这可能是Dubbo比较全的知识整理

一、Dubbo的provider和consumer都配置timeout

在Provider上尽量多配置Consumer端属性,原因如下:

  1. 作服务的提供者,比服务使用方更清楚服务性能参数,如调用的超时时间,合理的重试次数,等等

  2. 在Provider配置后,Consumer不配置则会使用Provider的配置值,即Provider配置可以作为Consumer的缺省值。否则,Consumer会使用Consumer端的全局设置,这对于Provider不可控的,并且往往是不合理的

  3. 配置的覆盖规则:

    1. 方法级配置别优于接口级别,即小Scope优先

    2. Consumer端配置 优于 Provider配置 优于 全局配置

二、Dubbo是怎么嵌入spring容器的

dubbo通过BeanFactoryPostProcessor与BeanPostProcessor分别完成ServiceBean的注册与被@Reference注释的属性的依赖注入,通过BeanPostProcessor完成配置文件与相关配置类bean的属性绑定。

@Service(dubbo的)注释的bean会交由spring创建管理,同时注册一个持有该bean的引用(beanName)ServiceBean。@Service配置的属性最终会绑定到ServiceBean的属性上,ServiceBean通过监听spring事件完成服务的导出(暴露)。

三、Dubbo服务挂了怎么办

  1. 注册中心挂了,可以继续通信。消费者会将提供者的地址等信息拉取到本地缓存,所以注册中心挂了可以继续通信。
  2. 一般都是集群

四、Dubbo服务如何处理高并发请求

  1. Dubbo服务降级,dubbo监控中心配置(mock=force:return+null)
  2. Sentinel 轻量级流量控制产品,针对流量激增,系统负载过高等问题
  3. Apollo配置中心

五、dubbo超时重试、降级

  1. 如果是争对消费端,那么当消费端发起一次请求后,如果在规定时间内未得到服务端的响应则直接返回超时异常,但服务端的代码依然在执行。
  2. 如果是争取服务端,那么当消费端发起一次请求后,一直等待服务端的响应,服务端在方法执行到指定时间后如果未执行完,此时返回一个超时异常给到消费端。

服务超时设置:客户端方法级>服务端方法级>客户端接口级>服务端接口级>客户端全局>服务端全局

服务超时实现原理:dubbo默认采用了netty做为网络组件,它属于一种NIO的模式。消费端发起远程请求后,线程不会阻塞等待服务端的返回,而是马上得到一个ResponseFuture,消费端通过不断的轮询机制判断结果是否有返回。因为是通过轮询,轮询有个需要特别注要的就是避免死循环,所以为了解决这个问题就引入了超时机制,只在一定时间范围内做轮询,如果超时时间就返回超时异常。

降级:调用coment service做服务降级,比如发生异常时返回一个mock的数据,dubbo默认支持mock。

五. 注册中心宕机怎么办

假如zookeeper注册中心宕掉,一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的,实际上它使用的本地缓存进行通讯,这只是dubbo健壮性的一种体现。

  1. 监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据
  2. 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
  3. 注册中心对等集群,任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
  4. 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
  5. 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
  6. 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

六、Dubbo泛化调用

以下几种场景可以考虑使用泛化调用:

  • 服务测试平台
  • API 服务网关

泛化调用主要用于消费端没有 API 接口的情况;不需要引入接口 jar 包,而是直接通过 GenericService 接口来发起服务调用,参数及返回值中的所有 POJO 均用 Map 表示。泛化调用对于服务端无需关注,按正常服务进行暴露即可。

七、Dubbo异常处理

某个系统调用dubbo请求,provider端(服务提供方)抛出了自定义的业务异常,但consumer端(服务消费方)拿到的并不是自定义的业务异常。如果Dubbo的 provider端 抛出异常(Throwable),则会被 provider端 的ExceptionFilter拦截到,执行以下invoke方法

如何正确的捕获异常:

  1. 将该异常的包名以"java.或者"javax. " 开头
  2. 使用受检异常(继承Exception)
  3. 不用异常,使用错误码
  4. 把异常放到provider-api的jar包中
  5. 判断异常message是否以XxxException.class.getName()开头(其中XxxException是自定义的业务异常)
  6. provider实现GenericService接口
  7. provider的api明确写明throws XxxException,发布provider(其中XxxException是自定义的业务异常)
  8. 实现dubbo的filter,自定义provider的异常处理逻辑(方法可参考之前的文章给dubbo接口添加白名单——dubbo Filter的使用)

8. Dubbo 服务暴露

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。

9. Dubbo协议

dubbo:// rmi:// http:// hession:// redis://

10. Dubbo服务之间的调用是阻塞的吗

Dubbo 缺省协议采用单一长连接,底层实现是 Netty 的 NIO 异步通讯机制;基于这种机制,Dubbo 实现了以下几种调用方式:

  • 同步调用
  • 异步调用
  • 参数回调
  • 事件通知

11. Dubbo和SpringCloud区别

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。

而 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、Spring 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、Spring Cloud 是打造一个生态。

  • 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。
  • Spring Cloud 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。

12. Dubbo负载均衡

Random LoadBalance(默认,基于权重的随机负载均衡机制)

RoundRobin LoadBalance(不推荐,基于权重的轮询负载均衡机制)

LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数

ConsistentHash LoadBalance 一致性 Hash

13. Dubbo 参数透传

如果需要查看一次调用的全链路日志,则一般的做法是通过在系统边界中产生一个 traceId,向调用链的后续服务传递 traceId,后续服务继续使用 traceId 打印日志,并再向其他后续服务传递 traceId,此过程简称,traceId透传

  1. 基于RpcContext实现
  2. 基于Filter实现

14. Dubbo Filter

  1. 实现com.alibaba.dubbo.rpc.Filter接口:
  2. 配置文件:在resources目录下添加纯文本文件META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter
  3. 修改dubbo的provider配置文件,在dubbo:provider中添加配置的filter

15. Dubbo的集群容错方案有哪些?

Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试

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。


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