的应用想调用 B 服务器上的应用提供的方法，由于两个应用不在一个内存空间，不能直接调用，所以需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。

RPC 并不是一个具体的技术，而是指整个网络远程调用过程。

RPC 是一个泛化的概念，严格来说一切远程过程调用手段都属于 RP C范畴。各种开发语言都有自己的 RPC 框架。Java 中的 RPC 框架比较多，广泛使用的有RMI、Hessian、Dubbo 等。

原理

服务消费方（client）调用以本地调用方式调用服务。客户端存根（client stub）接收到调用后负责将方法、参数等编码成能在网络中传输的消息体。然后，客户端存根找到服务地址后，将消息发送给服务端。

服务提供方（server）收到序列化后的消息，就按照解码该消息。然后，根据解码结果调用本地服务，执行完毕后，将结果打包发送给消费方。

服务消费方收到执行结果后，也是进行解码后得到结果。

image.png

原理

使用场景

RPC 分布式服务，拆分应用进行服务化，提高开发效率，调优性能，节省竞争资源

  • 配置管理，_解决服务的地址信息剧增，配置困难的问题
  • 服务依赖，_解决服务间依赖关系错踪复杂的问题
  • 服务扩容，_解决随着访问量的不断增大，动态扩展服务提供方的机器的问题

核心功能

Remoting：远程通讯，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：服务注册中心，服务自动发现: 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。

核心组件

  • Provider：_服务的提供方
  • Consumer：_调用远程服务的服务消费方
  • Registry：_服务注册和发现的注册中心
  • Monitor：_统计服务调用次数和调用时间的监控中心
  • Container：_服务运行容器
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组件

服务注册与发现

流程如下：

  • 1、_Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
  • 2、_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
  • 3、_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
  • 4、_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。
  • 5、_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。
  • 6、_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
  • 7、_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
  • 8、_服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
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流程

服务治理

治理原因

Dubbo的服务治理主要原因：

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

主要特性

  • 透明远程调用：_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
  • 负载均衡机制：_Client 端 LB，可在内网替代 F5 等硬件负载均衡器
  • 容错重试机制：_服务 Mock 数据，重试次数、超时机制等
  • 自动注册发现：_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
  • 性能日志监控：_Monitor 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心
  • 服务治理中心：_路由规则，动态配置，服务降级，访问控制，权重调整，负载均衡，等手动配置
  • 自动治理中心：_无，比如：熔断限流机制、自动权重调整等（因此可以搭配SpringCloud的熔断机制等进行开发）
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服务治理

架构设计

整体架构

先看下 Dubbo 的整体架构图：

图例说明：

image.png

整体架构

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。

图中从下至上分为十层，各层均为单向依赖，右边的黑色箭头代表层之间的依赖关系，每一层都可以剥离上层被复用，其中，Service 和 Config 层为 API，其它各层均为 SPI。

图中绿色小块的为扩展接口，蓝色小块为实现类，图中只显示用于关联各层的实现类。

图中蓝色虚线为初始化过程，即启动时组装链，红色实线为方法调用过程，即运行时调时链，紫色三角箭头为继承，可以把子类看作父类的同一个节点，线上的文字为调用的方法。

各层说明

  • config 配置层：_对外配置接口，以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心，可以直接初始化配置类，也可以通过 spring 解析配置生成配置类
  • proxy 服务代理层：_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
  • registry 注册中心层：_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, RegistryService
  • cluster 路由层：_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, LoadBalance
  • monitor 监控层：_RPC 调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为MonitorFactory, Monitor, MonitorService
  • protocol 远程调用层：_封装 RPC 调用，以 Invocation, Result 为中心，扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
  • exchange 信息交换层：_封装请求响应模式，同步转异步，以 Request, Response 为中心，扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
  • transport 网络传输层：_抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
  • serialize 数据序列化层：_可复用的一些工具，扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool

主要模块

主要模块

  • dubbo-common 公共逻辑模块，包括 Util 类和通用模型。

  • dubbo-remoting 远程通讯模块，相当于 Dubbo 协议的实现，如果 RPC 用 RMI 协议则不需要使用此包。

  • dubbo-rpc 远程调用模块，抽象各种协议，以及动态代理，只包含一对一的调用，不关心集群的管理。

  • dubbo-cluster 集群模块，将多个服务提供方伪装为一个提供方，包括：负载均衡、容错、路由等，集群的地址列表可以是静态配置的，也可以是由注册中心下发。

