假设你正在参与公司一项非常重要的项目开发，在做需求沟通时，要求系统在分布式场景下实现高并发、高可扩展、自动容错和高可用，如果这个项目由你主导，你会怎么做呢？
在分布式场景下，可能最先想到的是分布式通信的问题，在Google或国内网站上搜索分布式RPC框架，就会搜索到Dubbo。
一般熟悉一个框架，首先会查阅官网，然后下载最新代码，仔细阅读代码示例或新手指南，最后动手编写代码或打开示例代码，在开发工具中快速运行。如果已经有不错的编程经验，那么或许能顺利“跑通”，如果是编程新手则可能被一些配置或编译错误难倒。
编写分布式场景下高并发、高可扩展的系统对技能的要求很高，因为其中涉及序列化/反序列化、网络、多线程、设计模式、性能优化等众多专业知识。Dubbo框架很好地将这些专业知识做了更高层的抽象和封装，提供了各种开箱即用的特性，让用户可以“傻瓜式”地使用。
Dubbo简介
Dubbo提供了非常丰富的开箱即用的特性，我们会花费大部分时间来挖掘它的能力，Dubbo是一个分布式高性能的RPC服务框架，它的核心设计原则：微内核+插件体系，平等对待第三方。我们也会探讨Dubbo其他方面的内容，例如：
Dubbo核心协议；
扩展点SPI;
线程模型；
注册中心；
关注点分离(解耦业务和框架)。
Dubbo是阿里SOA服务化治理方案的核心框架，每天为2000多个服务提供30多亿次访问量支持，并被广泛应用于阿里集团的各成员站点。阿里重启开源计划主要有以下几个原因：
战略，云栖大会宣布拥抱开源的发展策略；
社区，社区反馈的问题得不到及时解决，聆听社区的声音能够激发灵感；
生态，繁荣的生态普惠所有人；
回馈，分享阿里在服务治理、大流量、超大规模集群方面的经验。
自从2017年7月重启Dubbo开源，Star数增长7428+， Fork数增长3072+， Watch数增加745+，同时社区生态也在不断壮大发展。Dubbo在GitHubJava类项目中Star数排名前10位(Star数为21.5K+),荣获开源中国2017年最受欢迎中国开源软件TOP3(Java类项目第一)。
在分布式RPC框架中，Dubbo是Java类项目中卓越的框架之一，它提供了注册中心机制，解耦了消费方和服务方动态发现的问题，并提供高可靠能力，大量采用微内核+富插件设计思想，
在我们深入了解Dubbo框架之前，请仔细阅读框架的架构和关键特性，如下图所示。其中有一些是技术性的，更多的是关于架构和设计哲学，在探索Dubbo的过程中，我们会多次探讨它们。
上图中Provider启动时会向注册中心把自己的元数据注册上去(比如服务IP和端口等)，Consumer在启动时从注册中心订阅(第一次订阅会拉取全量数据)服务提供方的元数据，注册中心中发生数据变更会推送给订阅的Consumer。在获取服务元数据后，Consumer可以发起RPC调用，在RPC调用前后会向监控中心上报统计信息(比如并发数和调用的接口)。
Dubbo解决什么问题
随着互联网应用规模不断发展，单体和垂直应用架构已经无法满足需求，分布式服务架构及流动计算架构势在必行，需要一个治理系统确保架构不断演进，架构演进请参考下图。
我们先来回顾一下不同应用架构之间的区别。
单一应用架构：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：当访问量逐渐增大时，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：当垂直应用越来越多时，应用之间的交互是不可避免的，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，使应用能更快速地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(RPC)框架是关键。
流动计算架构：当服务越来越多时，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是关键。
随着服务规模和架构的不断演进，在大规模服务化之前，应用可能只是通过RMI或Hessian等工具简单地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。当服务规模不断膨胀后，使用Dubbo能为用户解决什么问题呢?Dubbo着眼于解决如下几个最基本的问题:
高性能、透明的RPC调用。只要涉及服务之间的通信，RPC就必不可少。Dubbo 可以让开发者像调用本地的方法一样调用远程服务，而不需要显式在代码中指定是远程调用。整个过程对上层开发者透明，Dubbo 会自动完成后续的所有操作，例如:负载均衡、路由、协议转换、序列化等。开发者只需要接收对应的调用结果即可。
自动负载与容错。当服务越来越多时，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。Dubbo提供了完整的集群容错机制，可以实现软件层面的负载均衡，以此降低硬件的压力。Dubbo还提供了调用失败的各种容错机制，如Failover、Failfast、 结果集合并等。
服务的自动注册与发现。当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，服务的注册和发现已经不可能由人工管理。此时需要一个服务注册中心，动态地注册和发现服务，使服务的位置透明。Dubbo适配了多种注册中心，服务消费方(消费者)可以通过订阅注册中心，及时地知道其他服务提供者的信息，全程无须人工干预。
动态流量调度。在应用运行时，某些服务节点可能因为硬件原因需要减少负载;或者某些节点需要人工手动下线;又或者需要实现单元化的调用、灰度功能。Dubbo提供了管理控制台，用户可以在界面上动态地调整每个服务的权重、路由规则、禁用/启用，实现运行时的流量调度。
依赖分析与调用统计。当应用规模进一步提升，服务间的依赖关系变得错综复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整地描述应用的架构关系。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? Dubbo 可以接入三方APM做分布式链路追踪与性能分析，或者使用已有的独立监控中心来监控接口的调用次数及耗时，用户可以根据这些数据反推出系统容量。
Dubbo后续的规划
我们在Dubbo官方的规划中，清楚地知道后续Dubbo的发展趋势。Dubbo的核心发展规划如下:
模块化。解决通信层与服务治理层耦合严重的问题，为DubboMesh做好准备。
大流量。通过熔断、隔离、限流等手段来提升集群整体稳定性，定位故障节点。
元数据。服务治理数据和服务注册数据的分离，解决元数据冗长的问题，为对接注册中心、配置中心做好准备。
大规模。超大规模集群应对服务注册发现、内存占用、CPU消耗带来的挑战。
路由策略。引入在阿里内部广泛实践的路由策略:多机房、灰度、参数路由等智能化策略。
异步化。CompletableFuture 支持，跨进程的Reactive 支持，提升分布式系统整体的吞吐率和CPU利用率。
生态扩展。在API、注册、集群容错等各个层次，兼容并适配现有主流的开源组件，如Spring Boot、Hystrix 等。
生态互通。Dubbo在未来还会发布各种其他语言的client,如PHP、Python、 Nodejs。
云原生。Dubbo 后续会向Dubbo Mesh 方向发展，让服务治理能力下沉，成为平台的基础能力，应用无须与特定的语言技术栈绑定，让DubboMesh成为数据面板。
多语言支持。通过将服务治理能力sidecar化，支持多种语言的RPC已经成为可能，这也是Spring Cloud方案的最大短板。
Dubbo总体分层
Dubbo的总体分为业务层(Biz)、 RPC层、Remote 三层。如果把每一层继续做细分，那么一共可以分为十层。其中，Monitor层在最新的官方PPT中并不再作为单独的一层。如下图所示，图中左边是具体的分层，右边是该层中比较重要的接口。
Service和Config两层可以认为是API层，主要提供给API使用者，使用者无须关心底层的实现，只需要配置和完成业务代码即可;后面所有的层级合在一起，可以认为是SPI层，主要提供给扩展者使用，即用户可以基于Dubbo框架做定制性的:二次开发，扩展其功能。Dubbo的扩展能力非常强，这也是Dubbo一直广受欢迎的原因之一。后续笔者将会有介绍Dubb的扩展机制。
每一层都会有比较核心的接口来支撑整个层次的逻辑，后续如果读者需要阅读源码，则可以从这些核心接口开始，梳理整个逻辑过程。在后面的章节中，我们会围绕不同的层次对其原理进行讲解。
Dubbo核心组件