  • dubbo-registry 注册中心模块，基于注册中心下发地址的集群方式，以及对各种注册中心的抽象。

  • dubbo-monitor 监控模块，统计服务调用次数，调用时间的，调用链跟踪的服务。

  • dubbo-config 配置模块，是 Dubbo 对外的 API ，用户通过 Config 使用 Dubbo ，隐藏 Dubbo 所有细节。

  • dubbo-container 容器模块，是一个 Standalone 的容器，以简单的 Main 加载 Spring 启动，因为服务通常不需要 Tomcat/JBoss 等 Web 容器的特性，没必要用 Web 容器去加载服务。

image.png

调用方式

异步调用

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

image.png

异步调用

本地调用

使用了Injvm协议，是一个伪协议，它不开启端口，不发起远程调用，只在JVM内直接关联，但执行Dubbo的Filter链。

Define injvm protocol:

Set default protocol:

``

Set service protocol:

Use injvm first:（服务暴露与服务引用都需要声明injvm=“true”）

``
``
`或`
` 　　`

容错机制

调用流程

1、_Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个Invoker，对上层透明，伪装过程包含了容错逻辑

2、_Router 负责从多个 Invoker 中按路由规则选出子集，比如读写分离，应用隔离等

3、_LoadBalance 负责从多个 Invoker 中选出具体的一个用于本次调用，选的过程包含了负载均衡算法

image.png

调用流程

容错策略

Dubbo 官网提出总共有六种容错策略

1、_Failover Cluster

失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(默认)

2、_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。

3、_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。

4、_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。

5、_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。

6、_Broadcast Cluster

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。

总结：在实际应用中查询语句容错策略建议使用默认 Failover Cluster，而增删改建议使用 Failfast Cluster 或者使用 Failover Cluster（retries=”0”）策略，防止出现数据重复添加等等其它问题！建议在设计接口时候把查询接口方法单独做一个接口提供查询。

连接方式

Dubbo 的客户端和服务端有三种连接方式，分别是：广播、直连和使用Zookeeper注册中心。

Dubbo 广播

这种方式是dubbo官方入门程序所使用的连接方式，但是这种方式有很多问题，在企业开发中不使用广播的方式。

服务端配置：

``
``
``
``
``
``
``
``
``

客户端配置：

``
``
``
``
``
``
``

Dubbo 直连

这种方式在企业中一般在开发中环境中使用，但是生产环境很少使用，因为服务是直接调用，没有使用注册中心，很难对服务进行管理。Dubbo 直连，首先要取消广播，然后客户端直接到指定需要的服务的 url 获取服务即可。

服务端配置：

``
``
``
``
`<--  -->`
``
``
``
``
``

客户端配置：

``
``
``
``
`<--  -->`
``
``

zookeeper 注册中心

Dubbo 注册中心和广播注册中心配置类似，不过需要指定注册中心类型和注册中心地址，这个时候就不是把服务信息进行广播了，而是告诉给注册中心进行管理，这个时候我们就需要有一个注册中心，官方推荐使用 zookeeper 作为注册中心。

image.png

注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者在启动时与注册中心交互，消费者不断的发起请求获取服务信息，注册中心不转发请求，压力较小

服务端配置：

``
``
``
``
``
``
``
``
``
``
``

客户端配置：

``
``
``
``
`<--  -->`
`` 
``
``

策略

负载均衡策略

_1、_Random LoadBalance，随机（默认的负载均衡策略）

RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，可以完全随机，也可以按权重设置随机概率。

_2、_RoundRobin LoadBalance，轮循

可以轮询和加权轮询。存在响应慢的提供者会累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

_3、_LeastActive LoadBalance，最少活跃调用数

活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。

_4、_ConsistentHash LoadBalance，一致性 Hash

一致性 Hash 算法，相同参数的请求一定分发到一个 provider 上去。provider 挂掉的时候，会基于虚拟节点均匀分配剩余的流量，抖动不会太大。

集群容错策略

_1、_failover cluster（默认）

失败自动切换，调用失败时，自动重试其他机器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。

_2、_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。

_3、_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。

_4、_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。

_5、_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。

动态代理策略

默认使用 javassist 动态字节码生成，创建代理类。也可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态代理策略。

集群容错方案

配置说明，方案配置方式，优先使用消费端配置

``
``
``
``
  • 尽量在只在服务端进行配置
  • cluster类型均为小写
  • 默认为FailoverCluster失败切换方案

集群容错方案support

FailoverCluster（默认）：失败切换

  • 场景：调用失败后切换其他服务
  • 配置：
``
``

代码实现逻辑：

  1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例，排除已调用的

  2. 执行选出的实例，并将其保存到已调用列表中

  3. 执行实例成功即返回

  4. 执行实例不成功，为到最大重试次数则执行第一步，否则抛出RpcException异常

FailbackCluster：失败重试

  • 场景：调用失败时记录失败请求，定时重发

  • 配置：

``
``

代码实现逻辑

  1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例

  2. 执行选出的实例

  3. 执行实例成功即返回

  4. 执行异常则创建延时5秒的定时任务，并加入时间轮定时器，第一次需要进行定时器初始化，分为32个时间片，每1秒滚动一次，最大挂起任务默认100个，超出最大任务数时抛出RejectedExecutionException异常。

  5. 重试执行定时任务，次数超出最大执行次数停止，并输出error日志，默认为3次。

FailfastCluster：快速失败

  • 场景：调用失败立即报错
  • 配置：
``

代码实现逻辑

  1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例

  2. 执行选出的实例

  3. 执行实例成功即返回，失败抛出RpcException异常

FailsafeCluster：安全失败

  • 场景：调用失败后忽略
  • 配置：
``

代码实现逻辑

  1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例

  2. 执行选出的实例

  3. 执行实例成功即返回，失败输出error日志，并返RpcResult，视为忽略。

ForkingCluster：并发处理

  • 场景：并发调用指定数量的服务，一个成功则返回，对实时性要求高的场景，要求快速返回，需要使用更多服务器资源。
  • 配置：
``
``

代码实现逻辑

  1. 根据负载均衡策略选出几个不同的服务实例

  2. 并发执行选出的几个实例，并将返回结果放入堵塞队列中

  3. 返回堵塞队列中的第一个值，如规定时间内未获取到队列中的值或获取到异常值则返回RPC异常。

BroadcastCluster：广播

  • 场景：广播方式逐个调用服务提供者，有一个报错则返回错误，多用于通知服务提供者更新本地资源信息，如缓存，日志等。
  • 配置：
``

代码实现逻辑

  1. 循环逐个执行所有服务实例信息

  2. 保存一份返回结果和异常信息

  3. 执行完全部实例后，如异常信息不为空，则抛出异常信息，否则返回最后一个实例的结果。

AvailableCluster：可用服务

  • 场景：调用第一个可用服务
  • 配置：
``

代码实现逻辑

  1. 循环所有服务实例信息

  2. 执行第一个可用的实例，并返回结果

  3. 如无可用实例则返回RpcException异常

MergeableCluster：合并处理

  • 场景：返回合并或叠加处理结果
  • 配置：
``
``

代码实现逻辑

  1. 判断merger，为空、null、0、false、N/A是执行第一个可用服务并返回结果，无可用则执行第一个实例，并返回结果。

  2. 获取方法实例的返回类型

  3. 异步调用所有实例，并将异步结果Result存储到结果集中，返回异常输出error日志

  4. 结果集为空返回 RpcException，大小为 1时返回第一个Result

  5. 当merger的第一个字符为“.”时，判断当 merger 实例返回类型不为void,且返回类型必须是结果集中第一个返回类型的父类型或相同类型时，循环执行merger实例，每一次都传入上一次的返回结果，最终返回获取最后一次结果，非上述情况时循环执行merger实例，返回结果集中的第一个结果。

  6. 当merger为true或default时使用Dubbo默认合并器，否则使用自定义merger合并器，合并后返回

RegistryAwareCluster:默认标识、注册标识

  • 场景：调用注册默认标识的服务
  • 配置：
``
``
``

代码实现逻辑

1.8 循环所有服务实例信息

  1. 执行第一个可用的实例且default为true的实例

  2. 无默认实例则执行第一个可用的实例

  3. 无可用的实例则抛出RpcException异常

主要配置

配置应用信息：

``

配置注册中心相关信息：

``

配置服务协议：

``

配置所有暴露服务缺省值：

``

配置暴露服务：

``

配置所有引用服务缺省值：

``

注解配置：

`com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service 配置暴露服务`
`com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference配置引用服务`

超时设置

Dubbo消费端

全局超时配置

``

指定接口以及特定方法超时配置

``
 ``
``

Dubbo服务端

全局超时配置

``

指定接口以及特定方法超时配置

``
 ``
``

支持协议

_1、_Dubbo 协议(官方推荐协议)

优点：采用NIO复用单一长连接，并使用线程池并发处理请求，减少握手和加大并发效率，性能较好（推荐使用）

缺点：大文件上传时,可能出现问题(不使用 Dubbo 文件上传)

_2、_RMI(Remote Method Invocation)协议

优点:JDK 自带的能力。可与原生 RMI 互操作，基于 TCP 协议

缺点:偶尔连接失败.

_3、_Hessian协议

优点:可与原生 Hessian 互操作，基于 HTTP 协议

缺点:需 hessian.jar 支持，http 短连接的*_开销大_8

常用设计模式

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

工作流程

整体流程：

  • 第一步：provider 向注册中心去注册
  • 第二步：consumer 从注册中心订阅服务，注册中心会通知 consumer 注册好的服务
  • 第三步：consumer 调用 provider
  • 第四步：consumer 和 provider 都异步通知监控中心
image.png

最后用一张图来形象的模拟 Dubbo 的使用：

image.png

使用

以上只是我总结的一些关于 dubbo 最基础的原理及使用介绍，至于代码编写过程的 bug 处理经验，环境搭建、项目布局等等问题，需要我们在平时开发中，将系统知识与实战经验相结合去总结，这样才能真正的去掌握这项技术点。

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