Dubbo框架中的分层代表了不同的逻辑实现，它们是一个个组件，这些组件构成了整个Dubbo体系，在使用方角度更多接触到的可能是配置，更多底层构件被抽象和隐藏了，同时提供了非常高的扩展性。Dubbo框架之所以能够做到高扩展性，受益于各个组件职责分明的设计，每个组件提供灵活的扩展点，
Dubbo总体调用过程
或许有读者目前还不能理解整个组件串起来的工作过程，因此我们先介绍一下服务的暴露过程。首先，服务器端(服务提供者)在框架启动时，会初始化服务实例，通过Proxy 组件调用具体协议( Protocol )，把服务端要暴露的接口封装成Invoker (真实类型是AbstractProxyInvoker)，然后转换成Exporter，这个时候框架会打开服务端口等并记录服务实例到内存中，最后通过Registry 把服务元数据注册到注册中心。这就是服务端(服务提供者)整个接口暴露的过程。大家可能对里面的各种组件还不清楚，下面就讲解组件的含义:
Proxy组件：我们知道，Dubbo 中只需要引用一个接口就可以调用远程的服务，并且只需要像调用本地方法一样调用即可。其实是Dubbo框架为我们生成了代理类，调用的方法其实是Proxy 组件生成的代理方法，会自动发起远程/本地调用，并返回结果，整个过程对用户完全透明。
Protocol：顾名思义，协议就是对数据格式的一种约定。 它可以把我们对接口的配置，根据不同的协议转换成不同的Invoker对象。例如:用DubboProtocol可以把XML文件中一个远程接口的配置转换成-个DubboInvoker。
Exporter：用于暴露到注册中心的对象，它的内部属性持有了Invoker对象，我们可以认为它在Invoker上包了一层。
Registry：把Exporter注册到注册中心。
以上就是整个服务暴露的过程，消费方在启动时会通过Registry在注册中心订阅服务端的元数据(包括IP和端口)。这样就可以得到刚才暴露的服务了。
下面我们来看一下消费者调用服务提供者的总体流程，我们此处只介绍远程调用，本地调用是远程调用的子集，因此不在此展开。Dubbo组件调用总体流程如下图所示。
首先，调用过程也是从一个Proxy开始的，Proxy持有了一个Invoker对象。然后触发invoke调用。在invoke调用过程中，需要使用Cluster, Cluster 负责容错，如调用失败的重试。Cluster在调用之前会通过Directory获取所有可以调用的远程服务Invoker 列表(一个接口可能有多个节点提供服务)。由于可以调用的远程服务有很多，此时如果用户配置了路由规则(如指定某些方法只能调用某个节点)，那么还会根据路由规则将Invoker 列表过滤一遍 。
然后，存活下来的Invoker可能还会有很多，此时要调用哪一个呢?于是会继续通过LoadBalance方法做负载均衡，最终选出一个可以调用的Invoker。这个Invoker 在调用之前又会经过一个过滤器链，这个过滤器链通常是处理上下文、限流、计数等。
接着，会使用Client做数据传输，如我们常见的Netty Client等。传输之前肯定要做一些私有协议的构造，此时就会用到Codec接口。构造完成后，就对数据包做序列化( Serialization),然后传输到服务提供者端。服务提供者收到数据包，也会使用Codec处理协议头及一些半包、粘包等。处理完成后再对完整的数据报文做反序列化处理。
随后,这个Request会被分配到线程池( ThreadPool)中进行处理。Server会处理这些Request，根据请求查找对应的Exporter (它内部持有了Invoker)。 Invoker 是被用装饰器模式一层一层套了非常多Filter的，因此在调用最终的实现类之前，又会经过一个服务提供者端的过滤器链。
最终，我们得到了具体接口的真实实现并调用，再原路把结果返回。
至此，一个完整的远程调用过程就结束了。
总结
以上就是小编整理的dubbo简介，同时介绍了Dubbo提供的特性。我们了解了国内有很多大公司都在使用Dubbo,目前Dubbo又重启维护，社区不断在成长与壮大。
然后，我们概述了Dubbo 的总体架构图和核心组件，并把所有核心组件合在一起，讲解Dubbo的一次总体调用的过程。
喜欢文章请多多点赞评论转发，关注笔者，+++VX：bjmsb1免费获取海量马士兵老师Java架构资料。后续笔者会再带来更丰富的学习内容更新。你们的支持就是笔者最大的动力！！！